利用合格的统计学家或数

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得最大回报这六个步骤代表了这样一个过程的流程定义项目在出发任何旅程之前您需要知道目的地在哪里。因此预测分析过程的第一步是定义项目并找出您想要解决的问题。对于营销专业人士来说可能正在弄清楚如何改进客户推荐或将销售额提高。无论如何在第一步结束时您应该了解项目的目标范围和可交付成果以及需要收集和分析的数据类型。收集数据所有成功的预测分析活动都依赖于良好数据输入的使用。在这里您可能会混合使用第一方数据通过与客户直接交互。

收集和第三方数据例如天气模式地理位置信息和历史趋势。清理和准备数据您不能简单地获取收集的原始数据并在其上训练模型。您首先需要通过删除任何异常值并填补信息空 保加利亚手机号码数据 白来清理数据集。据分析师的知识来确定哪些数据集可用以及哪些数据与您的初始业务目标最相关。构建并测试您的模型考虑到您要实现的目标您需要咨询数据科学家以帮助您选择一个可能产生最有价值结果的模型。选择模型后请逆向思考应如何将原始数据组织到该模型的特征中。

                                                       

可能需要做一些工作才能在准确性可解释性和性能之间取得适当的平衡并且您的数据分析师可能会雇用数据管理员来帮助确保您的计算对于制定业务和营销决策有用。部署您的模型到目前为止您必须在现实世界中部署模型才能获得可在营销活动中使用的有意义的结果。利用数据工程师的专业知识来帮助您创建一个可重复的流程来获取清理和转换原始数据以便您可以使用您的模型来自动化决策并推动未来的结果。监控和完善你的模型随着客户情绪购买习惯和整体商业环境。