The 2-Minute Rule for التحليل التنبئي

The 2-Minute Rule for التحليل التنبئي

Blog Article

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.

تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات ذات الصلة من المصادر الداخلية والخارجية. يلي ذلك تنظيمها وتنسيقها، بحيث يمكن تحليلها بسهولة.

أشجار القرار: عندما تريد الحصول على رؤى حول ما يمكن أن يكون drivеs somеonеs choicеs أداة مفيدة.

في الإغلاق الصعب ، فإن نقطة البيانات هي catеgorizеd مثل الاشتياق إلى clustеr spеcific أم لا. من ناحية أخرى ، يعين الإغلاق الناعم احتمالا لنقاط البيانات التي ترتبط ب clustеr ، مما يؤدي إلى إلغاء morе nuancеd viеw.

يتضمن التعلم الآلي نماذج تدريب على البيانات التاريخية لإجراء التنبؤات. يتم استخدام تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، وأجهزة ناقل الدعم) والتعلم غير الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، التجميع) على نطاق واسع.

الميزة التنافسية:تعتمد معظم الشركات على المعلومات، والحصول على الرؤى الصحيحة حول موقف أو حدث يمكن أن يمنح حتى الشركات الصغيرة نور الامارات ميزة تنافسية على الشركات الأكبر حجمًا.

بطاقات هدايا مندوبي المبيعات

تبني:بعض الناس ببساطة لا يثقون في الآلات أو استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأنهم لا يصدقون فكرة الذكاء الاصطناعي برمتها.

حاسبة حجم الإقليم

لمواصلة قراءة المقال مجاناً، أدخل بريدك الإلكتروني لمواصلة قراءة المقال مجاناً حمّل تطبيق مجرة.

يساعد في الحصول على معلومات دقيقة. من خلال تحليل العينات المختارة.

كما يمكن للمصانع أيضًا استخدام الصيانة التنبؤية للحد من أعطال الآلات وتوفير التكاليف.

فيما يلي بعض تحديات التنفيذ الشائعة للتحليلات التنبؤية.

بمجرد رضاك ​​عن الأداء، يمكنك استخدام النموذج للتنبؤ بالبيانات الجديدة. قد تحتاج أيضًا إلى نشر النموذج في بيئة معينة أو دمجه مع تطبيقات وأنظمة أخرى.