فمن خلال بناء نماذج التحليل التنبؤية، يمكنك القيام بتكوين رؤى مستقبلية دقيقة للأعمال من خلال النظر في الأنماط الخفية الموجودة بالبيانات لتطوير استراتيجية مرنة تسهم في منحك ميزة تنافسية.
تحيز البيانات: عدم القدرة على الوصول إلى جميع البيانات المطلوبة للتحليل، أو أنّ البيانات الموجودة لا تعبّر عن كامل العينة المراد تحليلها، وهو ما ينتج عنه تحليلات غير دقيقة.
أسئلة لطرحها على العميل في المبيعات
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.
بيانات الفاصل الزمني: نوع من البيانات الرقمية التي لها ترتيب طبيعي ومسافات متساوية بين القيم مثل: درجة الحرارة المُقاسة بالدرجة المئوية أو الفهرنهايت، والوقت المُقاس بالثواني والدقائق.
تحسين العمليات:إذا كانت شركتك تدير عمليات تنتج الكثير من مسارات البيانات، فقد تكون التحليلات التنبؤية أداة مثالية لمساعدتك في اكتشاف طرق لتحسين عملياتك.
دبلومة التسويق الإلكتروني والإعلانات الممولة المدعومة بالذكاء الإصطناعي
ثمن خطة حوافز المبيعات سيئة التصميم أو السيئة
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.
بيانات النسبة: بيانات النسبة هي بيانات كمية لها ترتيب طبيعي ومسافات متساوية بين القيم، مثل الوزن والطول والدخل، وتُستخدم غالبًا في أبحاث الاقتصاد والأعمال، لأنها توفر مخرجات حول الصحة المالية للسكان.
يستخدم مقدمو الرعاية الصحية التحليلات التنبؤية لتشخيص المرضى وتخطيط العلاج والتنبؤ بتفشي الأمراض.
رياضي: تستخدم التحليلات التنبؤية في الألعاب الرياضية لتحليل أداء اللاعب والتنبؤ بالإصابات واستراتيجية اللعبة.
يتمّ جمع البيانات من عدّة مصادر بما يتضمّن: نور قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وأدوات التنقيب على الويب.
تشمل الخوارزميات الشائعة في التحليلات التنبؤية تحليل الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، وأشجار القرار.