了解預測分析已成為從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)客戶需求和商業(yè)機會的關(guān)鍵條件。但是，建立良好的預測模型的第一步在于概述數(shù)據(jù)，其來源和關(guān)鍵的數(shù)據(jù)關(guān)系。這些第一步將需要良好的業(yè)務(wù)資源來組織詳細信息。IT可以是至關(guān)重要的資源，可以快速突出有效利用數(shù)據(jù)的機會。

當負責準備預測模型時，分析師必須詢問什么是該計劃的最佳方法。當IT人員進入初始階段時，答案可以解決項目的不同方面，從一開始就揭示出可能不太明顯的想法。

進行數(shù)字盤點

評估預測分析模型的最佳方法來自評估項目初期是否有一些關(guān)鍵資源。

通常可以理解，分析師必須首先確定預測模型必須對數(shù)據(jù)回答什么問題。畢竟，模型應(yīng)該顯示數(shù)據(jù)如何與設(shè)定的目標進行統(tǒng)計關(guān)聯(lián)。

分析人員應(yīng)首先請IT專業(yè)人員或IT團隊的成員參加有關(guān)是否可以立即獲得所需數(shù)據(jù)的初步討論。

假設(shè)一位分析師希望衡量航空公司對航班提供的服務(wù)變化的調(diào)查結(jié)果。分析師可以從與客戶相關(guān)的活動中創(chuàng)建數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的列表，IT團隊可以依次驗證數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的顯示方式或在API中的調(diào)用方式。

此列表可能是一個討論點，它揭示了項目如何驅(qū)動IT資源。解決方案必須允許以最適合目標和資源的方式擴展數(shù)據(jù)集成。技術(shù)市場上存在很多選擇，但是在許多情況下，IT團隊成員的見解可以表明如何最好地利用這些選擇。IT部門的討論可以為下一步的工作提供指導，詳細說明每個人如何解決預測模型的質(zhì)量問題。分析人員可能會了解異常值，異常和其他異常情況如何影響質(zhì)量。IT專業(yè)人員可以通過將這些顧慮與所請求的數(shù)據(jù)源可能產(chǎn)生的技術(shù)影響聯(lián)系在一起來提供幫助。

例如，記錄異常可以促進對哪些錯誤是技術(shù)性錯誤(例如傳感器問題)以及哪些是來自現(xiàn)實活動的分析人員的共識，分析師可以立即識別出這些錯誤。團隊可以共同采取行動解決問題，以保持模型的準確性。

以最低的成本選擇最佳功能

IT部門的參與也可以影響要素工程。特征工程是對變量的選擇，這些變量被懷疑是我們想要的模型輸出的最佳預測變量。預測模型的高級分析-通過SPSS中檢查的數(shù)據(jù)集或R或Python中創(chuàng)建的編程代碼-生成度量，使用戶可以比較所選變量的預測影響?？梢詣h除統(tǒng)計上影響較小的變量。如果變量從決策角度來看在統(tǒng)計上接近，則該分析本質(zhì)上可以是重復的。

當訪問數(shù)據(jù)存在復雜性時，IT可以提供其他方法來進行功能工程。企業(yè)可以使用IT維護自己的數(shù)據(jù)庫。因此，IT人員可以為變量設(shè)置數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。如果模型將用于機器學習訓練，則該安排尤其重要。減少探索性數(shù)據(jù)分析時間的初步努力越好，IT部門就可以更好地確定支持該分析數(shù)據(jù)所需的資源的優(yōu)先級，進而突出顯示受影響的業(yè)務(wù)運營。

例如，您可能想要檢查突出顯示哪些客戶群導致類別支出增加的指標，這對于零售商以查看提供促銷產(chǎn)品的產(chǎn)品或希望向其最佳客戶追加服務(wù)的公司來說是有用的分析。行業(yè)知識可以確定第二方或第三方數(shù)據(jù)是否會為客戶模型提供信息，以保留更長的客戶時間。IT可以幫助確定獲取該數(shù)據(jù)的成本以及任何正在進行的分析將影響哪些操作。

預測分析旨在模擬業(yè)務(wù)決策并查看結(jié)果。對于預測分析研究，IT可以幫助確定影響正在模擬的決策的運營權(quán)衡。這可以幫助減少技術(shù)債務(wù)以及與該決策相關(guān)的其他財務(wù)成本。最終結(jié)果是一個先進的分析過程，該過程真正使公司在快速了解客戶的過程中取得了進步。