
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04