O que é análise preditiva?
A análise preditiva, é uma análise avançada que utiliza estatística, data science, IA, machine learning e outras técnicas para prever eventos futuros. As empresas podem utilizar análises preditivas para identificar possíveis riscos e oportunidades. Uma vez estabelecidos, os insights preditivos podem então ser utilizados para prescrever a ação que uma empresa deve tomar.
Por que a análise preditiva é importante?
A análise preditiva é importante porque permite que as empresas estimem com precisão o que provavelmente acontecerá em seguida. A mineração de dados e a analítica de texto, juntamente com as estatísticas, permitem ao usuário de negócios criar inteligência preditiva, descobrindo padrões e realizações nos dados estruturados e não estruturados. Isso permite que as empresas detectem e evitem problemas potenciais ou superem a concorrência, capitalizando rapidamente novas oportunidades.
Análise Preditiva
Defina os resultados do projeto, as entregas, o escopo do esforço, os objetivos de negócios, identifique os conjuntos de dados que serão usados.
A mineração de dados para análise preditiva prepara dados de várias fontes para análise. Isso fornece uma visão completa das interações com os clientes.
Análise de dados no processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, chegando a conclusões.
Permite validar as suposições, hipóteses e testá-las com o uso de modelos estatísticos padrão.
A Modelagem Preditiva fornece a capacidade de criar automaticamente modelos de previsão precisos sobre o futuro. Também existem opções para escolher a melhor solução com avaliação multi-modelo.
A Implantação Preditiva de Modelo prova a opção de implantar os resultados analíticos no processo diário de tomada de decisão para obter resultados, relatórios e saída automatizando as decisões com base na modelagem.
Os modelos são gerenciados e monitorados para revisar o desempenho do modelo para garantir que ele esteja fornecendo os resultados esperados.
Os modelos são gerenciados e monitorados para revisar o desempenho do modelo para garantir que ele esteja fornecendo os resultados esperados.
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