预测性分析

分析数据并构建分析模型,预测未来结果。 发现业务风险和商机。

一位男士正在电脑上看报告

概述

什么是预测性分析?

预测性分析是高级分析的一个分支,它将历史数据与统计建模、数据挖掘技术和 机器学习相结合,对未来结果进行预测。 公司采用预测性分析来发现这些数据中的模式,从而识别风险和商机。

预测性分析通常与大数据和 数据科学相关联。 当今,各公司被交易数据库、设备日志文件、图像、视频、传感器或其他数据源中的数据所包围。 为了从这些数据中获得洞察,数据研究员使用 深度学习 和机器学习算法来发现模式并对未来事件进行预测。 其中包括线性和非线性回归、 神经网络、支持向量机和决策树。 通过预测性分析得出的结论可进一步用于 规范性分析 ,以促进基于预测性洞察的操作。

IBM 提供了一系列软件工具来帮助您更加轻松快速地构建可扩展预测模型。 这些工具也可以在 IBM Cloud Pak® for Data 上运行,这是一个容器化数据和人工智能平台,支持您在云端和本地随时随地构建并运行模型。

阅读:现代预测分析商业指南 (2.5 MB) 


优点

用于构建预测性分析的灵活平台 可扩展性

自动化数据科学和数据工程任务。 在多个企业应用程序间无缝训练、测试和部署模型 在混合、多云环境中扩展通用数据科学功能。

速度

利用预先构建的应用程序和预先训练的模型。 利用一流的 IBM 开源软件,帮助数据研究员和业务团队协作开展并简化模型构建。

简单性

使用中央平台管理整个数据科学生命周期。 规范开发和部署流程。 在组织中创建一个数据监管和安全框架。

解决方案

预测性分析工具 数据科学平台

IBM Watson® Studio 所提供的工具可采用开放式源代码或可视化建模随时随地准备数据并构建模型,从而帮助有效运行人工智能。

探索数据科学平台
统计分析软件

IBM® SPSS® Statistics 旨在使用特别分析、假设测试、地理空间分析和预测性分析解决业务和研究问题。

探索统计学分析软件
可视化建模工具

IBM SPSS Modeler 解决方案支持企业利用数据资产和现代应用程序,以及准备就绪且立即可用的完整算法和模型。

探索可视化建模
决策优化解决方案

IBM Decision Optimization 可提供规范性分析功能来增强机器学习模型中的预测洞察,从而优化结果。

探索决策优化

客户案例

预测性分析用例 探索行业用例 银行业务

金融服务使用机器学习和量化工具预测信用风险并检测内部欺诈。

医疗保健

医疗保健领域中的预测分析用于检测慢性病患者并管理对此类患者的护理。

人力资源 (HR)

HR 团队使用预测性分析识别和雇用员工,确定劳动力市场动向并预测员工的绩效级别。

营销与销售

预测性分析可用于整个客户生命周期中的市场营销并可用于交叉销售策略。

零售业

零售商使用预测性分析来确定产品推荐,预测销量,分析市场以及管理季节性存货。

供应链

企业使用预测性分析来更加高效地进行库存管理,可帮助满足需求,同时最大限度地减少库存。

后续步骤

开始您的预测性分析之旅

IBM SPSS Statistics 试用版

开始免费试用。

IBM 数据科学社区

查找培训、讨论、活动以及最新的 IBM 数据科学新闻。

联系 IBM 代表

安排与 IBM 专家进行一次 30 分钟的免费咨询。