公民数据科学家的预测分析用例 – DATAVERSITY

加特纳技术 分析师预测 利用增强分析解决方案的组织的增长速度是不使用这些解决方案的组织的两倍。 那些向业务用户提供自助增强分析的组织可以通过基于事实的决策以及每天利用分析来做出这些决策的团队来实现市场目标并跟上竞争的步伐。 

如果您的企业正在考虑 公民数据科学家 方法并希望在整个组织内实现数据民主化和级联分析的使用，因此吸引业务用户并向他们展示如何使用分析来使他们的工作和角色变得更轻松非常重要。 

在本文中，我们考虑一些业务用例和示例 预测分析 可以帮助普通企业用户获得真实的、可操作的信息，从而更准确、更快速地完成任务。 

面向公民数据科学家的预测分析示例业务用例

客户流失： 获取客户并与客户互动的成本是企业必须支付的成本，每次企业失去客户（客户流失）时，就必须花费更多的钱来替换该客户。 每个企业都希望找出最常导致客户离开的问题。 公民数据科学家可以使用预测分析来提高客户保留率并减少客户流失，识别和排名客户不满意问题，以及识别和改进营销信息和活动有效性。 企业用户还可以识别和构思新的服务或产品来吸引和留住客户。 

贷款审批：处理“不良”贷款的成本很高，并且会降低盈利能力和生产率。 为了取得成功，这些企业必须拥有可靠的流程来吸引合适的客户以及审查、批准和管理贷款。 公民数据科学家可以使用预测分析来改进贷款审批流程，以加快流程、提供更准确的审查和决策流程、减少贷款违约并优化可用资金。 

使用外部数据进行预测分析： 集成企业外部来源的数据的能力对于企业的成功至关重要，并且通常是团队成员在组织中角色的主要部分。 外部宏观数据通常很容易访问，政府数据通常可以免费获得，但对多个外部数据源的分析可能需要手动过程，如果增强分析解决方案无法轻松处理，那么该过程将是乏味且耗时的。 公民数据科学家可以更准确地规划、调整和管理营销信息和广告，优化库存和产品供应，分析定价、产品和服务并做出决策，并改进维护和规划流程。

这些只是公民数据科学家日常使用增强分析和预测分析来测试现有政策和决策的准确性并快速适应市场和竞争的几种方法。 您可以探索各种业务功能和行业的更多业务用例 相关信息.

当一个组织实施一个 公民数据科学家 倡议，它可以利用辅助预测建模，为组织、业务用户和数据科学家提供优势，并且可以为作为公民数据科学家候选人的您带来众多好处。 

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• Sumber: https://www.dataversity.net/predictive-analytics-use-cases-for-citizen-data-scientists/