- Hva er Logisk Data Analytics
- å Bringe inn Big Data
- Grunnleggende Trinnene for Prediktiv Data Analyse
- Relaterte Ressurser
Hva er Logisk Data Analytics?
Logisk data analytics bruker nåværende og tidligere data for å la deg gjøre spådommer om fremtiden eller andre ukjente faktorer. Du kan se sannsynligheten for et kommende tilfelle eller en bestemt situasjon, gitt at data ble analysert., Logisk data analytics eksempler er omfattende:
- e-handel nettsteder bruker prediktiv analytics til å tilby bestemte produkter sannsynlig å skape interesse for en besøkende. Spådommer er basert på den besøkendes tidligere kjøp og visning av produkter.
Se e-handel analytics i aksjon:
Utforsk Dashboard
- En personalavdeling kan bruke prediktiv analytics for å finne ut om de ansatte tenker på å slutte, og deretter overtale dem til å bli.,
- I IT-sikkerhet, prediksjon kan være om hvor skadelig programvare som har infisert systemer, basert på nettverk aktivitet og dataflyt. Disse systemene er så få topp prioritet for en grundig inspeksjon.
Logisk data analytics avviker fra de generelle prognoser. Det gir deg innsikt i enkelte tilfeller (individuelle kunder, ansatte og systemer, i eksemplene ovenfor). Dette gjør prediktiv analytics straffbart. Det åpner døren til umiddelbare forbedringer og resultater ved å anvende innsikt fra analytics.,
Grunnleggende Trinnene for Prediktiv Data Analyse
å Integrere bruken av prediktive data analyser kan gjøres på følgende fremgangsmåte:
- Definere det resultatet du ønsker, f.eks. hvordan å gi hver kunde flere produkter av interesse.
- Samle data som vil være nødvendig (ecommerce nettsted sporing, data -, CRM-logger, etc.).
- Som nødvendig, forberede data fra hver kilde, og deretter kombinere de ulike datasettene.,
- Kontroller prediktiv analytics-modeller, ved hjelp av statistisk analyse for å se hvilke resultater vanligvis som følge hendelser.
- Bruke modellene til din bedrift.
- Vurdering av modeller for å sikre at de fungerer som de skal.
brukervennlig analytics programvare kan gjøre disse trinnene tilgjengelig for forretnings-og ikke-tekniske brukere. Du fortsatt trenger å bestemme hvilke bedrifter nytte du vil og finne de nødvendige data. Etter at det høyre-program, kan hjelpe deg med å gjøre data forberedelse og enkel kombinasjon, og bygging av prediktiv analytics-modeller intuitiv.,
å Bringe inn Big Data
Hva er prediktiv analytics brukes for de fleste? Det er spesielt nyttig når det gjelder å få mest mulig ut av big data. Rikdom av big data kan utnyttes for svært spesifikke innsikt per besøkende. Et eksempel er den individuelle klikk på ulike produkter og sider av hver besøkende på en e-handel nettsted. Analytics teknikker må da være tilpasset til høyt volum, hastighet og utvalg av data. En teknikk er data mining, som hjelper brukere med å identifisere mønstre og trender., Andre statistiske algoritmer for å bygge modeller, og maskinlæring å oppdatere modellene som nye data kommer til.
å Holde dine data trygge
et Annet område hvor logisk data analytics eksempler kan hjelpe din organisasjon med å heve bar er cybersecurity. Ved hjelp av denne metoden vil gå utover hvor dine systemer har blitt angrepet. Det kan forutsi hvor nettkriminelle er sannsynlig å treffe neste, å finne den svake punkter, og diagnostisere hvor forberedt du er til å motstå et angrep før det skjer.,
Prognoser med Sisense
ved Hjelp av Sisense, kan du enkelt endre en parameter og se hva som påvirker den, slik at du kan lære scenario som vil hjelpe deg å oppnå dine mål og ta de rette beslutninger.
Sisense Prognose leverer svært sofistikert prognoser evner som slår business analytikere inn data helter. Avanserte algoritmer for maskinlæring kan forutsi KPI-resultater fra dagens data, alle uten Python scripting, R integrering, eller bruk av kommersielle data science plattformer.