시민 데이터 과학자를 위한 예측 분석 사용 사례 - DATAVERSITY

시민 데이터 과학자를 위한 예측 분석 사용 사례 – DATAVERSITY

타임 스탬프 : 28 년 2023 월 3 일 오전 25:XNUMX
소스 노드 : 2790717

가트너 기술 분석가들은 예측한다. 증강 분석 솔루션을 활용하는 조직은 이러한 솔루션을 사용하지 않는 조직보다 두 배 빠른 속도로 성장할 것입니다. 비즈니스 사용자에게 셀프 서비스 증강 분석을 제공하는 조직은 사실 기반 의사 결정과 매일 분석을 활용하여 의사 결정을 내리는 팀을 통해 시장 목표를 달성하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다. 

귀하의 비즈니스가 다음을 고려하고 있다면 시민 데이터 과학자 접근 방식을 취하고 데이터를 민주화하고 조직 전체에 걸쳐 분석을 계단식으로 사용하려는 경우 비즈니스 사용자의 참여를 유도하고 분석을 사용하여 업무와 역할을 더 쉽게 만들 수 있는 방법을 보여주는 것이 중요합니다. 

이 기사에서는 몇 가지 비즈니스 사용 사례와 방법에 대한 예를 고려합니다. 예측 분석 일반 비즈니스 사용자가 실제적이고 실행 가능한 정보를 얻어 작업을 보다 정확하고 빠르게 완료하는 데 도움이 됩니다. 

시민 데이터 과학자를 위한 예측 분석 샘플 비즈니스 사용 사례

고객 이탈 : 고객을 확보하고 상호 작용하는 비용은 기업이 자금을 조달해야 하는 비용이며, 기업이 고객을 잃을 때마다(고객 이탈) 해당 고객을 대체하기 위해 더 많은 비용을 지출해야 합니다. 모든 기업은 고객을 떠나게 만드는 가장 빈번한 문제를 파악하고 싶어합니다. 시민 데이터 과학자는 예측 분석을 사용하여 고객 유지를 개선하고 고객 이탈을 줄이고, 고객 불만족 문제를 식별 및 순위를 매기고, 마케팅 메시지 및 캠페인 효과를 식별 및 개선할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 고객을 유치하고 유지하기 위해 새로운 서비스나 제품을 식별하고 구상할 수도 있습니다. 

대출 승인: '불량' 대출을 처리하는 데 드는 비용은 높으며 수익성과 생산성을 저하시킵니다. 성공하려면 이러한 기업이 적합한 고객을 유치하고 대출을 검토, 승인 및 관리하기 위한 신뢰할 수 있는 프로세스를 갖추고 있어야 합니다. 시민 데이터 과학자는 예측 분석을 사용하여 대출 승인 프로세스를 개선하여 프로세스 속도를 높이고, 보다 정확한 검토 및 결정 프로세스를 제공하고, 대출 불이행을 줄이고, 사용 가능한 자금을 최적화할 수 있습니다. 

외부 데이터를 사용한 예측 분석: 기업 외부 소스의 데이터를 통합하는 능력은 비즈니스 성공에 매우 중요하며 조직 내 팀 구성원의 역할에서 중요한 부분을 차지하는 경우가 많습니다. 외부 매크로 데이터는 쉽게 액세스할 수 있는 경우가 많고 정부 데이터는 무료로 제공되는 경우가 많습니다. 그러나 외부 데이터의 여러 소스를 분석하려면 증강 분석 솔루션이 쉽게 처리하지 못하는 경우 지루하고 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스가 필요할 수 있습니다. 시민 데이터 과학자는 마케팅 메시지와 광고를 보다 정확하게 조정 및 관리하고, 재고 및 제품 공급을 최적화하고, 가격, 제품 및 서비스를 분석 및 결정하고, 유지 관리 및 계획 프로세스를 개선할 수 있습니다.

이는 시민 데이터 과학자가 일상적으로 증강 분석과 예측 분석을 사용하여 기존 정책과 결정의 정확성을 테스트하고 시장과 경쟁에 신속하게 적응할 수 있는 방법 중 일부에 불과합니다. 다양한 비즈니스 기능 및 산업에 대한 더 많은 비즈니스 사용 사례를 탐색할 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..

조직이 다음을 구현할 때 시민 데이터 과학자 이니셔티브를 통해 보조 예측 모델링을 활용하고 조직, 비즈니스 사용자 및 데이터 과학자에게 이점을 제공할 수 있으며 시민 데이터 과학자 후보자로서 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 

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