text: Prediktivní analytika | Gauss Algorithmic
  Nahlédněte do budoucnosti a odhalte nové příležitosti dříve než konkurence. Prediktivní analytika dokáže předpovědět možné varianty vývoje trhu, identifikovat potenciální rizika a budoucí příležitosti. Zeptejte se nás, jak na to.
  Co to je prediktivní analytika
  Prediktivní analytika je pokročilá metoda využívající statistiku, analýzu velkých dat a strojové účení k předpovědi pravděpodobných variant budoucího vývoje. Spolehlivost a přesnosti předpovědí, prediktivních modelů, závisí na vstupních datech a může se soustředit na jednu nebo více hodnot.
  Prediktivní modely vám ušetří zbytečné investice a čas, který byste jinak věnovali přípravě a realizaci projektů neodpovídajících budoucímu vývoji trhu nebo chování zákazníků.
  Marketing – optimalizace marketingových kampaní, produktového portfolia a cenotvorby (zvýšení ROI a zisku).
  Obchod a behaviorální cílení – zobrazování zboží a služeb na základě analýzy nákupního chování uživatelů vede k vyššímu počtu objednávek (zvýšení konverzního poměru a obratu).
  Management rizik – předpověď pravděpodobnosti splácení půjček, zaplacení závazků, rizikovosti pojištění klientů a předmětů pojištění.
  Finanční trhy – předpověď pravděpodobného budoucího vývoje hodnoty různých aktiv za účelem zvýšení efektivity investic a snížení rizika.
  Detekce podvodů – odhalení podezřelých transakcí, reklamací a nestandardních požadavků.
  Identifikace nových příležitostí - identifikace nastupujících trendů, nevyužitých segmentů trhů (dnes často mikrosegmentů) trhu a včasné upozornění na budoucí klesající poptávku.
  "Přes 80% pojišťovacích společností využívá prediktivní analytiku k managementu rizik a zvýšení ziskovosti."
  Smysluplné a hodnotné odpovědí lze získat pokud si pokládáme správné a dobře formulované otázky. Proto dříve než se pustíme do práce na vývoji prediktivní modelů, musíme přesně popsat řešený úkol, zkoumané hodnoty, vstupní data a cíle projektů.
  Shromáždíme data – vstupní data lze získat z interních i externích zdrojů s různou dostupností. Především u externích zdrojů je získávání dat často spojeno s jejich složitým dobýváním.
  Zpracování a kultivace dat – získaná data mohou mít různou podobu a strukturu. Od seznamů e-mailů, přes logy ze serverů až po obrázky nebo příspěvky v sociálních sítích. Před samotnou analýzou je proto musíme upravit do strojově zpracovatelného formátu.
  Analyzujeme data – využijeme statistické metody a umělou inteligenci k nalezení vzorů, souvislostí a užitečných informací v datech.
  Učení z dat – za použití metod jako je clustering a strojové učení připravujeme algoritmy, které jsou schopné na základě historických i aktuálních dat odhadovat pravděpodobný budoucí vývoj.
  Vytvoření, testování a nasazení prediktivních modelů – na základě naučených algoritmů vytvoříme prediktivní modely, otestujeme je v ostrém provozu a následně uvedeme do praxe.
  Prostředí, pro které se modely vytvářejí se stále mění a s tím i význam různých dat pro správnou předpověď. Zdroje dat, jejich analýza i prediktivní modely je proto potřeba neustále prověřovat, rozšiřovat a aktualizovat, abychom udržovali jejich spolehlivost a přesnost.