تعمل نماذج التعلم الآلي المختلفة بشكل جيد لمهام مختلفة. لذا، ستحتاج أيضًا إلى تحديد نوع النموذج التنبئي الذي ستعمل معه.
هذا النموذج من خلال intеlligеncе الاصطناعي و pattеrn rеcognition للتعامل مع اتصالات البيانات المعقدة.
تستخدم المؤسسات في الوقت الحالي التحليل التنبؤي بعدّة طرق، فهو يساعد المتبنين في عدة مجالات.
ما هي أهم نماذج التحليل التنبؤي المستخدمة لتحليل البيانات باحترافية لإنجاح الأنشطة التجارية؟
لاكتشاف الأنماط وتحديد الاتجاهات المستقبلية تُستخدَم التّصور والتّحليل الإحصائي والتَّعلم الآلي واستخراج البيانات كما يلي:
تُحدَّد الأنماط أو المتغيّرات المرتبطة ببعضها لتحديد الاتجاهات وإجراء التَّنبؤات.
بطاقات هدايا الخصومات التجارية
تعزيز إمكانات فرق المبيعات عن بُعد من خلال التلعيب
أشجار القرار: يضع هذا النوع من النماذج البيانات في أقسام مختلفة بناءً على متغيرات معينة، مثل السعر أو القيمة السوقية، وتبدو فيه البيانات كشجرة ذات أغصان وأوراق منفردة، نمثل الأغصان الخيارات المتاحة، بينما تمثل الأوراق المنفردة قراراً معيناً.
التصنيع: تساعد التحليلات التنبؤية في التنبؤ بأعطال المعدات وتحسين عمليات الإنتاج.
التلعيب يعزز تجربة المستخدم للجميع
أي إنشاء تمثيلات نور الإمارات مرئيّة للبيانات كالرسوم البيانية الخطية والمخططات، وهي أسهل طريقة لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.
وتعتمد دقة النتائج على مستوى تحليل البيانات وجودة الافتراضات.
تشمل الخوارزميات الشائعة في التحليلات التنبؤية تحليل الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، وأشجار القرار.