智能商標設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的智能商標設計建立起品牌和客戶之間的聯系：
注：本文“智能商標設計”配圖為本公司設計作品
如果你能預測未來會怎樣？例如，如果您能夠預測說服客戶打開營銷電子郵件并提交其信用卡詳細信息的最佳報價？或者，你的哪個客戶最有可能將業務轉移到別處？借助預測分析，您可以做到。
預測分析允許企業通過在他們已經擁有的信息中尋找模式來預測未來可能發生的事情。數據分析的一個子集，即分析原始信息以回答特定業務問題的科學，它使用包括機器學習、統計、數據挖掘和人工智能(大赦國際)在內的技術來創建預測模型。這些模型用于檢查數據集的潛在模式或原因，并預測結果。
組織已經在收集大量數據，從客戶的個人信息、瀏覽習慣和購買歷史，到銷售數字、收入和利潤。預測分析使他們能夠將這些數據轉化為洞察力，從而做出更好的決策并改善整個業務的成果。
預測分析是如何使用的？
預測分析過去對大多數組織來說遙不可及。然而，支撐它的技術的最新進展，包括機器學習和人工智能，使它變得更容易獲得。
雖然只有28%的美國企業使用預測分析，但大多數受訪者認為它是"關鍵"或"非常關鍵"事實上，到2022年，預測分析的全球市場預計將從2016年的34.9億美元增長兩倍，達到約109.5億美元。
一個常見的切入點是將預測分析工具與企業的客戶關系管理(客戶關系管理)系統結合使用。使用他們的客戶關系管理可以讓公司預測銷售、營銷和服務渠道中的客戶行為。這可能包括分析客戶過去的行為，包括產品使用和消費，以確定交叉銷售的機會。或者找到優化向每個客戶展示的產品、報價或內容的方法。例如，流媒體服務網飛根據用戶的觀看歷史為他們推薦可能喜歡的節目。
其他用途可能包括使用預測分析來確定哪些客戶取消其產品或服務或轉向競爭對手的風險最高。這讓銷售代表有機會與客戶接觸，試圖改變他們的想法。客戶服務團隊可以使用預測分析來確定記錄的案例的類別和嚴重性，以便適當地發送案例。
組織還使用預測分析來降低風險。例如，銀行使用抵押貸款申請人的數據——包括他們的就業狀況、收入、儲蓄負債比和信用評分——來預測他們是低風險還是高風險借款人。他們也利用這些信息來決定他們愿意提供多少錢和多少利率。此外，銀行和其他金融機構使用機器學習來發現可能表明欺詐的模式。
醫療保健提供商也以各種方式使用預測分析。比如，德州兒童醫院開發了一種預測模型，利用影響患者的社會和心理因素信息來預測他們患糖尿病酮癥酸中毒（糖尿病的一種危險并發癥)的風險。這使得護理人員能夠識別高危患者，并對他們進行更密切的監控。使用這種模式每年可以減少30.9%的并發癥重復入院率。
最后，預測分析可以讓制造商提前識別問題，并采取措施避免或減少其對生產的影響。例如，公司可以使用設備性能的預測模型，并估計何時需要服務。
為什么預測分析很重要？
企業和政府生成的數據是信息的金礦，可用于改善客戶體驗、指導決策和創造競爭優勢。但就像金礦一樣，原始數據需要經過處理才能使用。只有在你撣去灰塵，提煉出寶貴的見解之后，真正的價值才會顯現出來。進入數據分析領域。
有幾種類型的數據分析。這些包括描述性分析，解釋過去發生了什么，以及診斷性分析，解釋為什么會發生。它們用于通過將大量信息壓縮成更小、更容易理解的塊來使其更易于管理，以及識別與商業行為相關的過去事件的重要性。
企業經常使用這些形式的數據分析來生成從公司財務到庫存管理和員工生產力的各種報告。描述性分析還可以用來跟蹤社交媒體的表現，比如一篇帖子被分享、點贊或轉發的次數。
規范分析是數據分析的一種更抽象的形式。它允許用戶創建"假設"場景，并根據變量推斷結果。這種類型的高級分析通常用于醫療保健，在醫療保健中，醫生對事實的解釋與確鑿證據一樣重要。航空公司在設定機票價格時也依賴于規范性分析來考慮許多潛在因素。
另一方面，預測分析回答了這個問題：接下來會發生什么？為此，它使用預測模型來研究可能影響未來結果的變量。一旦收集了每個變量的數據，就形成了一個統計模型。
預測分析模型的類型
有三種主要類型的預測模型—決策樹、回歸和神經網絡。決策樹使用樹形
注：本文“智能商標設計”配圖為本公司設計作品
