พื้นฐานของแนวโน้มทางเทคโนโลยีที่สำคัญใน Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - หุ่น

เทคนิคการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์แบบดั้งเดิมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกบนพื้นฐานของข้อมูลในอดีตเท่านั้น ข้อมูลของคุณทั้งในอดีตและที่เข้ามาสามารถเป็นตัวทำนายที่น่าเชื่อถือซึ่งสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ เครื่องมือสำหรับการบรรลุเป้าหมายนั้นคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์เป็นบริการ

เนื่องจากการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กลายเป็นเรื่องปกติและแพร่หลายมากขึ้นแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่คือ (เข้าใจได้ง่าย) ต่อการใช้งานที่ง่ายขึ้น arguably วิธีที่ง่ายที่สุดในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือซอฟต์แวร์ไม่ว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์แบบสแตนด์อโลนหรือเป็นบริการระบบคลาวด์โดย บริษัท ที่ธุรกิจของตนให้บริการโซลูชั่นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับ บริษัท อื่น ๆ

ในฐานะแอ็พพลิเคชันซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลนโดยใช้ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่ใช้งานง่าย: > ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่กำหนดค่าเอง

• ในฐานะชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับระบบคลาวด์ที่ช่วยให้ผู้ใช้เลือกรูปแบบการคาดการณ์ที่จะใช้: ลูกค้าใช้เครื่องมือเพื่อตอบสนองความต้องการและข้อกำหนดของโครงการในมือและประเภทของข้อมูลที่ โมเดลจะถูกนำไปใช้ เครื่องมือสามารถเสนอการคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเกี่ยวข้องกับลูกค้าในการทำงานของอัลกอริทึมที่ใช้หรือการจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• ตัวอย่างง่ายๆอาจตรงไปตรงมาเป็น 3 ขั้นตอนนี้:
  ไคลเอ็นต์อัปโหลดข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ของคุณหรือเลือกข้อมูลที่อยู่ในระบบคลาวด์

ลูกค้าใช้รูปแบบการคาดการณ์บางอย่างที่มีอยู่กับข้อมูลดังกล่าว

1. ลูกค้าจะเห็นข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์ที่มองเห็นจากผลการวิเคราะห์หรือบริการ

2. วิธีการรวมข้อมูลแบบกระจายสำหรับการวิเคราะห์

แนวโน้มการเติบโตคือการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย การนำโซลูชันการวิเคราะห์เชิงทำนายทั่วไปมาใช้ในสภาพแวดล้อมแบบกระจายต้องมีการเก็บรวบรวมข้อมูลบางครั้งข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งต่างๆ วิธีการที่ต้องพึ่งพาความสามารถในการจัดการข้อมูล ข้อมูลต้องได้รับการเก็บรวบรวมประมวลผลก่อนและจัดการ

ก่อน

จึงสามารถใช้งานได้สำหรับการคาดการณ์ที่สามารถดำเนินการได้ สถาปนิกของโซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องเผชิญกับปัญหาในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ต่างกันเสมอพิจารณาตัวอย่างเช่น บริษัท ที่ต้องการทำนายความสำเร็จของการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีผลกระทบต่อผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งโดยการประเมินหนึ่งในตัวเลือกต่อไปนี้ เพื่อเพิ่มทรัพยากรของ บริษัท ในการเพิ่มยอดขาย

เพื่อยกเลิกการผลิต ผลิตภัณฑ์

• การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การขายในปัจจุบันสำหรับผลิตภัณฑ์

• สถาปนิก analityys คาดการณ์ล่วงหน้าจะต้องเป็นแบบจำลองที่ช่วยให้ บริษัท ตัดสินใจได้โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จากแผนกต่างๆ:

• ข้อมูลทางเทคนิค

: ฝ่ายวิศวกรรมมีข้อมูลเกี่ยวกับข้อกำหนดข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์วงจรชีวิตตลอดจนทรัพยากรและเวลาที่ใช้ในการผลิต

• ข้อมูลการขาย : ฝ่ายขายมีข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการขายผลิตภัณฑ์จำนวนการขายต่อพื้นที่และผลกำไรที่เกิดจากการขายดังกล่าว

