تعتمد التحليلات التنبؤية، جنبًا إلى جنب مع تقنيات التنقيب عن البيانات والنماذج التنبؤية، على تقنيات التحليل متعددة المتغيرات، بما في ذلك نماذج السلاسل الزمنية أو الانحدار المتقدم.
يوجد نوعان رئيسيان. التحليل الوصفي يصف البيانات. التحليل الاستنتاجي يستخدم عينات من مجتمع الدراسة.
الشبكات العصبية: لا يعمل على العمل كنموذج للتحليلات الإجرائية من خلال محاكاة أداء الدماغ البشري.
يستخدم تحليل السلاسل الزمنية لتحليل البيانات في شكل سلسلة زمنية، لتحديد الاتجاهات والأنماط الموسمية مثل: تحليل بيانات بيع منتجات ما في أوقات محددة، ومدى التغير في حجم المبيعات وفقًا لكل وقت في السنة، لمعرفة أفضل الأوقات التي يُقبِل الجمهور المستهدف على شراء منتجاتك أو استخدام خدماتك.
عند تطوير نموذج تنبؤي يتبع علماء البيانات عملية منظمة تتضمّن الخطوات التّالية:
تحسين العمليات:إذا كانت شركتك تدير عمليات تنتج الكثير من مسارات البيانات، فقد تكون التحليلات التنبؤية أداة مثالية لمساعدتك في اكتشاف طرق لتحسين عملياتك.
تنفيذ النموذج في بيئة الإنتاج، بحيث يستخدم لإجراء تنبؤات مباشرةً.
نموذج السلاسل الزمنية: هذا هو الوقت الذي يلعب فيه دورا حاسما. هذا النموذج من خلال lеvеraging نقاط البيانات المختلفة ، المستمدة عادة من بيانات yеar's prеvious ، إلى crеatе mеtric numеrical الذي ينشر trеnds داخل timеframе spеcific.
بالنسبة إلى еxamplе ، يتضمن استخراج البيانات غربلة كميات نور الإمارات هائلة من البيانات إلى uncovеr pattеrns ، بينما يقوم تحليل tеxt بشيء مشابه ولكن مع كتل كبيرة من tеxt.
وتعدم جميع أنواع المستخدمين، كما توفر تكاملاً قوياً مع تطوير التطبيقات المتنوعة ما يسهل نشر إمكانات التحليلات التنبؤية مباشرةً في التطبيقات وسير عمل الأعمال.
كيفية إدارة فريق المبيعات
تبحث هذه الطريقة حساب المتوسط العام لمجموعة من البيانات النوعية، إذ تسمح بتحديد الاتجاه العام لمجموعة البيانات، كأن تحاول تحديد متوسط المبيعات خلال أشهر معينة، لتوفير ما يلزم من الإنتاج والمخزون.
محترفو التسويق: يطبق المسوقون التحليلات التنبؤية لاستهداف الجمهور المناسب وتخصيص الحملات وتحسين ميزانيات الإعلانات.
تسهل برامج التحليل الإحصائي عملية تحليل البيانات، خصوصًا إذا كنت تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.