5 Essential Elements For التحليل التنبئي
5 Essential Elements For التحليل التنبئي
Blog Article
تشكّل الجزء الأكبر من المشروع، وتتألف من خمس مهام: اختيار مجموعات البيانات وتوثيق سبب الإدراج أو الاستبعاد، تنظيف البيانات، تكوين البيانات عبر استخلاص سمات جديدة من البيانات الموجودة، ودمج البيانات من عدّة مصادر، وتنسيقها.
في حين أن العديد من النماذج التحليلية تصنف وتبسط وتدرس البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، فإن نموذج القيم المتطرفة كما يوحي الاسم يركز بشكل أساسي على تحديد البيانات الشاذة ضمن مجموعة البيانات. وتعد هذه النوعية من النماذج مفيدة بشكل كبير لقطاعات مثل قطاع التجزئة أو القطاع المصرفي، حيث إنه يسهم في الكشف عن الاحتيال من خلال تحديد المعاملات الاحتيالية وذلك يتم من خلال تدريبه على مجموعة من البيانات الشاذة عن طريق تحديد نقاط غير عادية مختلفة في عملية تدفق البيانات ومن ثم رصد المعاملات الشاذة والاحتيالية وتنبيه المؤسسات المختلفة لاتخاذ الإجراءات اللازمة بأسرع وقت ممكن.
من المهم أيضًا اختيار أداة التحليل البرمجية التي تستخدمها، ثم الشروع في عملية التحليل، واستخلاص استنتاجات حول العينات.
استراتيجية الاستقصاء: كيفية تطبيقها لتحقيق نتائج دقيقة
هناك أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لبناء تطبيق تحليلي تنبؤي.
الجامعة تستقبل وزيرة الاقتصاد الوطني وتطلعها على إنجازاتها
تستخدم البيانات التَّاريخية لتدريب خوارزمية التَّعلم الآلي.
تستخدم في علوم الكمبيوتر وبحوث عمليات السوق، لأنها تقدم رؤى حول أداء المنظمات.
من خلال تحليل بيانات الماكينة، يمكن للمصنعين التنبؤ بأعطال المعدات وجدولة الصيانة بشكل استباقي.
ما يساعد في اكتشاف احتمالية وجود علاقة بين تقديم تخفيضات أو عروض على المنتجات، وبين زيادة المبيعات.
تأثير تدريب المبيعات على توليد فرص العمل
فقد تم تصميم النماذج التنبؤية لاكتشاف العلاقات نور بين عوامل السلوك المختلفة، إذ تسمح تلك النماذج بتقييم الوعود أو المخاطرة التي تمثلها مجموعة معينة من الشروط، وتوجيه اتخاذ القرارات المستنيرة في شتى المجالات. فما هي أبرز حالات استخدام التحليل التنبؤي؟
“تقييم تأثير القيادة”: كيف تقيم تأثير قيادتك على أداء الفريق والمؤسسة؟
دليل إدارة العمولات