- Hvad er Intelligent Data Analytics
- at Bringe i Big Data
- Grundlæggende Trin til Prædiktiv Analyse af Data
- Relaterede Ressourcer
Hvad er Intelligent Data i Analytics?
Predictive data analytics bruger nuværende og tidligere data til at lade dig lave forudsigelser om fremtiden eller andre ukendte. Du kan se sandsynligheden for en kommende begivenhed eller en bestemt situation i betragtning af de data, der analyseres., Eksempler på predictive data analytics er omfattende:
- e-handels sitesebsteder bruger predictive analytics til at tilbyde specifikke produkter, der sandsynligvis vil interessere en besøgende. Forudsigelser er baseret på den besøgendes tidligere køb og visning af produkter.
Se e-handel analytics i aktion:
Udforsk Dashboard
- En hr-afdeling kan bruge predictive analytics til at registrere, hvis de ansatte tænker på at holde op, og derefter overtale dem til at blive.,
- i IT-sikkerhed kan forudsigelsen handle om, hvor Mal .are har inficerede systemer, baseret på netværksaktivitet og datastrømme. Disse systemer får derefter højeste prioritet til dybdegående inspektion.
forudsigelig dataanalyse adskiller sig fra generel prognose. Det giver dig indsigt i individuelle sager(individuelle kunder ,medarbejdere og systemer, i eksemplerne ovenfor). Dette gør forudsigelig analyse handlingsbar. Det åbner døren til øjeblikkelige forbedringer og resultater ved at anvende indsigterne fra analytics.,
Grundlæggende Trin til Prædiktiv Analyse af Data
at Integrere brugen af intelligent data-analyse kan udføres i følgende trin:
- Angiv det resultat, du ønsker, fx til at tilbyde hver enkelt kunde yderligere produkter af interesse.
- indsamle de data, der skal bruges (e-handels trackingebstedssporingsdata, CRM-logfiler osv.).
- forbered dataene fra hver kilde, og kombiner derefter de forskellige datasæt.,
- lav forudsigelige analysemodeller ved hjælp af statistisk analyse for at se, hvilke resultater der typisk følger hvilke begivenheder.
- Anvend dine modeller til din virksomhed.
- gennemgå modellerne for at sikre, at de fungerer korrekt.
brugervenlig analysesoft .are kan gøre disse trin tilgængelige for forretningsmæssige og ikke-tekniske brugere. Du skal stadig beslutte, hvilken forretningsfordel du ønsker, og identificere de krævede data. Derefter kan den rigtige soft .areapplikation hjælpe med at gøre dataforberedelse og kombination enkel, og konstruktionen af forudsigelige analysemodeller intuitiv.,
indhentning af Big Data
Hvad bruges forudsigelig analyse mest til? Det er især nyttigt, når det kommer til at få mest muligt ud af big data. Rigdommen af big data kan udnyttes til den meget specifikke indsigt pr. Et eksempel er de individuelle klik på forskellige produkter og sider for hver besøgende på et e-handels siteebsted. Analyseteknikker skal derefter tilpasses til høj lydstyrke, hastighed og forskellige data. En teknik er data mining, som hjælper brugerne med at identificere mønstre og tendenser., Andre er statistiske algoritmer til at bygge modeller og maskinlæring til at opdatere modeller, når nye data ankommer.
at holde dine data sikre
et andet område, hvor forudsigelige dataanalyseeksempler kan hjælpe din organisation med at hæve bjælken, er cybersikkerhed. Ved hjælp af denne metode vil gå ud over, hvor dine systemer er blevet angrebet. Det kan forudsige, hvor cyberkriminelle er tilbøjelige til at ramme næste, lokalisere dine svage punkter, og diagnosticere, hvor forberedt du er til at modstå et angreb, før det sker.,
analyser Sisense
Brug Sisense, du kan nemt ændre en parameter og se, hvad det påvirker, så du kan lære, hvilket scenario der vil hjælpe dig med at opnå dine mål og træffe de rigtige forretningsmæssige beslutninger.
Sisense prognose leverer meget sofistikerede prognosefunktioner, der gør forretningsanalytikere til datahelte. Avancerede maskinlæringsalgoritmer kan forudsige KPI-resultater fra dagens data, alt uden Python-scripting, r-integration eller brug af kommercielle datavidenskabsplatforme.