人工智能和预测分析如何为您提供优势？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-02
从抽象AI到可行的业务洞察力
基本上，人工智能是指机器（包括计算机）执行任务并获得结果而无需专门针对这些任务进行编程的能力，一个AI活跃的领域是目前机器学习，这是计算机识别数据中的模式，突出显示数据中的关系或根据其发现的模式采取行动的能力。
这有点抽象，所以这里有一个实际的例子
假设您具有数千个或更多客户的销售数据以及他们从您那里购买的不同产品，如果查看原始数据，那么一行一行地“东西”什么都看不到，但是机器学习程序可以浏览数据，发现购买的产品的流行组合是A，B和C，并且购买此组合的65％的顾客还购买了产品D，啊哈！业务洞察力！例如，现在，您可以回到没有购买产品D的35％位置，并建议他们购买。对于所有将来的ABC组合，您可以系统地建议它们也采用D。
机器学习程序也可能很好地识别其他模式和关系
根据购买不同产品组合的客户百分比，预测分析程序可以挑选出所有“热门组合”，以向客户建议他们还购买特定的其他产品，给您的销售系统更多说明，当客户在您的在线销售网站上下订单时，它可能会实时开始实时提出这些建议，预测分析和驱动它的人工智能技术几乎可以应用于您要考虑的任何业务领域，包括在工厂机器损坏之前进行维修，检测欺诈企图并确保IT环境的安全，下面我们选择了三个区域来进行更仔细地研究-销售，人力资源和供应链分析。
大额和实体销售引擎
尽管在线销售公司可能率先使用了预测性销售分析，但其他销售组织现在正在采取行动，例如主要客户经理前往他们的场所拜访客户，购买飞机或仓库自动化之类的大件物品时，只有很小一部分工作时间可用于实际销售，预测分析可以使用另一种推荐引擎向他们展示如何地分配销售时间，该推荐引擎表示另一位客户可能也喜欢您已经在其他地方成功销售的产品，甚至实体零售商店都在使用预测分析来促进销售，一个简单的问题-您认为通过使用推荐引擎或类似的预测性销售分析可以提高多少业务？通过预测分析来满足客户需求和需求的公司，其自然收入同比增长了21％，而行业平均水平为12％。
改善供应链绩效和客户满意度
供应链运作的很大一部分都在进行预测，为了在保持利润的同时保持客户满意，供应链必须确保制造出正确数量的正确产品，然后将其存储在正确的位置，例如零售商的货架，分销中心和制造商的仓库，零售预测分析可以显示需求可能强劲的区域以及哪些零售商和分销中心需要哪种补货，从而帮助您的供应链更好地运作，它还可以建议哪种运输条件（天气，交通拥堵，甚至是工业行动）会影响运输方式和路线的选择，通过正确的分析界面，您只需简单地向系统发出大声要求，就可以获得的生产和装运需求预测。
制药公司可以根据医院火灾或其他灾难等事件，使用预测分析来完善药品销售和供应预测
超市连锁店可以将当地的天气模式纳入分析之中，以按地点预测要生产的产品的位置，在一个地方的一个阳光明媚的夏季周末，需要更多的防晒霜和烧烤用具，而在另一个地方的雨天则需要更多的汤罐！
帮助人力资源保持有价值的员工并改善管理
人力资源部门意识到员工流失到企业的成本，高离职率导致招募替代工人的高昂成本，并导致在新员工变得有生产力之前培训他们的时间，在这是一个严重问题的公司中，预测分析可能会为您提供帮助，甚至可能会提供一些令人惊讶的见解，使用来自不同来源的数据，您可能会发现以前的策略（例如更高的薪水，晋升和更高的绩效等级）并没有减少流失率-而是以各种组合（例如在没有相应加薪的情况下获得晋升）提高了流失率，其他公司使用预测性HR分析来预测哪些经理会做得好，哪些可以使用额外的管理培训来预防人员灾难，但是请注意公司还指出要使用这些分析来帮助其人力资源团队制定决策，而不是接管决策过程，与其他领域一样，人力资源中的预测分析通常与人类经验和判断结合使用时，功能丰富。
预测分析入门
基本上，人工智能是指机器（包括计算机）执行任务并获得结果而无需专门针对这些任务进行编程的能力，一个AI活跃的领域是目前机器学习，这是计算机识别数据中的模式，突出显示数据中的关系或根据其发现的模式采取行动的能力。
