Модели, основанные на предиктивной аналитике, имеют как преимущества, так и недостатки, и лучше всего подходят для конкретных приложений. Тот факт, что все эти модели адаптируются и могут использоваться с общими бизнес-правилами, в любом случае является одним из их самых больших преимуществ. Алгоритмы можно использовать для обучения модели и сделать ее полезной. Все еще задаетесь вопросом, как работают эти модели предиктивной аналитики?

В наборе данных, который будет использоваться для прогнозирования, логические модели используют один или несколько алгоритмов. Поскольку это включает в себя обучение модели, этот процесс необходимо повторять. В настоящее время несколько моделей применяются к одному и тому же набору данных, прежде чем должна быть установлена ​​модель, специфичная для бизнес-объекта. Важно помнить, что модели прогнозной аналитики работают итеративно. Первым основным шагом является предварительная обработка; Также данные готовятся после майнинга для понимания бизнес-объектов и целей. Данные моделируются, оцениваются и в конечном итоге развертываются для последующей подготовки. После завершения процедуры она повторяется снова. Поскольку они используются в интеллектуальном анализе данных и статистическом анализе, чтобы помочь и помочь в определении тенденций и закономерностей данных, алгоритмы данных играют важную роль в этом исследовании. Модель аналитики включает в себя множество различных алгоритмов для выполнения определенных задач. Алгоритмы временных рядов, алгоритмы ассоциации, алгоритмы регрессии, алгоритмы кластеризации, деревья решений, алгоритмы обнаружения выбросов и алгоритмы нейронных сетей являются некоторыми из примеров таких алгоритмов. Каждый алгоритм служит совершенно определенной цели.

Как платформа FutureAnalytica упрощает работу с помощью алгоритмов машинного обучения.

Трудоемкие и итерационные задачи по разработке модели машинного обучения могут быть автоматизированы с помощью Платформы на основе ИИ от FutureAnalytica. Аналогичным образом это позволяет изобретателям, специалистам по данным и аналитикам создавать модели машинного обучения с высоким уровнем масштаба, эффективности и производительности при сохранении качества модели. Для сотен моделей, которые вы создаете, наша платформа искусственного интеллекта автоматически развивает восприятие. Восприимчивость нашей платформы предоставляет специалистам по данным, бизнес-директорам, специалистам по данным и другим необходимую информацию. Затем должна быть размещена лучшая модель, согласно платформе. Алгоритмы предиктивной аналитики, используемые FutureAnalytica, отслеживают все, что происходит в сети компании, в режиме реального времени и находят аномалии, предупреждающие о мошенничестве, а также другие уязвимости. Все предприятия, пользующиеся нашими услугами, могут использовать данные для прогнозирования более низкого риска конверсии, а также намерения совершить покупку, например, для перенацеливания посетителей на онлайн-рекламу.

Прогнозирование результатов вовлечения клиентов в персонализированное прямое маркетинговое продвижение в розничной торговле с использованием фактических данных об участии в рекламных акциях, таких как информация о клиентах, их позиция, их ответы на рекламные сообщения или то, насколько активно они взаимодействуют с веб-сайтами или приложениями. Выявление и предотвращение мошеннических транзакций для банков путем мониторинга клиентских транзакций и пометки транзакций, которые отличаются от стандартных действий клиента, связанных для каждого клиента банка с такими данными, как история транзакций и географические точки этих транзакций.

Здравоохранение. Прогностическая аналитика может использоваться для выявления предупредительных признаков перед серьезными состояниями. Исследователи вкладывают ресурсы в создание прогностических аналитических стратегий для борьбы с пандемией COVID-19, которая находится на переднем крае здравоохранения.

Работники здравоохранения могут испытывать информационную усталость при навигации по растущим объемам электронных данных, несмотря на то, что аналитика больших данных улучшила уход за пациентами и эффективность. Согласно недавнему исследованию, обзор клинических данных занимает большую часть времени врачей при просмотре электронных медицинских карт (EHR) для каждого случая.

Производство. Прогнозная аналитика спроса может использоваться для более эффективного управления талантами и предложением рабочей силы на меняющихся рынках. Разрыв в навыках в Производстве — одно из самых существенных разногласий. Производители могут прогнозировать, какие навыки и труд потребуются в будущем, распространяя данные о процессе на завод и землю. Компании могут более эффективно сотрудничать с инструкторами, заблаговременно размещать объявления о вакансиях, а также повышать квалификацию или переквалифицировать свою существующую рабочую силу для удовлетворения спроса на рабочую силу.

Когда процессы выходят из строя или могут привести к проблемам с качеством, можно получать информацию, отслеживая производительность. Отходы материалов и повторная обработка могут быть значительно сокращены или устранены, если процесс может быть остановлен или скорректирован до его завершения.

Нефть и газ. Нефтегазовые компании также используют широкий спектр основных активов, включая компрессоры и транспортное оборудование, а также станции для процессов добычи, транспортировки и переработки, такие как буровые тележки и прибрежные насосные станции.

Эти важные и сложные вещи нуждаются в постоянной проверке и контроле, обычно на расстоянии. Водители могут извлечь выгоду из восприятия производительности и доступа к данным о состоянии здоровья в режиме реального времени, чтобы принимать хорошо обоснованные и своевременные решения для снижения рисков, повышения эффективности и получения конкурентного преимущества. Операторы могут использовать предиктивную аналитику для отслеживания операционных сигнатур каждого критического и некритического актива и сравнивать их с данными в реальном времени, чтобы обнаруживать наименьшее количество возможных изменений в действиях актива. Вследствие этого обслуживающий персонал может предпринять корректирующие действия задолго до того, как прозвучит стандартный аварийный сигнал.

Заключение

Маркетинговые кампании, которые фокусируются на обоснованных предпочтениях, а не на общих предпочтениях, обычно привлекают розничных покупателей относительно положительным образом. Предпочтительнее нацеливаться на предпочтения клиентов по отдельным позициям и предлагать маркетинговые решения, а не тратить много средств на общие кампании, нацеленные на большую клиентскую базу. Доставляя прямые сообщения в нужное время, в нужном формате и в нужном месте, предиктивная аналитика помогает реализовать маркетинговый процесс.

Мы верим, что эта статья показалась вам полезной и помогла вам понять, как прогнозная аналитика может принести пользу сектору, упростив и ускорив их работу. Пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected], если у вас есть какие-либо вопросы об услугах ИИ в любой отрасли.