1. 项目定义
作为软件项目经理,您将定义业务目标和数据分析过程的范围。您将决定指标以确保更好地监控和报告数据分析方法。用于预测分析的数据集也在此阶段确定。
2. 数据收集
执行数据挖掘以从前一阶段定义的多个来源收集相关数据。表格等形式的结构化数据可以很容易地用于预测分析。然而,如今大多数企业拥有的数据,如客户备注、社交媒体帖子等,都是非结构化的。
3. 数据分析
这个阶段使非结构化数据适合数据分析。数据挖掘技术用于从此类非结构化数据中提取所需信息。然后将这些干净且格式化的数据用作机器学习和数据分析模型的输入。
4. 统计建模
统计方法用于理解在数据分析阶段提取的数据。针对假设做出假设并进行验证。进行预测建模以开发可以基于使用机器学习或统计算法完成的学习来预测未来事件的系统。
5. 项目部署
然后为业务流程部署预测分析模型,以从实时数据中学习。模型部署是一个复杂的过程。部署人员确保模型与现有业务应用程序无缝集成。
6.监测与分析
预测分析模型的性能表明它是否根据设定的要求创建和部署。自动化报告系统通过每天和每周提供有关模型性能的信息来促进该过程。