موارد استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای دانشمندان داده شهروندی - DATAVERSITY

تکنولوژی گارتنر تحلیلگران پیش بینی می کنند سازمان‌هایی که از راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل افزوده استفاده می‌کنند، دو برابر سازمان‌هایی که از این راه‌حل‌ها استفاده نمی‌کنند، رشد خواهند کرد. آن دسته از سازمان‌هایی که تجزیه‌وتحلیل‌های افزوده شده خودسرانه را در اختیار کاربران تجاری خود قرار می‌دهند، می‌توانند به اهداف بازار دست یابند و با تصمیم‌گیری مبتنی بر واقعیت و تیمی که روزانه از تجزیه و تحلیل برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، در جریان رقابت قرار بگیرند. 

اگر کسب و کار شما در نظر دارد دانشمند داده شهروندی با رویکرد و آرزوی دموکراتیک کردن داده ها و استفاده از تجزیه و تحلیل در سراسر سازمان، مهم است که کاربران تجاری را درگیر کرده و به آنها نشان دهیم که چگونه می توانند از تجزیه و تحلیل برای آسان کردن کار و نقش خود استفاده کنند. 

در این مقاله چند مورد استفاده تجاری و نمونه هایی از نحوه استفاده را در نظر می گیریم تحلیل های پیش بینی می تواند به کاربر معمولی کسب و کار کمک کند تا اطلاعات واقعی و عملی را برای انجام دقیق و سریعتر وظایف به دست آورد. 

تجزیه و تحلیل پیشگویانه نمونه موارد استفاده تجاری برای دانشمندان داده شهروندی

ریزش مشتری: هزینه به دست آوردن و تعامل با مشتریان هزینه ای است که یک کسب و کار باید آن را تامین کند و هر بار که کسب و کار مشتری خود را از دست می دهد (خروج مشتری)، باید پول بیشتری را برای جایگزینی آن مشتری خرج کند. هر کسب و کاری مایل است مسائلی را که اغلب باعث خروج مشتری می شود شناسایی کند. دانشمندان داده شهروندی می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بهبود حفظ مشتری و کاهش ریزش مشتری، شناسایی و رتبه بندی مسائل نارضایتی مشتری، و شناسایی و بهبود پیام های بازاریابی و اثربخشی کمپین استفاده کنند. کاربران تجاری همچنین می توانند خدمات یا محصولات جدیدی را برای جذب و حفظ مشتریان شناسایی و تصور کنند. 

تایید وام: هزینه پرداختن به وام های «بد» زیاد است و باعث کاهش سودآوری و بهره وری می شود. برای موفقیت، این مشاغل باید فرآیندی قابل اعتماد برای جذب مشتری مناسب و بررسی، تایید و مدیریت وام ها داشته باشند. دانشمندان داده‌های شهروندی می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای بهبود فرآیند تأیید وام برای سرعت بخشیدن به فرآیند، ارائه بررسی دقیق‌تر و فرآیند تصمیم‌گیری، کاهش نکول وام و بهینه‌سازی وجوه موجود استفاده کنند. 

تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده های خارجی: توانایی یکپارچه سازی داده ها از منابع خارج از سازمان برای موفقیت یک تجارت بسیار مهم است و اغلب بخش عمده ای از نقش اعضای تیم در سازمان است. داده‌های کلان خارجی اغلب به آسانی در دسترس هستند و داده‌های دولتی اغلب به صورت رایگان در دسترس هستند، اما تجزیه و تحلیل منابع متعدد داده‌های خارجی می‌تواند نیازمند یک فرآیند دستی باشد که خسته‌کننده و زمان‌بر است، اگر یک راه‌حل تجزیه‌وتحلیل تقویت‌شده به راحتی آن را مدیریت نکند. دانشمندان داده شهروندی می توانند با دقت بیشتری برنامه ریزی کنند و پیام های بازاریابی و تبلیغات را تنظیم و مدیریت کنند، موجودی و عرضه محصول را بهینه کنند، در مورد قیمت گذاری، محصولات و خدمات تصمیم گیری و تحلیل کنند و فرآیندهای نگهداری و برنامه ریزی را بهبود بخشند.

اینها تنها تعدادی از روش هایی است که از طریق آنها یک دانشمند داده شهروندی می تواند از تجزیه و تحلیل افزوده و تجزیه و تحلیل پیش بینی به صورت روزانه استفاده کند تا صحت سیاست ها و تصمیمات موجود را آزمایش کند و به سرعت با بازار و رقابت سازگار شود. می توانید موارد استفاده تجاری بیشتری را برای انواع کارکردها و صنایع کسب و کار کاوش کنید اینجا کلیک نمایید.

زمانی که یک سازمان الف دانشمند داده شهروندی ابتکار عمل، می‌تواند از مدل‌سازی پیش‌بینی کمکی استفاده کند و مزیت‌هایی را برای سازمان، کاربران تجاری و دانشمندان داده ارائه دهد، و می‌تواند مزایای متعددی را برای شما به عنوان کاندیدای دانشمند داده شهروندی فراهم کند. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/predictive-analytics-use-cases-for-citizen-data-scientists/