O problema com a depender de um único Análise Preditiva

Como você provavelmente adivinhou, a análise preditiva não é um one-size-fits-all atividade - nem são seus resultados uma vez e para todos. Para a técnica funcione corretamente, você tem que aplicá-lo uma e outra vez ao longo do tempo - assim você vai precisar de uma abordagem global que se encaixa bem o seu negócio. O sucesso do seu projeto de análise preditiva depende de múltiplos fatores:

  • A natureza dos seus dados

  • A natureza do seu negócio e da sua cultura

  • A disponibilidade da perícia in-house

  • Acesso a ferramentas analíticas adequadas

A abordagem que você escolher vai influenciar o resultado do modelo, o processo de análise de seus resultados, e à interpretação das suas previsões. E escolher uma abordagem não é nenhum passeio no parque. Há muitas coisas que podem dar errado, muitas armadilhas que você pode cair e caminhos enganosos que você pode tomar.

Felizmente, você pode se defender contra essas armadilhas através da adopção de um par de práticas sábias logo no início:

  • Continuamente testar os resultados de seu modelo de análise preditiva. Não confie nos resultados de um único Análisis- vez, múltiplos executar análises em paralelo - e comparar o seu resultado.

  • Executar, testar, comparar e avaliar vários modelos e seus resultados. Use como muitas simulações que puder, e verificar como muitas permutações que puder. Algumas limitações em seus dados só pode vir à tona quando você comparar os resultados que você começa de seu modelo para aqueles que você começa a partir de outros modelos. Depois, você pode avaliar o impacto dos resultados de cada modelo vis # 224 - vis seus objetivos de negócios.

Usar vários modelos para identificar o maior número de padrões relevantes quanto possível em seus dados.

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