预测分析的 6 个用例
Posted: Thu Feb 20, 2025 8:19 am
优化沃尔玛的供应链
优化沃尔玛的供应链
作为一个鼓舞人心的例子，让我们来看看世界上最大的批发和零售公司如何借助数字技术学会有效地利用线上和线下数据。沃尔玛已经实施了一套系统，该系统可以从结账终端接收信息，并计算出哪些产品有需求、哪些产品无人认领。
它通过沃尔玛的数据咖啡厅云进行管理，由位于硅谷的沃尔玛实验室员工监控。该技术可以计算预期指标。该工具的实施使得产品交付流程更加优化，同时考虑到遵守所有期限。
这项技术并非只有沃尔玛这样的商业巨头才能拥有。即使在小型组织中，一个简单的经理也可以使用 Google 和 Adobe 提供的工具来优化供应链，并降低供应超过需求和反之亦然时进行代价高昂的调整的风险。
小型企业发展：Point Defiance 动物园
根据 SAP 的一项调查，超过 70% 的小型企业经理正在逐步将分析系统引入到他们的工作中。这是一个很好的例子。
华盛顿州塔科马市的 Point Defiance 动 比利时号码数据 物园的游客数量有过繁荣与萧条。当客户流量下降时，员工成本就变得令组织难以承受。国家气象局通过确定影响出席率的因素来帮助解决这一问题。
这些数据与 IBM 的人工智能 Watson 平台相结合。这种整合有助于高精度地（高达 95%）确定哪些气候条件会增加交通量。这有助于确定不同情况下最佳人员数量。
当然，预测数据分析方法可以得到更广泛的应用。在 Point Defiance 动物园，工作人员分析游客的行为，研究参观次数最多的物品和热门路线。这对服务质量有积极的影响。此外，该组织还计划利用人工智能监测动物的健康状况并提供治疗。
Hopper 公司和价格波动预测
霍珀公司
大家都知道，旅游业的竞争非常激烈，需求高峰期非常短暂，低迷期非常频繁，很多旅游目的地根本没有盈利。大多数旅行者都很难决定是提前几个月预订机票还是出发前几天预订机票。
旅行应用程序有助于解决这个问题。其中之一 Hopper 在设计时也考虑到了预测分析技术。
该应用程序分析统计数据并扫描大量价格和其他路线数据。这些信息有助于创建定价模型，并告诉用户何时可以购买前往所选目的地的廉价机票。
在俄罗斯，有几家聚合器执行此功能：Skyscanner、AviaSales、TripAdvisor。
留住 IBM 员工
预测分析的优势在于它能够在长期内产生良好的结果并使公司实现其目标。它还有助于理解为什么组织中的员工流动率如此之高，并提出了阻止这种情况的方法。
例如，借助IBM强大的Watson计算机，你可以找到促使员工辞职的因素。他收集数据，对其进行结构化，计算所有员工的质量指标，并确定哪些员工最有可能离职。
对于公司所有者或管理者来说，这是一个很好的机会来找出员工流失的原因并阻止其发生。该方法可用于估算吸引新员工或留住现有员工所需的成本。所有这些都大大降低了运营成本。
Under Armour 的目标受众不断扩大
运动服装制造商 Under Armour 使用预测分析算法来了解公众舆论，特别是消费者写作的情感基调。这有助于了解他们对品牌的态度，并通过新受众或免费利基市场增加市场份额。为了解决这个问题，公司需要了解自己的客户是谁，然后用个性化的信息来影响他们。
如今，该公司不仅从事体育用品的生产，还生产健身追踪器、智能手表等智能设备。通过这些应用程序收集的有关人们的所有信息都流向了 Under Armour。因此，该公司的数据库包含超过 200,000,000 名客户的数据。因此，技术不仅可以帮助公司连接线下和线上现实，还可以改进他们的产品。
俄罗斯联邦储蓄银行：利用五大银行降低风险
俄罗斯储蓄银行
风险评估是银行业务的一个重要方面。对他们来说，风险意味着收入减少。在批准贷款之前，金融机构必须确保客户有能力偿还贷款。以前，要了解一个人的偿付能力如何，需要问他很多问题。如今，只需看看客户在社交网络上的行为就足够了。
俄罗斯储蓄银行利用这种人工智能功能来评估一个人的心理特征。这就是“大五”技术，通过分析五种性格特征，您可以确定客户的可靠性：沟通技巧、诚实、开放、守法和情绪稳定。得益于这一创新，俄罗斯储蓄银行盈利 5000 万美元。
