予測分析

データを分析し、分析モデルを構築して、将来の結果を予測します。 ビジネスのリスクと機会を明らかにします。

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概要

予測分析とは

予測分析は、履歴データを統計モデル、データ・マイニング技法、 機械学習と組み合わせて使用することによって将来の成果に関する予測を行う、高度な分析の1分野です。 企業は予測分析を使用して、このようなデータ内でパターンを見つけて、リスクやオポチュニティーを特定できます。

多くの場合、予測分析はビッグデータや データサイエンスと関連付けられます。 現在の企業には、トランザクションのデータベース、機器のログ・ファイル、画像、動画、センサーなどのデータ・ソースにわたって存在する大量のデータがあります。 このようなデータから洞察を獲得するために、データサイエンティストは ディープ・ラーニング や機械学習のアルゴリズムを使用して、パターンを見つけ、将来の事象に関する予測を行います。 このようなアルゴリズムには、線形回帰、非線形回帰、 ニューラル・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン、デシジョン・ツリーが含まれます。 予測分析によって得られた学習内容は、その後 処方的分析 でさらに使用され、予測洞察に基づいてアクションを促進します。

IBMは、拡張性の高い予測モデルをより簡単かつ迅速に構築するのに役立つ、一連のソフトウェア・ツールを提供します。 これらのツールはまた、コンテナ化されたデータとAIのプラットフォームであるIBM Cloud Pak® for Data上で実行できます。このプラットフォームを導入すると、クラウド、オンプレミスにかかわらず、あらゆる場所でモデルを構築し、実行できます。

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メリット

予測分析を構築するための柔軟なプラットフォーム 拡張性

データサイエンスとデータ・エンジニアリングのタスクを自動化します。 複数のエンタープライズ・アプリケーションにわたってシームレスにモデルのトレーニング、テスト、導入を行います。 一般的なデータサイエンス機能をハイブリッド・マルチクラウド環境に拡張します。

スピード

事前構築されたアプリケーションと事前トレーニングされたモデルを活用します。 データサイエンスとビジネスのチームが、IBMとオープンソースの最先端のソフトウェアを使用して、コラボレーションとモデル構築の簡素化を行えるようにします。

シンプル

一元化されたプラットフォームを使用してデータサイエンスのライフサイクル全体を管理します。 開発プロセスと導入プロセスを標準化します。 組織全体にわたるデータ・ガバナンスとセキュリティーのための単一のフレームワークを作成します。

ソリューション

予測分析ツール データサイエンス・プラットフォーム

IBM Watson® StudioはAIの運用化を支援します。そのために、オープンソース・コードやビジュアル・モデリングを使用してデータの準備とモデルの構築をあらゆる場所で行うためのツールを提供しています。

データサイエンス・プラットフォームの詳細はこちら
統計分析ソフトウェア

IBM® SPSS® Statisticsは、アドホック分析、仮説検証、地理空間分析、予測分析を使用して、ビジネスや研究の問題を解決するよう設計されています。

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ビジュアル・モデリング・ツール

IBM SPSS Modelerソリューションは、すぐに使用できる豊富なアルゴリズムとモデルを備えており、データ資産と最新のアプリケーションを活用するのに役立ちます。

ビジュアル・モデリングの詳細はこちら
意思決定最適化ソリューション

IBM Decision Optimizationは、機械学習モデルからの予測的な洞察を強化するために処方的分析機能を提供して、結果を最適化します。

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ユースケース

予測分析のユースケース 業界別ユースケース 銀行

金融サービスでは、機械学習と定量的ツールを使用して、信用リスクを予測し、不正を検出します。

ヘルスケア

医療において予測分析は、慢性疾患の患者を検出してその看護を管理するために使用されます。

人事(HR)

HRチームは予測分析を使用して、従業員の識別と雇用、労働市場の判断、従業員のパフォーマンス・レベルの予測を行います。

マーケティングと販売

予測分析は、顧客のライフサイクル全体とクロスセル戦略でのマーケティング・キャンペーンに使用できます。

小売

小売業者は予測分析を使用して、推奨する商品の特定や、販売予測、市場分析、季節在庫の管理を行います。

サプライチェーン

企業は予測分析を使用して、在庫管理をより効率的にし、在庫を最小限に抑えながら需要を満たせるようにします。

次のステップ

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