The best Side of التحليل التنبئي

The best Side of التحليل التنبئي

Blog Article

مثل تحليل بيانات المستهلكين وأنماط سلوكهم وقبولهم للمنتجات أو الخدمات التي تقدمها الشركة، ما يساعد في التنبؤ بسلوك المستهلكين تجاه المنتجات الجديدة التي تطرحها.

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 جدا ملء القيم الرقمية المفقودة في البيانات التاريخية.

الخوارزميات الإحصائية هي صيغ رياضية تستخدم لتحليل البيانات.

يتضمن ذلك اختيار الميزات واختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة.

بمجرد التحقق من صحتها، يتم نشر النماذج التنبؤية في بيئات نور الإنتاج حيث يمكن استخدامها لإجراء تنبؤات في الوقت الفعلي.

ولكل نوع إيجابياته وسلبياته، لذا فإن أفضل اختيار لك سيعتمد على العمل الذي بين يديك ونوع النتائج التي تحاول تحقيقها.

إذ يبني التحليل التنبؤي معرفته، بالاعتماد على هذه النماذج الوصفية بالإضافة للبيانات، لتحديد احتمالية حدوث نتائج مستقبلية معينة.

تقارير المبيعات

على سبيل المثال، تحليل بيانات المستهلكين من حيث أعمارهم والمنتجات التي يُقبِلون عليها، وأوقات رواج الطلب، إذ يتم عرض هذه البيانات والنسب في جدول ورسوم بيانية واضحة سهلة الفهم.

هذه البيانات modеl catеgorizеs في مختلف sеctions استنادا إلى عوامل spеcific مثل التسعير أو رسملة markеt.

تُستخدم النمذجة التنبؤية أيضًا في التنبؤ بالطقس، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل بيانات الطقس التاريخية للتنبؤ بأنماط الطقس المستقبلية.

وتعتمد دقة النتائج على مستوى تحليل البيانات وجودة الافتراضات.

كما أنها تساعد في تعظيم عمليات الشراء داخل اللعبة، وهو ما قد يعزز الإيرادات عند القيام به بشكل صحيح.