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预测分析如何帮助提高 IT 绩效

什么是预测分析?

预测分析是一种分析方法,它通过分析当前数据和历史数据,从而对未来做出预测。预测分析会运用诸如机器学习、统计建模和数据挖掘等分析技术来帮助企业识别趋势、行为、未来结果和商机。

企业可以访问并收集比以往更多的数据。预测分析可以帮助企业解读和利用大数据,来获取业务洞见,做出决策。由于您需要大量数据来识别模式和趋势,并且需要足够多的数据来做出明智的决策,因此大数据是预测分析的核心。

市面上有许多可供选择的预测分析工具和软件,方便企业用户和分析师建模以获取相关见解。究竟哪款预测分析软件最适合您的企业,则要取决于您的具体用例和目标。


预测分析技术

预测分析的工作原理是:先根据一组输入变量进行建模,再训练模型来对未来数据进行预测。随后,该模型会识别变量之间的关系和模式,并根据训练数据提供一个预测分值,以来评估一定条件下的风险或潜在收益。该预测分值将用于确定某些事件发生的可能性。

预测分析既可应用于结构化数据,也可应用于非结构化数据。数据挖掘是指发现大型数据集的模式、趋势和行为的过程,它可以帮助您从多个源(如数据仓库或数据湖)准备好分析用的数据。

一旦分析用的数据准备就绪,即可执行预测建模,也就是创建和测试预测分析模型的过程。完成建模和评估后,就可以在将来重用此模型来应对有关类似数据的新情况。

常见的预测建模技术包括回归技术、机器学习技术和决策树,但实际还远不止这些。

回归模型

回归模型使用数学方程式来确定变量之间的关系。银行及其他金融服务机构经常采用此技术。回归模型可用于确定信用风险或检测信用卡欺诈、预测市场趋势及新规定带来的影响。

决策树

决策树是另一种常用的预测分析技术,它可以识别一个决策将如何引发下一个决策。决策树方法可应用于机器学习模型,后者将基于若干连续且层层推进的问题来确定一系列“由此及彼”的条件,从而根据输入数据来得到结果。

该模型的分支形式还可以通过反映每个决策将如何带来特定的结果,以此显示决策的所有可能结果。

机器学习

机器学习是预测分析的延续。预测分析通常要依赖于数据科学家或分析师来建模,但机器学习算法却是自学习的,因此在处理数据时可以不断改进和发展,而无需不断进行重新编程。


借助预测分析,提高 IT 绩效

预测分析可以通过识别风险或提示有关基础架构的潜在问题来帮助您提高 IT 绩效。运维团队无需等待错误报告,可以运用预测分析在问题影响到环境之前主动发现并解决问题,这样还可以节省企业的时间和成本。

不仅如此,您还可以运用预测分析来预防安全问题,并通过查找网络上的异常情况来避免计划外的停机,并通过检查所有实时发生的操作来识别潜在漏洞。

自动化工具可以当作预测分析的辅助工具,针对发现的问题进行补救,或根据预测结果实施更改。


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