如何评估一个业务能否进行挖掘预测?

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作为企业的信息部门,在大数据如此热潮下,总被业务部门询问能不能给我们也做一下挖掘预测啊。因此,我想问一下,要对某项业务开展数据挖掘做预测至少需要具备什么基本条件,该如何去评估某项业务是否适合进行挖掘预测。。。
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陈老师 - 数据分析、挖掘 2017-02-07 回答

简单的说,5种情景不能预测:
1.受政策,宏观因素影响较大的业务不能预测。再怎么测算,明天政策一变全白瞎。
2.受公司制度,促销活动,经销商管理规范等人为因素影响大的业务不能预测。原理同上。
3.业务前端管控不严的不能预测。最典型的就是如果企业有很多强有力的加盟经销商,总部根本不敢得罪他们,出了政策万一经销商钻漏洞,操纵业绩,那整个预测就形同虚设。因为你根本无法预测人性有多贪婪
4.没有原因数据的不能预测。因果倒置是预测的大敌,比如销量连续八个月上涨,下个月涨不涨呢?严格的来说是:不知道!因为销量涨不涨要追溯到增长的原因,比如新产品,活动,渠道发力,如果没有记录这些数据,只是有个销量,是无法预测的,结果不能用于解释结果
5.不在自己公司掌控范围内的业务无法预测。典型的就是我们和联盟商家合作,我们的客户去他们消费有优惠,这种同时受我们和对方两边能力的影响,所以很难预测。我们自己的用户行为可以把握,对方的把握不了,到时候一出变故全白瞎。
 
排除了以上五种,剩下的是可以做预测的,那么条件就是长期稳定的,有规律的,受人为利益驱使少的,有采集足够的可解释原因的数据的,在我方操控范围内的业务,是可以预测的。
 
举个例子,比如本人在银行信用卡部做过渠道分析,信用卡的新发卡,在经营了3年以上的分行里是相当稳定的,除了少数王牌业务员,大部分销售的能力是很平均的,并且银行的数据经过较严格审核,真实度高,并且能够从业务员提交的详细的申请单信息中,反推出来用户是什么样办卡需求(根据消费情况,信用情况,社会阶层反推),所以就很符合上述五个条件,因此大部分常规发卡可以预测,并且即使预测有偏差,也很容易找到偏差原因,能及时纠正业务。
 
简而言之:形态稳定+人为操控少+可掌控+原因数据齐全+结果可掌控的业务最适合预测
当然很多时候不能完全满足以上条件,那么最低限度的要求是:原因数据齐全
因为如果真出现天崩地裂的状况,肯定咋预测都没用
如果原因数据齐全,那至少可以区分出来那些人是搞鬼的,正常人还是可预测的
这就是为什么互联网公司会如火如荼的做算法,因为互联网业务操作过程基本都在网上进行,过程可全记录,有丰富的数据可用,可以通过用户的点击,浏览,评论等行为反推需求与购买原因
传统企业吗,很多连个用户ID都没有,经销商老板甚至亲自上阵办假会员卡套利,呵呵了
 
以上都是销售的例子,如果是供应链上的预测就更容易做一点,只要销售端没有那么大变故,生产和原料端是很容易按稳定业务的情形进行预测的
 
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徐燕 - Technical support&Sales 2017-02-07 回答

陈老师回复的很赞,学习中
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内心召唤 - 70后IT老男孩 2017-02-07 回答

谢谢文哥,有一定的感悟,我再思考下,回头发个我们行业的具体例子你再给分析下

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