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何謂預測分析?

預測分析整合了進階分析功能,跨足特定統計分析、預測建模、資料採礦、文字分析、優化、即時評分及機器學習等領域。這些工具有助組織探索資料態勢,除了掌握先前狀況,更能預料後續可能情況。

為何選擇 IBM Predictive Analytics?

適合一對多分析的彈性可擴充平台

簡單好用的預測分析

直覺式、具成本效益又能擴充。

綜合性預測分析功能

一個平台就能使用各式各樣的機器學習演算法及統計分析。

開放程式碼整合

運用 R、Python 等工具,加強分析專案的能力

預測分析功能

統計分析和視覺化

處理整個分析流程:規劃、資料收集、分析、報告及部署。

預測建模與資料採礦

使用強大的模型建置、評估和自動化功能。

線性回歸

線性回歸分析會根據另一個變數值來預測某個變數值。

邏輯迴歸

邏輯迴歸(也稱為邏輯模型)通常用於預測分析和建模,現在延伸到機器學習中的應用程式。

資料科學平台 - 相關產品

規範分析

IBM 規範分析解決方案為組織提供一個分析資料的方法,並以幾乎即時的方式,將資料轉變成建議動作。

機器學習

IBM 擁有領先的資料科學平台,使您能夠輕鬆地跨團隊協作、使用頂尖的開放程式碼工具,並以業務所需的速度擴展。

資料科學

運用最新、最具彈性且開放式的技術,將資料轉換成有形的商業價值。透過防火牆保護,將分析帶入資料,並輕鬆地整合雲端應用程式資料與來源。

教育預測分析

隨着對分析技能的需求持續備受看好,擁有 IBM SPSS Statistics 的能力可以幫助您成為突出的求職者。

資源

Forrester 研究報告:IBM SPSS Modeler 的總體經濟影響

瞭解採用視覺化和程式化方法的企業資料科學如何協助您改善商業成果。

預測分析有助於營運效率

瞭解某家德國公司如何運用預測分析來提高其銷售預測的準確性(最高達 22%)、降低庫存水準,以及提高工作資本。

The Forrester Wave™:預測分析和機器學習解決方案,2018 年第 3 季

閱讀此報告可瞭解預測分析和機器學習解決方案如何幫助資料科學家提高生產力,並瞭解 IBM 為何占有領導者一席之地。