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什么是预测性分析?

预测性分析结合了多种高级分析功能,包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式,并超越当前所发生的情况预测未来进展。

为何选择 IBM 预测性分析?

面向一对多分析的灵活且可扩展的平台

易于使用的预测性分析

直观、经济高效且可扩展。

全面的预测性分析功能

在一站式平台中使用广泛的机器学习算法和统计分析库。

开源集成

利用 R、Python 等扩充分析项目的能力

预测性分析功能

统计分析和可视化

涵盖整个分析流程:规划、数据收集、分析、报告和部署。

预测建模和数据挖掘

利用强大的建模、评估和自动化功能。

线性回归

线性回归分析用于根据一个变量的值来预测另一个变量的值。

逻辑回归

逻辑回归(也称为 Logit 模型)通常用于预测性分析和建模,可扩展至机器学习中的应用程序。

面向教育的预测性分析

随着对分析技能的需求不断提高,使用 IBM SPSS Statistics 的能力可以帮助您从众多求职者中脱颖而出。

资源

分析 - 资源 - 预测性分析

了解为何 IBM 是公认的数据科学平台领导者,以及为何数据科学、分析和机器学习是未来发展的引擎。

客户体验中的预测性分析

预测性分析可以帮助企业预测客户流失率,采取措施培养客户忠诚度,并获得更大的市场份额。

Forrester Wave™:预测性分析与机器学习解决方案,2018 年第三季度

阅读本报告,了解预测性分析和机器学习解决方案如何帮助数据研究员提高生产率,以及为何 IBM 被评为该领域的“领导者”。

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