Навигация по сайту

Популярные статьи

Прогнозна аналітика

Кількість переглядів статті: 369

Прогнозна аналітика. Клас методів аналізу даних, концентруючись на прогнозуванні майбутнього поведінки об'єктів і суб'єктів з метою прийняття оптимальних рішень. В SEO прогнозна аналітика churn - практично ідеальний інструмент, оскільки ми можемо отримати нескінченну кількість даних і на їх досвіді робити якісні прогнози. Прогнозна аналітика Але головний плюс прогнозної аналітики полягає в тому, що передбачити можна все, а не тільки SEO події. На заході прогнозна аналітика широко використовується вже майже всіма від гігантів банківської справи, таких як US Bank, до невеликих виробників солодощів.

Одна з найпопулярніших цілей прогнозної аналітики - збільшення продажів: за допомогою прогнозування знайти клієнта, який дійсно буде купувати продукцію і направити на нього свої маркетингові активності.

Подібні прогнози робляться, грунтуючись на поведінці користувачів на сайті: які покупки були здійснені, які сторінки проглядалися кілька разів, за умови, якщо на сайті була заповнена анкета або реєстрація була здійснена через соціальну мережу, то абсолютно вся інформація, яка є на сторінці Парс, потім на основі всіх даних робляться прогнози, також дивіться відтік клієнтів .

Аналітики з Wall Street прогнозують ціни акцій спостерігаючи їх рух під впливом динаміки попиту, а компанія Alphagenius управляє торговими операціями своїх хедж-фондів, відстежуючи тренди настрою широкої громадськості через пости в твіттер.

Щодня 50 мільйонів людей користуються твіттером і пишуть про те, що відбувається в їхньому житті. Таким чином, Парс мільйони / мільярди рядків даних з твіттера, твітти групуються на популярні, надпопулярні і інші, всередині усіх посад виділяється текстове побудова або тестовий маркер.

Після аналізу твітти складається загальний настрій користувачів в різних областях Землі: негативний або позитивний Після аналізу твітти складається загальний настрій користувачів в різних областях Землі: негативний або позитивний.

На основі цих даних була помічена кореляція того, що після 11 вересня, коли громадськість реагувала негативно, спостерігався спад цін, більш докладніше дивіться на сайті http://churnoff.com/ .

Таким чином, компанія могла з більшою часткою ймовірності спрогнозувати, куди будуть рости ціни на акції.