Vatandaş Veri Bilimcileri İçin Tahmine Dayalı Analitik Kullanım Örnekleri - VERİ VERİMLİLİĞİ

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Gartner teknolojisi analistler öngörüyor Artırılmış analitik çözümlerinden yararlanan kuruluşların, bu çözümleri kullanmayanlara göre iki kat daha fazla büyüyeceği öngörülüyor. İş kullanıcılarına kendi kendine hizmet veren artırılmış analitik sağlayan kuruluşlar, gerçeklere dayalı karar alma ve bu kararları almak için günlük olarak analitikten yararlanan bir ekiple pazar hedeflerine ulaşabilir ve rekabete ayak uydurabilir.

Eğer işletmeniz şunları düşünüyorsa vatandaş veri bilimcisi Verileri demokratikleştirmek ve analitiğin kullanımını kuruluş çapında basamaklandırmak isteyen bir yaklaşıma sahipseniz, iş kullanıcılarının katılımını sağlamak ve onlara işlerini ve rollerini kolaylaştırmak için analitiği nasıl kullanabileceklerini göstermek önemlidir.

Bu makalede, bazı ticari kullanım örneklerini ve bunun nasıl yapılacağına ilişkin örnekleri ele alıyoruz. tahmine dayalı analitik ortalama bir işletme kullanıcısının, görevleri daha doğru ve hızlı bir şekilde tamamlamak için gerçek, eyleme geçirilebilir bilgiler almasına yardımcı olabilir.

Vatandaş Veri Bilimcileri için Tahmine Dayalı Analitik Örnek İş Kullanım Durumları

Müşteri kaybı: Müşteri edinme ve onlarla etkileşim kurmanın maliyeti, işletmenin finanse etmesi gereken bir maliyettir ve işletme her müşteri kaybettiğinde (müşteri kaybı), o müşterinin yerini almak için daha fazla para harcamak zorundadır. Her işletme, bir müşterinin en sık ayrılmasına neden olan sorunları belirlemek ister. Vatandaş veri bilimcileri, müşteriyi elde tutmayı iyileştirmek ve müşteri kaybını azaltmak, müşteri memnuniyetsizliği sorunlarını belirleyip sıralamak ve pazarlama mesajlarını ve kampanya etkinliğini belirleyip iyileştirmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. İş kullanıcıları ayrıca müşterileri çekmek ve elde tutmak için yeni hizmetleri veya ürünleri tanımlayabilir ve tasarlayabilir.

kredi onayı: "Kötü" kredilerle uğraşmanın maliyeti yüksektir ve karlılığı ve üretkenliği azaltır. Başarılı olmak için bu işletmelerin doğru müşteriyi çekmek ve kredileri incelemek, onaylamak ve yönetmek için güvenilir bir sürece sahip olması gerekir. Vatandaş veri bilimcileri, süreci hızlandırmak, daha doğru bir inceleme ve karar süreci sağlamak, kredi temerrütlerini azaltmak ve mevcut fonları optimize etmek amacıyla kredi onay sürecini iyileştirmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir.

Dış verileri kullanan tahmine dayalı analitik: Kuruluş dışındaki kaynaklardan gelen verileri entegre etme yeteneği, bir işletmenin başarısı için çok önemlidir ve genellikle bir ekip üyesinin kuruluştaki rolünün önemli bir bölümünü oluşturur. Dış makro verilere genellikle kolayca erişilebilir ve hükümet verilerine çoğu zaman ücretsiz olarak ulaşılabilir, ancak birden fazla dış veri kaynağının analizi, genişletilmiş bir analitik çözümünün bunu kolayca halledememesi durumunda yorucu ve zaman alıcı bir manuel süreç gerektirebilir. Vatandaş veri bilimcileri, pazarlama mesajlarını ve reklamları daha doğru bir şekilde ayarlayabilir ve yönetebilir, envanteri ve ürün tedarikini optimize edebilir, fiyatlandırma, ürünler ve hizmetler hakkında analiz edip kararlar alabilir ve bakım ve planlama süreçlerini iyileştirebilir.

Bunlar, vatandaş veri bilimcisinin, mevcut politikaların ve kararların doğruluğunu test etmek ve pazara ve rekabete hızlı bir şekilde uyum sağlamak için artırılmış analitiği ve tahmine dayalı analitiği günlük olarak kullanabileceği yollardan sadece birkaçıdır. Çeşitli işletme işlevleri ve sektörler için daha fazla ticari kullanım örneğini keşfedebilirsiniz okuyun.

Bir kuruluş bir uygulamayı uyguladığında vatandaş veri bilimcisi girişim, destekli tahmine dayalı modellemeden yararlanabilir ve kuruluşa, iş kullanıcılarına ve veri bilimcilerine avantajlar sağlayabilir ve bir vatandaş veri bilimci adayı olarak size çok sayıda fayda sağlayabilir.