예측분석:차트 원의 중심에 있는 추상적 랩탑의 3-D 막대형 차트

예측 분석이란?

예측 분석은 히스토리 데이터를 활용하여 실시간 인사이트를 발굴하고 향후 이벤트를 예측하는 고급 분석 기술을 사용하는 것입니다. 예측 분석의 사용은 분석 여정의 중요 이정표이자 고전적 통계 분석이 인공지능의 신세계와 만나는 융합점입니다. 예측 분석은 비즈니스 운영 방식을 변화시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 사례를 채택할 적절한 시간이 언제인지 어떻게 알 수 있을까요?

답은 간단합니다. 바로 지금입니다. 오늘날의 전례 없는 직관적 툴의 통합으로, 새로운 예측 기술과 하이브리드 클라우드 배치 모델은 예측 분석과 모델링에 그 어느 때보다도 쉽게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 처음으로 모든 규모의 조직들은 예측 분석을 비즈니스 프로세스에 임베드하고 규모에 맞게 AI를 활용하기 위한 툴을 보유할 수 있습니다. 이제 기업들은 원시 텍스트에서 지리위치 정보에 이르기까지의 모든 정보를 포함하여 이전에 탐색되지 않은 "다크 데이터"에서 가치를 추출할 수 있는 역량을 보유합니다.

조직이 부서별, 소규모 그룹 AI 프로젝트에서 전사적 데이터 사이언스 플랫폼으로 발전할 수 있는 경우, 사용자는 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 기회를 잡지 않은 기업들은 경쟁업체에 뒤쳐질 위험에 놓입니다.

예측 분석 시작

여러 툴을 사용하여 예측 분석 여정 시작

데이터 파악 및 분석

세계 최고의 통계 분석 소프트웨어인 IBM SPSS® Statistics는 임시 분석, 가설 테스트, 지리 공간 분석 및 예측 분석을 사용하여 비즈니스 및 연구 문제점을 해결하도록 설계되었습니다. 데이터를 파악하고 동향, 예측 및 계획을 분석하여 가정을 검증하고 정확한 결론을 이끌어냅니다.

데이터 모델 구축

IBM SPSS Modeler는 솔루션은 즉시 사용할 수 있는 완벽한 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터 자산과 최신 애플리케이션을 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. IBM에서 인정한 Forrester Consulting 툴을 살펴봄으로써 데이터 사이언스 생산성을 향상시키고 신속한 ROI를 얻을 수 있는 방법을 알아봅니다.

AI용 모델 배치 및 트레이닝

IBM Watson® Studio Desktop은 AI 구동형 비즈니스를 위해 처음부터 구축된 선도적 데이터 사이언스 및 머신 러닝 플랫폼입니다. 실험에서 배치에 이르기까지의 프로세스를 간소화합니다. 데이터 탐색 및 모델 개발과 트레이닝 속도를 높입니다. 라이프사이클 중에 데이터 사이언스 운영을 스케일링합니다.

IBM 예측 분석이어야 하는 이유

일대다 분석을 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼

사용자 친화적인 예측 분석

수상 경력이 있는 직관적 인터페이스를 사용하여 심층 분석 파워에 대한 액세스 권한을 제공받습니다.

종합적인 예측 분석 기능

단일 플랫폼에서 광범위한 머신 러닝 알고리즘 및 통계 분석 라이브러리를 사용합니다.

오픈 소스 통합

R, Python 등을 사용하여 분석 프로젝트의 파워를 강화합니다.

예측 분석의 작동 방식

강력한 새 모델, 알고리즘 및 툴 활용

SPSS Statistics는 수집된 데이터의 중요성을 발견하는 데 도움이 됩니다. IBM SPSS Statistics의 내장 기능을 보강하는 고급 분석 및 머신 러닝 솔루션을 제공하여 고객이 경쟁력을 확보할 수 있도록 SPS Srl이 어떤 지원을 제공하는지 알아봅니다.

SPSS 소프트웨어 및 오픈 소스 통합

IBM SPSS 및 오픈 소스 통합은 데이터에서 심층 인사이트를 추출하는 강력한 툴을 작성하고 사용자가 효율적인 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방법이 수요 예측의 정확도를 20% 증가시킬 수 있도록 Grupo Boticário를 지원하는 방법을 알아봅니다.

AI 게임 변경: Watson Studio의 AI 기반 고객 경험(CX)

AI 주입형 플랫폼을 사용하여 빠르게 배치하고 확장합니다. 이 웨비나는 기업이 AI 구동형 엔터프라이즈가 될 수 있도록 지원하는 툴인 Watson Studio 및 IBM Watson Machine Learning에 대해 살펴봅니다.

직접 체험하기

코드 패턴 및 튜토리얼로 바로 IBM 예측 분석 살펴보기

사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 사용하여 장비 장애 예측

IBM Watson Studio가 장비 장애를 예측하고 IoT 센서 데이터에 대한 다변량 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다.

오픈 의료 데이터 세트를 분석하여 인사이트 얻기

IBM Watson Studio를 활용하여 다양한 머신 러닝 분류기를 통해 실행하고 출력을 여러 평가 수단과 비교합니다.

원시 데이터 구성 및 정제

IBM Data Refinery를 사용하여 예측 분석을 위한 대형 데이터 세트를 준비하는 방법을 알아봅니다.

예측 모델 구축

Watson Machine Learning에서 SPSS Model 연산자를 사용하여 스코어링 알고리즘을 작성합니다.

머신 러닝 실습 수행

머신 러닝 시작 - IBM Watson Studio using Apache SystemML에서 실습을 수행합니다.

데이터 사이언스 관련 제품

IBM Decision Optimization

이 최적화 소프트웨어 제품군은 기업 리더가 보다 나은 결정을 내리고 비즈니스 목표를 보다 완벽하게 달성하는 데 도움을 주는 규정 분석 기능을 제공합니다.

IBM Watson Machine Learning

이 툴은 데이터 사이언티스트와 개발자가 AI 배치를 간소화, 가속화, 통제 및 통합하기 위해 함께 작업할 수 있도록 지원합니다. Watson Machine Learning은 사용자가 머신 러닝과 딥 러닝을 활용하여 비즈니스 가치를 제공할 수 있도록 지원합니다.

IBM Cloud Pak™ for Data

이 멀티클라우드 데이터 플랫폼은 데이터를 수집, 구성 및 분석하는 데 도움이 되는 신뢰할 수 있는 분석 기반을 제공합니다. IBM Cloud Pak for Data는 데이터에 대한 용이한 액세스를 제공하며 AI를 사용하여 요청 시 인사이트를 스케일링할 수 있도록 지원합니다.

자세히 알아보기

선형 회귀

해석하기 쉬운 수학 공식을 사용하여 예측을 생성합니다.

로지스틱 회귀분석

결과를 예측하고 보다 나은 의사결정을 내립니다.