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Cosa si intende per predictive analytics?

La predictive analytics offre funzionalità di analytics avanzate che comprendono l'analisi statistica ad hoc, la modellazione predittiva, il data mining, l'analitica del testo, l'ottimizzazione, il machine learning e la valutazione in tempo reale. Questi strumenti consentono alle organizzazioni di individuare i modelli di dati e approfondire i risultati, per anticipare ciò che probabilmente accadrà nel futuro.

Perché scegliere IBM predictive analytics?

Una piattaforma flessibile e scalabile per analytics one-to-many

Predictive analyitcs facile da utilizzare

Intuitiva, economica e scalabile.

Funzionalità complete di predictive analytics

Utilizza una libreria estesa di algoritmi di machine learning e analisi statistiche con una singola piattaforma.

Integrazione open source

Estendi la potenza dei progetti analitici con R, Python e altro ancora

Funzionalità di predictive analytics

Visualizzazione e analisi statistica

Adotta l'intero processo analitico: pianificazione, raccolta dei dati, analisi, creazione di report e distribuzione.

Modellazione predittiva e data mining

Utilizza funzionalità avanzate di creazione dei modelli, valutazione e automazione.

Regressione lineare

L'analisi di regressione lineare viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile, in base al valore di un'altra variabile.

Regressione logistica

La regressione logistica (anche conosciuta come modello logit) viene spesso utilizzata per la predictive analytics e la creazione di modelli, estendendosi alle applicazioni nell'apprendimento automatico.

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