- mi a prediktív Adatelemzés
- Big Data
- alapvető lépések a prediktív adatelemzéshez
- kapcsolódó források
mi a prediktív Adatelemzés?
A prediktív Adatelemzés aktuális és múltbeli adatokat használ, hogy előrejelzéseket készítsen a jövőről vagy más ismeretlenről. Láthatja a közelgő esemény vagy egy adott helyzet valószínűségét, figyelembe véve az elemzett adatokat., A prediktív adatok analytics példák széles körű:
- e-Kereskedelmi oldalak használata a prediktív analitika kínál speciális termékek valószínű, hogy érdekli a látogatót. A jóslatok a látogató korábbi vásárlásain és a termékek megtekintésén alapulnak.
Lásd: e-kereskedelem analytics akció:
Fedezze fel Műszerfal
- Egy emberi erőforrások tanszék lehet használni a prediktív analitika, hogy észlelje, ha a munkavállalók le akar lépni, majd meggyőzni őket, hogy maradjanak.,
- az informatikai biztonság területén az előrejelzés arról szólhat, hogy a rosszindulatú programok hol fertőztek meg rendszereket, a hálózati tevékenység és az adatáramlás alapján. Ezek a rendszerek ezután kiemelt prioritást élveznek a mélyreható ellenőrzéshez.
A prediktív Adatelemzés eltér az Általános előrejelzéstől. Betekintést nyújt az egyes esetekbe (Egyéni ügyfelek, alkalmazottak és rendszerek, a fenti példákban). Ez prediktív elemzéseket tesz lehetővé. Ez megnyitja az ajtót, hogy azonnali fejlesztések, eredmények alkalmazásával a betekintést az analytics.,
Alapvető Lépések a Prediktív Adatok Elemzése
Integrálása a használata a prediktív adatok analytics lehet tenni a következő lépéseket:
- adjuk meg a kívánt eredményt, pl. hogyan kell kínál minden ügyfél további termékek a kamat.
- összegyűjti a szükséges adatokat (e-kereskedelmi webhelykövetési adatok, CRM naplók stb.).
- szükség szerint készítse elő az adatokat minden forrásból, majd kombinálja a különböző adatkészleteket.,
- készítsen prediktív elemzési modelleket statisztikai elemzés segítségével, hogy megtudja, mely eredmények követik általában az eseményeket.
- alkalmazza modelljeit vállalkozására.
- tekintse át a modelleket annak biztosítása érdekében, hogy megfelelően működjenek.
A felhasználóbarát analitikai szoftver ezeket a lépéseket üzleti és nem technikai felhasználók számára is elérhetővé teszi. Még mindig el kell döntenie, hogy melyik üzleti hasznot szeretné, és azonosítania kell a szükséges adatokat. Ezt követően a megfelelő szoftveralkalmazás segíthet az adatok elkészítésében és kombinálásában, valamint a prediktív elemzési modellek intuitív kialakításában.,
Big Data
mi a prediktív elemzés a leginkább? Különösen hasznos, amikor a legtöbbet hozza ki a nagy adatokból. A nagy adatok gazdagsága kihasználható az egy látogatóra jutó rendkívül specifikus betekintés szempontjából. Példa erre az egyes kattintások az egyes látogatók különböző termékeire és oldalaira egy e-kereskedelmi webhelyen. Az analitikai technikákat ezután hozzá kell igazítani a nagy mennyiséghez, sebességhez és az adatok változatosságához. Az egyik technika az adatbányászat, amely segíti a felhasználókat a minták és trendek azonosításában., Mások statisztikai algoritmusok a modellek felépítéséhez, a gépi tanulás pedig a modellek frissítéséhez, amikor új adatok érkeznek.
az adatok biztonsága
egy másik terület, ahol a prediktív adatelemzési példák segíthetnek a szervezetnek a sáv növelésében, a kiberbiztonság. Ennek a módszernek a használata túlmutat azon, ahol a rendszereket megtámadták. Meg tudja jósolni, hogy a kiberbűnözők hol találhatják meg a következő célpontot, meg tudja határozni a gyenge pontjaikat, és meg tudja állapítani, mennyire felkészült arra, hogy ellenálljon egy támadásnak, mielőtt ez megtörténne.,
előrejelzés Sisense
a Sisense használatával könnyen megváltoztathat egy paramétert, és megnézheti, hogy mit érint, így megtudhatja, melyik forgatókönyv segít elérni céljait, és meghozhatja a megfelelő üzleti döntéseket.
A Sisense előrejelzés rendkívül kifinomult előrejelzési képességeket biztosít, amelyek az üzleti elemzőket adathősökké változtatják. A fejlett gépi tanulási algoritmusok megjósolhatják a KPI eredményeket a mai adatokból, mindezt Python szkriptek, r integráció vagy kereskedelmi adattudományi platformok használata nélkül.