予測分析とは

予測分析では、アドホック統計分析、予測モデリング、データ・マイニング、テキスト分析、最適化、リアルタイム・スコアリング、機械学習などを網羅する高度な分析機能が1つにまとめられています。企業はこれらのツールを利用して、データにおけるパターンを発見し、何が起きたのかを知るだけでなく、将来何が起きるかを予測ことができます。

IBMの予測分析をお勧めする理由

1対多の分析のための拡張性を備えた柔軟なプラットフォーム

使いやすい予測分析

直感的でコスト効率が高く、拡張性を備えています。

包括的な予測分析機能

機械学習アルゴリズムの広範なライブラリーと統計分析を単一のプラットフォームで使用します。

オープン・ソースとの連携

RやPythonなどを利用して、分析プロジェクトを強化します。

予測分析機能

統計分析と可視化

以下の分析プロセス全体に対応します。計画、データ収集、分析、レポート作成、実装。

予測モデリングとデータ・マイニング

強力なモデル構築、評価、自動化の機能を使用します。

線形回帰

線形回帰分析は、別の変数の値に基づいて、変数の値を予測するために使用されます。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰(ロジット・モデルとも呼ばれる)は、多くの場合、機械学習のアプリケーションにまで及ぶ、予測分析およびモデリングに使用されます。

データ・サイエンス・プラットフォーム - 関連製品

処方的分析

IBMの処方的分析ソリューションは、データを分析し、その結果を推奨アクションにほぼ瞬時に変換するための手段を企業に提供します。

機械学習

IBMが提供する優れたデータ・サイエンス・プラットフォームを利用すれば、複数のチームで容易に連携し、先進のオープン・ソース・ツールを使用し、ビジネスで求められるスピードで拡張を行なうことができます。

データ・サイエンス

柔軟性の高い最新のオープン・テクノロジーを使用して、データを実際的なビジネス価値に変換します。ファイアウォールの背後にあるデータを分析できるようにし、クラウド・アプリケーションのデータとソースを簡単に組み込みます。

教育機関向け予測分析

分析スキルが求め続けられるに従い、IBM SPSS Statisticsで培った能力があれば、応募者として自身を差別化することができます。

おすすめ資料

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