预测分析定义
——挖掘数据，增加收益率—英国电信
2003/07/17
毫无疑问，精确的数据分析对很多企业来讲都相当重要。决策者可以通过数据分析对企业的未来作出更全面的分析和最明智的决策，但是真正的数据分析并不是分析调查过程中的唯一步骤。要想得到最精确的分析并将它报告给决策者，你必须要能够设计数据分析项目，收集数据，轻松地访问和管理数据，分析数据，然后共享你的分析结果。分析的过程应该是包含以上这些步骤。
为了完成一个端到端的分析，分析家需要一套不会妨碍他们工作或者降低他们工作效率的工具。但是，事实上很多分析家都缺乏一个能够给他们广泛的，灵活的分析方法的解决方案，更难有一个能覆盖分析过程中的每个步骤的解决方案。有一个方法能帮助分析家得到一个覆盖整个分析过程中的每个步骤的解决方案，那就是利用多个厂商的不同软件自己来建立解决方案。但问题是分析家将陷入软件兼容性的问题，内部文件格式的问题，这导致他们花很多时间在一些新问题上，而不是去寻找结果。
预测分析
预测分析与企业资源计划（ERP）和客户关系管理(CRM)相似，它们都是一个商业过程和一套相关的技术。预测分析通过运用尖端的分析技术处理企业的数据从而影响组织的业务知识。因而洞察力能导致人作为客户，员工，病人，学生和市民时的明显的行为变化。
预测分析的过程始于研究特殊的商业问题所涉及到的数据如何来描述人的特征，态度和行为。这些数字化的，自由组合的一套数据来源于内部系统和第三方供应者，分析家利用统计学，数学和其他的计算方法来筛选，转换和评估这些数据。这些技术为分类，细分，预测，模式识别，顺序和联合决策，不规则鉴定，成形，规则感应，文本挖掘和先进的可视化产生模型。
将预测分析模型和组织的业务知识结合起来，提供诸如获取和保留客户能力、销售和交叉销售、欺诈检测和成果改善等关键问题的深入见解。围绕这些问题来衡量不确定的因素，预测分析能控制预期风险管理，精炼关键的决策过程，反复测试潜在的行为和它们之间可能的因果关系。这些发现和它们相应的商业规则可以被运用到一线的操作系统来确定新的收入机会，节约成本，改进重复步骤和维持竞争优势。
预测分析承担了组织战略和战术上的重任，这些组织认可锁定在现存企业数据中的内在价值。从战略上来看，预测分析为迅速的确定，客观地评估和稳定追击一个新的市场机会提供了数量上的基础。从战术上来看，预测分析能很好的鉴别谁是目标客户，怎样得到目标客户，何时签约和应该进行什么样的信息交流。
挖掘数据，增加收益率---英国电信
数据：收集信息
相关客户，产品，定单和历史数据分散在企业内部的各个部门。所以，在一个新的数据仓库里，项目组首先要为数据营销搜集数据。数据的预备需要大量的时间，因为数据必须是从它在系统中所在的位置精选出来的，然后被匹配、筛选和分级。数据分析是在数据挖掘开始时最重要的任务。
工具包：运用数据挖掘发现隐藏的模式
为了挖掘数据样本和发现潜在的模式和趋势，英国电信选择了高速的建模环境。一个数据挖掘工具包为他的项目组提供了一个广泛的分析方法，包括集群，系统网络，联合规则和决策树。它也容易处理一般的数据问题，例如外层的，少见的和低价值的数据。
过程：分析数据和建立模型
项目组利用他们的主要产品来进行数据分析和建模实验。在数据分析的过程中，项目组使用数据挖掘工具来鉴别数据质量问题，熟悉数据、分配数据以及排除数据，数据属性与商业采购之间没有很大的关联。因此它预测单独数据的属性与客户购买产品的倾向之间的关系的能力是有标准的。例如，两个阿拉伯数字区域代码和一个地理指示器很明显地与反应和采购数据联系起来。
在分析结束之后，项目组要利用决策树很快地建立和测试一系列的实验模型。数据挖掘让你实验很多的想法并能迅速地排除那些失败的想法，这样可以减少失败的成本。你可以在很短的时间内建立很多解释性的模型。
倘若销售和营销拥有一张“最有价值的客户”名单。
数据挖掘的主要结果是洞察数据—这就是数据挖掘的意义所在—那些洞察的真实表现。我们为销售和营销提供客户的清单和图表，并说明为什么这些是公司应该跟踪的客户。图表显示为什么这些是他们应该谈及商业产品的客户。
改善直接邮件响应率，使之增加100%
高科技产品项目增加的问题关于你可以在商业中利用数据挖掘来获得利益。利用数据挖掘，探测数据分析和可视化能够刺激我们预先开发客户满意度选择标准。“即使在完成最终的模型之前我们也可以超越我们最初的目标---并使直接邮件响应率增加100%”，O'Brien说。
更多的遗留下来的工作还需要去完成。接下来项目组计划用数据挖掘来确定对我们来说哪个客户能够带来最大的潜在的利润，其中哪些客户需要很多的关注但是他们并不会购买公司的产品。将来，项目组可能也会尝试确定相应的客户背叛模式，它们通常是融和在一起的。
建模：投资回报率
成功的客户纵览需要商业知识，正确的数据---和正确的产品。英国电信的新建模项目，在产品和活动的生命周期中瞄准客户，确定变化的市场趋势并改善它在不同的市场分割里的洞察力。在每一个步骤中，数据挖掘工作将利用快速的，统计上的分析来支持营销。那么你的回报是什么呢？正如商业项目所展示的，你将获得更好的客户和更高的销售额。
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