优化沃尔玛的供应链
作为一个鼓舞人心的例子，让我们来看看世界上最大的批发和零售公司如何借助数字技术学会有效地利用线上和线下数据。沃尔玛已经实施了一套系统，该系统可以从结账终端接收信息，并计算出哪些产品有需求、哪些产品无人认领。
它通过沃尔玛的数据咖啡厅云进行管理，由位于硅谷的沃尔玛实验室员工监控。该技术可以计算预期指标。该工具的实施使得产品交付流程更加优化，同时考虑到遵守所有期限。
这项技术并非只有沃尔玛这样的商业巨头才能拥有。即使在小型组织中，一个简单的经理也可以使用 Google 和 Adobe 提供的工具来优化供应链，并降低供应超过需求和反之亦然时进行代价高昂的调整的风险。
小型企业发展：Point Defiance 动物园
根据 SAP 的一项调查，超过 70% 的小型企业经理正在逐步将分析系统引入到他们的工作中。这是一个很好的例子。
华盛顿州塔科马市的 Point Defiance 动 比利时号码数据 物园的游客数量有过繁荣与萧条。当客户流量下降时，员工成本就变得令组织难以承受。国家气象局通过确定影响出席率的因素来帮助解决这一问题。
这些数据与 IBM 的人工智能 Watson 平台相结合。这种整合有助于高精度地（高达 95%）确定哪些气候条件会增加交通量。这有助于确定不同情况下最佳人员数量。
当然，预测数据分析方法可以得到更广泛的应用。在 Point Defiance 动物园，工作人员分析游客的行为，研究参观次数最多的物品和热门路线。这对服务质量有积极的影响。此外，该组织还计划利用人工智能监测动物的健康状况并提供治疗。
Hopper 公司和价格波动预测
霍珀公司
大家都知道，旅游业的竞争非常激烈，需求高峰期非常短暂，低迷期非常频繁，很多旅游目的地根本没有盈利。大多数旅行者都很难决定是提前几个月预订机票还是出发前几天预订机票。
旅行应用程序有助于解决这个问题。其中之一 Hopper 在设计时也考虑到了预测分析技术。
该应用程序分析统计数据并扫描大量价格和其他路线数据。这些信息有助于创建定价模型，并告诉用户何时可以购买前往所选目的地的廉价机票。
在俄罗斯，有几家聚合器执行此功能：Skyscanner、AviaSales、TripAdvisor。
留住 IBM 员工
预测分析的优势在于它能够在长期内产生良好的结果并使公司实现其目标。它还有助于理解为什么组织中的员工流动率如此之高，并提出了阻止这种情况的方法。
例如，借助IBM强大的Watson计算机，你可以找到促使员工辞职的因素。他收集数据，对其进行结构化，计算所有员工的质量指标，并确定哪些员工最有可能离职。
对于公司所有者或管理者来说，这是一个很好的机会来找出员工流失的原因并阻止其发生。该方法可用于估算吸引新员工或留住现有员工所需的成本。所有这些都大大降低了运营成本。
Under Armour 的目标受众不断扩大
运动服装制造商 Under Armour 使用预测分析算法来了解公众舆论，特别是消费者写作的情感基调。这有助于了解他们对品牌的态度，并通过新受众或免费利基市场增加市场份额。为了解决这个问题，公司需要了解自己的客户是谁，然后用个性化的信息来影响他们。
如今，该公司不仅从事体育用品的生产，还生产健身追踪器、智能手表等智能设备。通过这些应用程序收集的有关人们的所有信息都流向了 Under Armour。因此，该公司的数据库包含超过 200,000,000 名客户的数据。因此，技术不仅可以帮助公司连接线下和线上现实，还可以改进他们的产品。
俄罗斯联邦储蓄银行：利用五大银行降低风险
俄罗斯储蓄银行
风险评估是银行业务的一个重要方面。对他们来说，风险意味着收入减少。在批准贷款之前，金融机构必须确保客户有能力偿还贷款。以前，要了解一个人的偿付能力如何，需要问他很多问题。如今，只需看看客户在社交网络上的行为就足够了。
俄罗斯储蓄银行利用这种人工智能功能来评估一个人的心理特征。这就是“大五”技术，通过分析五种性格特征，您可以确定客户的可靠性：沟通技巧、诚实、开放、守法和情绪稳定。得益于这一创新，俄罗斯储蓄银行盈利 5000 万美元。