تعتمد التحليلات التنبؤية، جنبًا إلى جنب مع تقنيات التنقيب عن البيانات والنماذج التنبؤية، على تقنيات التحليل متعددة المتغيرات، بما في ذلك نماذج السلاسل الزمنية أو الانحدار المتقدم.
النظرية العلمية: تعريفها وأهميتها في فهم الظواهر الطبيعية
الشبكات العصبية: لا يعمل على العمل كنموذج للتحليلات الإجرائية من خلال محاكاة أداء الدماغ البشري.
إنه اختيار سريع حيث يمكنك مواجهة العديد من المدخلات والمخرجات في بياناتك ، مثل dеaling with еxtеnsivе datasеts ، التي تفتقر إلى صيغة rеquirеd لإنشاء مدخلات ومخرجات في بياناتك ، أو ما هو هدفك هو معرفة المزيد من المدخلات والمخرجات بدلا من صياغة التصفيات.
يتضمن ذلك اختيار الميزات واختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة.
فهم أنواع البيانات الإحصائية المختلفة خطوة مهمة لاختيار الأساليب المناسبة لتحليل بياناتك. تنقسم البيانات الإحصائية إلى:
بطاقات هدايا الدفعات المجمعة
على الرغم من أن التحليلات التنبؤية قد تنتج رؤى قيمة، إلا أنها تأتي أيضًا نور الإمارات مع تحدياتها الخاصة، والتي قد تجعل تنفيذها أكثر صعوبة.
بناء النموذج هو عملية اختيار الخوارزميات المناسبة وتدريبها على البيانات التاريخية لإنشاء نماذج تنبؤية.
ويتمتع نموذج التنبؤ بميزة مختلفة عن باقي نماذج التحليل التنبؤية الأخرى تتمثل في قدرته على مراعاة معلمات الإدخال المتعددة، بما يسهم في منح الإمكانية لتصنيف الجمهور المستهدف من قِبَل الأنشطة التجارية بناءً على عوامل مختلفة.
رسائل يوم تقدير الموظفين
هل أنت مستعد لزيادة فرق المبيعات لديك بالعمولات الآلية؟
تمدك التحليلات الإحصائية ببيانات وأرقام ونسب مهمة عن الأوقات الموسمية، التي يكثر فيها الطلب على المنتجات أو الخدمات التي نقدمها.
يستخدم العديد من الأشخاص بالفعل التحليلات التنبؤية لتحقيق التوقعات والنتائج التنبؤية الأخرى عبر الصناعات المختلفة.