Istilah Daftar Istilah
Kompas - Satu-satunya Glosarium Penjualan yang Anda Butuhkan
Analisis prediktif, sering disebut sebagai analisis prediktif, adalah praktik penggunaan data, algoritme statistik, teknik pembelajaran mesin, dan pemodelan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan.
Ini adalah alat yang berharga bagi bisnis dan organisasi untuk mendapatkan wawasan, membuat keputusan yang tepat, dan meningkatkan operasi mereka.
Analisis prediktif adalah tentang penggunaan statistik dan metode pemodelan untuk membuat perkiraan tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Hal ini melibatkan pemeriksaan data terkini dan data masa lalu untuk menentukan apakah kejadian atau pola yang sama akan terjadi lagi. Hal ini sangat membantu para pebisnis dan investor karena memungkinkan mereka untuk mengalokasikan sumber daya mereka untuk mengantisipasi kejadian di masa depan.
Analisis prediksi tidak hanya tentang membuat prediksi, tetapi juga tentang menemukan cara untuk bekerja lebih efisien dan mengurangi risiko.
Contoh analisis prediktif adalah dalam e-commerce, di mana bisnis menggunakan riwayat pembelian pelanggan untuk meramalkan perilaku pembelian di masa depan.
Misalnya, peritel dapat memprediksi bahwa pelanggan yang membeli produk bayi kemungkinan besar akan membeli produk balita selanjutnya, sehingga memungkinkan kampanye pemasaran yang ditargetkan.
Contoh analisis prediktif ini menunjukkan bagaimana bisnis dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan pendapatan dengan menggunakan wawasan yang berasal dari data.
Analisis prediktif adalah teknologi yang membantu kita memprediksi kejadian atau hasil di masa depan. Teknologi ini mengandalkan berbagai metode seperti kecerdasan buatan, penggalian data, pembelajaran mesin, pemodelan, dan statistik.
Sebagai contoh, data mining melibatkan pemilahan data dalam jumlah besar untuk menemukan pola, sementara analisis teks melakukan hal serupa tetapi dengan blok teks yang besar.
Model-model prediksi ini dapat digunakan di banyak bidang, seperti peramalan cuaca, membuat video game, mengkonversikan pesan ke pesan, meningkatkan layanan pelanggan, dan membuat keputusan penting. Semuanya menggunakan metode statistik yang didasarkan pada data yang ada untuk membuat perkiraan yang dapat dipercaya tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Jenis-jenis model analisis prediktif meliputi
Ya, analisis regresi adalah teknik statistik yang banyak digunakan dalam analisis prediktif.
Ini membantu memperkirakan hubungan antar variabel, sehingga ideal untuk memperkirakan tren seperti pertumbuhan penjualan, harga saham, atau perilaku pelanggan.
Dengan memodelkan hubungan antara variabel independen dan dependen, analisis regresi memungkinkan prediksi masa depan berdasarkan data.
Analisis prediktif penting karena alasan berikut
Analisis prediktif bekerja dengan mengumpulkan dan memproses data historis dan data saat ini, mengidentifikasi variabel yang relevan, dan menerapkan model matematis untuk membuat perkiraan.
Model-model ini dilatih untuk mengenali pola dan korelasi, sehingga memungkinkan prediksi yang akurat tentang kejadian di masa depan.
Teknik yang umum termasuk klasifikasi, pengelompokan, dan terutama analisis regresi, yang dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan berdasarkan variabel kontinu.
Untuk melakukan analisis prediktif, ikuti langkah-langkah berikut:
