百度开放大数据预测能力:准确率超80%促行业发展
最近一个月以来,中国股市一片大好,一部分股民大呼过瘾,但也有一部分股民唉声叹气:如果能早一些预测到该多好?其实不仅是对股市,对于企业运营来说,很多人也希望能有一项业务可以准确预测未来一段时间的行业表现以及发展趋势,因为这背后所带来的的商业价值将无法估量。
今年9月,百度就针对这些有预知未来愿望的企业,推出了大数据预测开放平台,提供平台化、公开化的预测服务。企业用户只需提供预测目标的基本信息,包括过去一段时间的历史数据、所属行业、预测目标地区及关键词等,百度就会利用自身的大数据收集和分析处理能力,从搜索指数、微博热度、LBS人流量分析、新闻热度等维度的数据中挖掘出相关的价值数据,并以此建立大数据预测模型,最终实现对目标未来一段时间发展趋势的预测。经过三个多月不同行业、企业用户的实践证明,百度预测开放平台在销量、订单量及话务量等预测准确率保持在80%以上,已日益成为众多企业不可或缺的业务预测帮手。
(百度预测开放平台)
预测准确率超80%,帮助企业更好地进行运维管理
百度覆盖中国网民比例达95%,每天响应60亿次搜索请求,每个搜索的背后都代表着用户行为及消费意愿。通过百度大数据预测开放平台,相关企业可以更加精准地预测销量、订单量、话务量等数据,更准确把握市场,提升企业工作效率及服务水平并节省成本。
根据百度大数据部门相关负责人介绍,百度预测开放平台对于大多数面向用户的销售企业都非常适用,在一系列内外部测试及实际使用中,其预测准确率保持在80%以上。从现在的情况来看,一些独立的电商网站、平台型电商上的店铺、3C数码厂商、家电企业、酒店、景区、餐饮等企业在使用中,得到了非常好的效果。这些企业可以根据百度提供的预测量来安排备货、库存,甚至是供应链采购,能有效避免出现库存积压或脱销状况,由此可降低企业的经营成本,将有限的资金用到“刀刃”上。例如电商类企业,利用百度预测开放平台预估的订单量等数据,可解决过去让电商网站最为头疼的库存占款问题,清库存甩货等现象也随之降低。
百度预测开放平台表现不俗的领域还有呼叫中心,例如通信公司客服中心、银行信用卡客服中心、物流公司客服中心、大型电商网站客服中心等等。对于有“话务量”需求的400企业来说,“排班”是一个关键而令人迷惘的环节,一般需要主管人员对基准呼叫量、人员产能、人员配置进行综合的测算,综合得出合理的排班计划。据某呼叫中心主管介绍,“话务量”测算一般可采用每月万用户服务请求数来估算,或细化到某类业务的万用户服务请求数,累加后乘以相应的增长系数。而在测算后的实际“排班”中,不仅要考虑话务因素,还要考虑呼叫中心所在的地理位置,上班通勤方式、食堂开放时间和宿舍配备情况等。目前,测算工作除了依靠人工凭经验预估以外,行业内还大多利用百度预测开放平台进行话务量的预测工作,可以有效辅助话务中心排班,合理进行人力安排,同时提升客户服务体验。
低门槛接入 大数据预测引领未来商业规划趋势
近几年来,大数据是一个谈论最多的热门话题,但大数据究竟能给企业带来哪些价值,一直缺乏有效、可复制的样本。不少企业在IT采购上投入了大量的资金,结果给业务带来帮助微乎其微。这也是多数企业的痛点。业界人士表示,百度预测开放平台的最大价值就是将预测能力彻底开放,并实现了多行业的普适性,通过简单的操作、流程化模式,让企业预测业务量就像使用水电、自来水一样方便。
(百度预测开放平台新建任务界面)
一位刚刚使用百度预测开放平台的企业人士表示,过去大数据预测很神秘,给企业带来了距离感,百度预测开放平台操作方式简单便捷,只要上传一段历史时序的数据,填写行业、地域、关键词信息,提交预测任务,平台就能自动结合相关信息分析挖掘、建模,给出未来
一段时间的预测结果,的确大大降低了企业的应用门槛。据悉,百度预测开放平台还提供API的调用能力,帮助有需求的企业多样化登录,这也简化了操作成本,企业可集成到业务流程中去。百度相关负责人表示,预测开放平台适用更多行业、企业,未来将持续优化这一平台,让更多企业享受到大数据预测的能力,给企业带来切实利益。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28