• ข้อมูลลูกค้าจากการสำรวจบทวิจารณ์และโพสต์ : บริษัท อาจไม่มีแผนกเฉพาะซึ่งจะวิเคราะห์ว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตามเครื่องมือสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่โพสต์แบบออนไลน์และแยกทัศนคติของผู้แต่งลำโพงหรือลูกค้าไปยังหัวข้อปรากฏการณ์หรือในกรณีนี้ผลิตภัณฑ์

• ตัวอย่างเช่นถ้าผู้ใช้โพสต์ความเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ X ว่า "ฉันชอบสินค้าเอ็กซ์มากและฉันพอใจกับราคา" ความ ความเชื่อมั่นในการแยก

  

จะให้ความสำคัญกับความคิดเห็นนี้ว่าเป็นบวก เครื่องมือดังกล่าวสามารถจัดประเภทการตอบสนองว่า "มีความสุข" "เศร้า" "โกรธ" และอื่น ๆ โดยอิงจากการจำแนกประเภทคำที่ผู้ใช้ใช้ในข้อความที่โพสต์แบบออนไลน์ ในกรณีของผลิตภัณฑ์ X โซลูชันการวิเคราะห์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะต้องรวบรวมความเห็นจากลูกค้าจากแหล่งข้อมูลภายนอก ตัวอย่างคือการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งทั้งภายในและภายนอกจากฝ่ายวิศวกรรมและฝ่ายขาย (ภายใน) และจากการตรวจทานของลูกค้าซึ่งรวบรวมจากเครือข่ายสังคม (ภายนอก) - ซึ่งเป็นตัวอย่างของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นแบบเรียลไทม์

การให้ข้อมูลเชิงลึกว่าเหตุการณ์ใหม่ ๆ เกิดขึ้นในเวลาจริงเป็นงานที่ท้าทายมากเนื่องจากมีเหตุการณ์มากมายเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว การประมวลผลด้วยความเร็วสูงสมัยใหม่ได้เปลี่ยนการแสวงหาความเข้าใจเชิงธุรกิจออกไปจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมและการประมวลผลแบบเรียลไทม์

แต่ปริมาณข้อมูลยังสูงอยู่เป็นจำนวนมากข้อมูลที่แตกต่างกันจากหลายแหล่งสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องและด้วยความเร็วที่แตกต่างกัน บริษัท ต่างๆกระตือรือร้นที่จะสามารถแก้ปัญหาด้านการวิเคราะห์เชิงทำนายที่สามารถปรับขนาดได้ซึ่งจะได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์จากข้อมูลที่ส่งผลต่อข้อมูลที่ดูเหมือนว่าจะมี "โลกและสิ่งที่มีอยู่ทั้งหมด" "

ความต้องการกำลังทวีความรุนแรงขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลในเวลาจริง

และ

ทำให้เกิดการคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็ว พิจารณาตัวอย่างในชีวิตจริงของการพบกับตำแหน่งโฆษณาออนไลน์ที่ตรงกับการซื้อที่คุณกำลังจะทำ บริษัท มีความสนใจในโซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งสามารถให้ความสามารถดังต่อไปนี้: ทำนาย - ในเวลาจริง - โฆษณาเฉพาะที่ผู้เข้าชมไซต์มักจะคลิกมากที่สุด (วิธีการที่เรียกว่า ตำแหน่งโฆษณาแบบเรียลไทม์ >)

• คาดเดาอย่างถูกต้องว่าลูกค้าเป้าหมายใดที่จะเลิกใช้บริการหรือผลิตภัณฑ์เพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าเหล่านั้นด้วยแคมเปญการเก็บรักษา ( การรักษาลูกค้าและการสร้างโมเดลปั่นป่วน )

• ระบุผู้ลงคะแนนที่สามารถมีอิทธิพลจากกลยุทธ์การสื่อสารเฉพาะเช่นการเยี่ยมบ้านการโฆษณาทางทีวีการโทรหรืออีเมล นอกจากนี้คุณยังสามารถจินตนาการถึงผลกระทบต่อการรณรงค์ทางการเมืองได้ด้วย) นอกเหนือจากการส่งเสริมการซื้อและลงคะแนนเสียงตามบรรทัดที่ต้องการแล้วการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในเวลาจริงสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจจับการโจมตีทางอินเทอร์เน็ตโดยอัตโนมัติ