为什么预测分析对于提高大学保留率至关重要
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-06-09
事实上大学报告称，这种现象导致 10-20% 的学生流失。然而通过使用数据分析来深入了解学生，大学已经能够做出更明智的招生选择并减少夏季融化的威胁，对于许多面临提高大学保留率任务的学院和大学来说，预测分析是一种尚未开发的资源，通过数据汇编、分析和自动化，机构获得洞察力，从而做出明智的招生决策，并能够提前分析每个学生的成功轨迹并在为时已晚之前进行干预，这项技术可以提高转化率和更明智的主动外展——有效解决不断增长的辍学率所需的核心组件。现在，让我们讨论为什么以及如何预测分析可以更好地留住学生：
提高对话率
对于高等教育机构，预测分析可以帮助实现招生目标，例如旨在提高招生过程中转化率的学院和大学可以利用大数据和预测分析来确保那些被录取的人有很高的机会留在该机构并在学校完成他们的高等教育旅程，您可能想知道如何以及收集哪些见解来形成对学生成功的预测，为了回答这个问题，该技术分析了一系列数据点，包括学术兴趣、参与度、考试成绩和 GPA 等指标。然后通过企业数据系统利用这些个人数据集的汇编，其中预测分析介入以自动、数据驱动地确定哪些个人表现出的预测能力，随着招生招聘人员审查数千份申请，预测分析和自动化可以帮助确定有可能保留的学生，随着学院和大学面临预算限制、人员有限和越来越多的额外职责，如果他们希望作为一个机构程度地取得成功，那么每一个招生决定都需要具有战略性、有意识和消息灵通。预测分析使这成为可能。
更明智的主动外展
预测分析不仅可用于招收新学生，还可用于留住现有学生，拥有一个预测解决方案，通知专业人士和个别学生他们的表现变化可以让机构在为时已晚之前进行干预。早期干预和闭环透明度的重要性至关重要，因为研究表明辍学的学生可能永远不会回来，特别是对于社区大学，学生的个人生活千差万别——有些人可能有孩子、家庭、全职工作，等等——这使他们面临更高的落后风险，并将其他生活方面置于教育之前。通过预测分析，绩效指标和学生数据从企业资源规划 (ERP) 系统、学习管理系统 (LMS) 和其他存储信息的渠道中提取，这些信息可以告知有关减员风险的预测，例如学生与教职员工的互动。
拥有数据驱动的解决方案可为大学教职工和学生在正确的时间提供正确的信息
有了这个解决方案可以提醒学生他们的表现，并让他们在每一步都负责，外展预测分析的另一个方面是风险因素的概念，利用大数据将学生置于风险类别：绿色（低风险）、黄色（中等风险）和红色（高风险），当学生经历环境或表现的变化时，该风险水平可能会发生变化，通过自动化和大数据分析，员工可以立即收到变更通知并主动开展外展活动，以协助解决对他们的绩效和成功造成负面影响的问题。
预测分析使学院和大学工作人员能够在每个学生的字里行间阅读
帮助招收那些表现出完成学业的承诺的学生，并在学生需要帮助之前为时已晚，当我们驾驭不断变化的景观和高等教育环境时，利用预测分析不仅可以帮助为学生提供关键支持，还可以帮助机构为长期成功做好准备。
商业联合会数据分析专业委员会