Tahmin Edici Analitik Bilimlerde Başlıca Teknolojik Eğilimlerin Temel Kavramı

Geleneksel tahmini analitik teknikler yalnızca geçmiş verilerine dayanan anlayışlar sağlayabilir. Verileriniz - hem geçmiş hem de gelen -, size iş hedeflerinize ulaşmak için daha iyi kararlar vermenize yardımcı olabilecek güvenilir bir öngörü sağlayabilir. Bu amaca ulaşmak için kullanılan araç tahmini analitiktir.

Tahmini analitiği bir hizmet olarak nasıl keşfedebilirim?

Tahmini analitik kullanımı yaygınlaştıkça ve yaygınlaştıkça, ortaya çıkan bir eğilim kullanım kolaylığına doğru (anlaşılır şekilde) bir eğilimdir. Tahmin edilebilecek analitik yöntemleri kullanmanın en kolay yolu, bağımsız bir ürün olarak ya da işi diğer şirketler için tahmine dayalı analitik çözümler sunan bir şirket tarafından sağlanan bulut tabanlı bir hizmet olsun, yazılım olarak görülebilir.

Şirketinizin işi tahmini analitik sunmak ise, bu kabiliyeti iki ana yolla sağlayabilirsiniz:

Kullanımı kolay bir grafik kullanıcı arabirimine sahip bağımsız bir yazılım uygulaması: > Müşteri, tahmini analitik ürünü satın alıyor ve onu özelleştirilmiş tahmini modeller oluşturmak için kullanıyor. Kullanıcının kullanacağı tahmini bir modeli seçmesine yardım eden bulut tabanlı bir yazılım araçları seti olarak:
Müşteri, eldeki projenin gereksinimlerini ve özelliklerini yerine getirmek için araçları uygular ve modeli uygulanacak. Araçlar, müşteriyi, kullanılan algoritmaların veya veri yönetiminin işleyişine dahil etmeden, hızlı bir şekilde öngörülerde bulunabilir.

Basit bir örnek bu üç adım kadar basit olabilir:

Bir istemci, sunucularınıza veri yükler veya zaten bulutta bulunan verileri seçer.

Müşteri mevcut tahmini modelden bazılarını bu verilere uygular.
Müşteri, analizin veya hizmetin sonuçlarına ilişkin görselleştirilmiş yorumlara ve tahminlere bakar.
Analiz için dağıtılan verileri nasıl toplama

Çeşitli kaynaklardan toplanan verilere prediktif analitik uygulama eğilimi giderek artmaktadır. Dağıtık bir ortama tipik bir tahminsel analitik çözümünün yerleştirilmesi, farklı kaynaklardan gelen verileri (bazen büyük veriler) toplamayı gerektirir; veri yönetimi yeteneklerine dayanan bir yaklaşım. Verilerin toplanması, ön işleme tabi tutulması ve

öncesi dan önce yönetilmesi gerekir; bu, uygulanabilir öngörüler üretmek için kullanılabilir. Akıllı tahlil çözümleri mimarları, her zaman farklı veri kaynaklarından veri toplama ve işleme konusundaki sorunlarla yüzleşmelidir.Örneğin, aşağıdaki seçeneklerden birini değerlendirerek ürünlerinden birini etkileyen bir iş kararının başarısını öngörmek isteyen bir şirket düşünün:

Şirket kaynaklarını satış hacmini arttırmak için koymak

Üretimini durdurmak ürün
Ürünün mevcut satış stratejisini değiştirmek için
Tahmini analitik tasarımcı, farklı departmanlardan ürünle ilgili verileri kullanarak şirketin bu kararı vermesine yardımcı olan bir model mühendisliği yapmalıdır:

Teknik veriler

: Mühendislik departmanı, ürünün özellikleri, ömrü ve üretmek için gerekli kaynaklar ve zaman hakkında veri sahibidir. Satış verileri
: Satış departmanı, ürünün satış hacmi, bölge başına satış sayısı ve bu satışlardan elde edilen karlarla ilgili bilgi sahibidir. Anketlerden, incelemelerden ve mesajlardan gelen müşteri verileri
: Şirketin müşterilerin ürün hakkında ne düşündüğünü analiz eden özel bir bölümü bulunmuyor olabilir. Bununla birlikte, çevrimiçi yayınlanan verilerin otomatik olarak analiz edilebilmesi ve yazarların, konuşmacıların veya müşterilerin bir konuyla, bir olguya ya da (bu durumda) bir ürüne yönelik tutumlarının ayıklanması için araçlar mevcuttur. Örneğin, bir kullanıcı X ürünüyle ilgili bir inceleme yayınladıysa, "Ürün X'ten çok memnunum ve fiyattan memnunum" yazan bir

duygu özütleyici , bu yorumu otomatik olarak pozitif olarak etiketliyor. Bu tür araçlar, cevapları bir yazarın çevrimiçi yayınlanan metinde kullandığı kelimelere dayandırarak "mutlu", "üzgün", "öfkeli" vb. Sınıflandırır. Ürün X durumunda, tahmini analitik çözüm, müşteri yorumlarını harici kaynaklardan toplamalıdır.

Bu örnek, mühendislik ve satış departmanlarından (dahili) ve sosyal paylaşım ağlarından (harici) elde edilen müşteri incelemelerinden - hem büyük hem de büyük veriler kullanmanın bir örneği olan - iç ve dış kaynaklı birçok veriden toplanmasıdır tahmini analitik.

Gerçek zamanlı veri temelli analizin temelleri

Gerçek zamanlı olarak yeni olaylar ortaya çıktıkça anlayışlar vermek çok zor bir iş çünkü o kadar hızlı gerçekleşiyor. Modern yüksek hızlı işlem, iş anlayışının arayışını geleneksel veri ambarı ve gerçek zamanlı işleme dışına kaydırmıştır.

Ancak veri hacmi de yüksektir - sürekli ve farklı hızlarda üretilen, çoklu kaynaklardan muazzam miktarda çeşitli veri. Şirketler, "dünyayı ve içerdiği her şeyi taşıyan" bir veri selinden gerçek zamanlı bilgi türetebilen ölçeklenebilir tahminsel analiz çözümleri için isteklidirler. "

Verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek için

ve tahminleri hızla üretmek için yoğunlaşmaya başladı. Halihazırda yapmak üzereleriniz bir satın alma işlemine karşılık gelen bir çevrimiçi reklam yerleşimi ile karşılaşmanın gerçek hayat örneğini göz önünde bulundurun. Şirketler, aşağıdakiler gibi yetenekleri sağlayabilen tahmine dayalı analitik çözümleri ile ilgileniyor: Gerçek zamanlı olarak - bir site ziyaretçisinin büyük olasılıkla tıkladığı spesifik reklam (

gerçek zamanlı reklam yerleşimi olarak adlandırılan bir yaklaşım) >). Saklama kampanyası ( müşteri saklama ve dönüşüm modellemesi
) olan bu müşterileri hedeflemek için hangi müşterilerin bir hizmetten veya ürünü bırakmak üzere olduklarını spekülasyon yapın. Ev ziyareti, TV reklamı, telefon görüşmesi veya e-posta gibi belirli bir iletişim stratejisinden etkilenebilen seçmenleri belirleyin. (Politik kampanya üzerindeki etkisini tahmin edebilirsiniz.) Gerçek zamanlı tahmini analitik, arzulanan çizgide satın alma ve oy vermeyi teşvik etmenin yanı sıra, siber saldırıların otomatik olarak algılanması için kritik bir araç görevi görebilir.