这有点抽象，所以这里有一个实际的例子
假设您具有数千个或更多客户的销售数据以及他们从您那里购买的不同产品，如果查看原始数据，那么一行一行地“东西”什么都看不到，但是机器学习程序可以浏览数据，发现购买的产品的流行组合是A，B和C，并且购买此组合的65％的顾客还购买了产品D，啊哈！业务洞察力！例如，现在，您可以回到没有购买产品D的35％位置，并建议他们购买。对于所有将来的ABC组合，您可以系统地建议它们也采用D。
机器学习程序也可能很好地识别其他模式和关系
根据购买不同产品组合的客户百分比，预测分析程序可以挑选出所有“热门组合”，以向客户建议他们还购买特定的其他产品，给您的销售系统更多说明，当客户在您的在线销售网站上下订单时，它可能会实时开始实时提出这些建议，预测分析和驱动它的人工智能技术几乎可以应用于您要考虑的任何业务领域，包括在工厂机器损坏之前进行维修，检测欺诈企图并确保IT环境的安全，下面我们选择了三个区域来进行更仔细地研究-销售，人力资源和供应链分析。
大额和实体销售引擎
尽管在线销售公司可能率先使用了预测性销售分析，但其他销售组织现在正在采取行动，例如主要客户经理前往他们的场所拜访客户，购买飞机或仓库自动化之类的大件物品时，只有很小一部分工作时间可用于实际销售，预测分析可以使用另一种推荐引擎向他们展示如何地分配销售时间，该推荐引擎表示另一位客户可能也喜欢您已经在其他地方成功销售的产品，甚至实体零售商店都在使用预测分析来促进销售，一个简单的问题-您认为通过使用推荐引擎或类似的预测性销售分析可以提高多少业务？通过预测分析来满足客户需求和需求的公司，其自然收入同比增长了21％，而行业平均水平为12％。
改善供应链绩效和客户满意度
供应链运作的很大一部分都在进行预测，为了在保持利润的同时保持客户满意，供应链必须确保制造出正确数量的正确产品，然后将其存储在正确的位置，例如零售商的货架，分销中心和制造商的仓库，零售预测分析可以显示需求可能强劲的区域以及哪些零售商和分销中心需要哪种补货，从而帮助您的供应链更好地运作，它还可以建议哪种运输条件（天气，交通拥堵，甚至是工业行动）会影响运输方式和路线的选择，通过正确的分析界面，您只需简单地向系统发出大声要求，就可以获得的生产和装运需求预测。
制药公司可以根据医院火灾或其他灾难等事件，使用预测分析来完善药品销售和供应预测
超市连锁店可以将当地的天气模式纳入分析之中，以按地点预测要生产的产品的位置，在一个地方的一个阳光明媚的夏季周末，需要更多的防晒霜和烧烤用具，而在另一个地方的雨天则需要更多的汤罐！
帮助人力资源保持有价值的员工并改善管理
人力资源部门意识到员工流失到企业的成本，高离职率导致招募替代工人的高昂成本，并导致在新员工变得有生产力之前培训他们的时间，在这是一个严重问题的公司中，预测分析可能会为您提供帮助，甚至可能会提供一些令人惊讶的见解，使用来自不同来源的数据，您可能会发现以前的策略（例如更高的薪水，晋升和更高的绩效等级）并没有减少流失率-而是以各种组合（例如在没有相应加薪的情况下获得晋升）提高了流失率，其他公司使用预测性HR分析来预测哪些经理会做得好，哪些可以使用额外的管理培训来预防人员灾难，但是请注意公司还指出要使用这些分析来帮助其人力资源团队制定决策，而不是接管决策过程，与其他领域一样，人力资源中的预测分析通常与人类经验和判断结合使用时，功能丰富。
预测分析入门
您的预测分析将仅与您提供给它们的数据以及分析平台处理必要的数据量和多样性的能力一样好，进一步统计数据表明，通过预测分析获得结果的公司倾向于使用多种数据源，包括非结构化，基于文本的机器或物联网（IoT）数据，您可以分析的数据越多，分析的速度就越快，这也意味着您更有可能及时获得可行且可行的见解，寻找一个平台，让您轻松引入，清理和混搭各种大型数据集以获得此处描述的结果，这一点很重要，毕竟您没有想到我们会告诉您，如果不为您提供很好的解决方案，那么对您的业务而言，预测分析将是多么伟大，对吗？
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