Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика — это применение передовых методов анализа с использованием данных за прошлые периоды с целью получения ценной информации в режиме реального времени и прогнозирования будущих событий. Использование прогнозной аналитики является важным этапом расширения области применения систем анализа, который заключается в объединении классических методов статистического анализа с новой технологией искусственного интеллекта (ИИ). Прогнозная аналитика поможет вам вывести бизнес на новый уровень. Когда же лучше всего приступить к внедрению этих методик?
Ответ прост: самое подходящее время — сейчас. В результате беспрецедентного сближения интуитивно понятных инструментов, новых методик прогнозирования и моделей развертывания гибридного облака прогнозная аналитика и моделирование становятся еще более доступными. Впервые организации любого размера могут интегрировать прогнозную аналитику в свои бизнес-процессы и задействовать ИИ в любых масштабах. Крупные предприятия получили возможность извлечения ценной информации из ранее недоступных «темных данных» — от текстовой до геопространственной информации.
В результате перехода от разрозненных ИИ-проектов на уровне отдельных подразделений к корпоративной платформе обработки и анализа данных ваша организация получит значительное конкурентное преимущество. Компании, которые упустят этот момент, рискуют отстать от своих конкурентов.
Начало работы с прогнозной аналитикой
Начните знакомство с прогнозной аналитикой с этих инструментов
Понимание и анализ данных
IBM SPSS® Statistics — мировой лидер в области ПО для статистического анализа — позволяет решать широкий спектр исследовательских и бизнес-задач с помощью средств специального анализа, тестирования гипотез, геопространственного и прогнозного анализа. IBM SPSS® Statistics применяется для анализа данных и тенденций, прогнозирования и планирования, проверки предположений и подготовки обоснованных выводов.
Создание моделей данных
IBM SPSS Modeler расширяет возможности использования ресурсов данных и современных приложений, предлагая полные наборы алгоритмов и моделей, готовых к немедленному использованию. Воспользуйтесь инструментом Forrester Consulting, разработанным по поручению IBM, чтобы оценить окупаемость инвестиций и рост производительности анализа данных.
Развертывание и обучение моделей для ИИ
IBM Watson® Studio Desktop — передовая платформа машинного обучения, анализа и обработки данных, специально спроектированная для практических задач искусственного интеллекта. Упростите процесс перехода от экспериментального использования к практическому внедрению. Ускорьте изучение данных, разработку и обучение моделей. Обеспечьте масштабирование операций обработки и анализа данных на протяжении всего жизненного цикла.
Преимущества прогнозной аналитики IBM.
Гибкая и масштабируемая платформа для многомерной аналитики
Понятное решение прогнозной аналитики
Передовой, интуитивно понятный интерфейс поможет раскрыть весь потенциал углубленной аналитики.
Широкие возможности прогнозной аналитики
Предлагаем вам обширную библиотеку алгоритмов машинного обучения и статистических анализов на единой платформе.
Интеграция с открытыми инструментами
Расширьте возможности своих аналитических проектов за счет поддержки R, Python и прочих инструментов.
Прогнозная аналитика в действии
Используйте многофункциональные новые модели, алгоритмы и инструменты
SPSS Statistics помогает обнаружить ценность собранных данных. Узнайте, каким образом SPS Srl помогает своим клиентам получить конкурентные преимущества с помощью передовых функций машинного обучения и аналитики, доступных в IBM SPSS Statistics.
Программное обеспечение SPSS и интеграция открытых инструментов
IBM SPSS и интеграция открытых инструментов обеспечивают глубокое понимание имеющихся данных и создание эффективных моделей. Узнайте, каким образом этот подход помог компании Grupo Boticário на 20% повысить точность прогнозирования спроса.
Измените подход к ИИ: Обслуживание клиентов с помощью ИИ средствами Watson Studio
Ускорьте развертывание и масштабирование с помощью ИИ-платформы. Из этого вебинара вы узнаете, как инструменты Watson Studio и IBM Watson Machine Learning помогают трансформировать бизнес с помощью ИИ.
Ознакомьтесь с практическим опытом
Изучите примеры кода и руководства по прогнозной аналитике от IBM
Прогнозирование сбоев оборудования с помощью данных датчиков IoT
Узнайте, как IBM Watson Studio может предсказать сбой оборудования и выполнить многовариантный анализ на основе данных датчиков Интернета вещей.
Анализ открытых наборов медицинских данных
IBM Watson Studio позволяет проанализировать различные классификаторы машинного обучения и сравнить результаты.
Подготовка и уточнение исходных данных
Узнайте, как с помощью IBM Data Refinery подготовить большие наборы данных к прогнозному анализу.
Создание модели прогнозирования
Создайте алгоритм оценивания с помощью оператора SPSS Model в Watson Machine Learning.
Тренировка машинного обучения
Приступите к изучению машинного обучения — выполните упражнение в IBM Watson Studio с помощью Apache SystemML.
Связанные продукты для анализа и обработки данных
IBM Decision Optimization
Это семейство программных продуктов для оптимизации предоставляют функции прогнозного анализа, которые помогают руководителям принимать более эффективные решения и достигать максимальных бизнес-результатов.
IBM Watson Machine Learning
Этот инструмент поможет аналитикам и разработчикам объединить усилия, чтобы упростить, ускорить, обеспечить контроль и интеграцию решений на основе ИИ. Watson Machine Learning поможет вам использовать обширные возможности машинного и глубокого обучения для получения коммерческой выгоды.
IBM Cloud Pak™ for Data
Эта мультиоблачная платформа для работы с данными — надежный фундамент, облегчающий процесс сбора, организации и анализа данных. IBM Cloud Pak for Data упрощает доступ к данным и помогает расширить применение аналитики по запросу с помощью ИИ.
Подробнее
Линейная регрессия
Создавайте прогнозы с помощью простой для понимания математической формулы.
Логистическая регрессия
Прогнозирование результатов помогает повысить качество принимаемых решений.