Słownik pojęć

Analityka predykcyjna

Czym jest Analityka predykcyjna?

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne, statystykę i uczenie maszynowe do szacowania prawdopodobnych przyszłych zdarzeń. Odpowiada na pytania takie jak: którzy klienci zamierzają zrezygnować? Ile towaru będzie potrzebne w przyszłym miesiącu? Kiedy maszyna prawdopodobnie ulegnie awarii? Wynikami są prawdopodobieństwa, a nie pewniki. Ich wartość w dużym stopniu zależy od jakości danych oraz od tego, czy prognozy faktycznie trafiają do decyzji i procesów.

Tematy

analiza danych
prognozowanie
podejmowanie decyzji

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne to techniczne jądro analityki predykcyjnej: na podstawie przykładowych danych ze znanymi wynikami buduje się model, który przewiduje wartość lub klasę dla nowych przypadków. Typowe metody to regresja, drzewa decyzyjne, lasy losowe i sieci neuronowe. Model może na przykład szacować cenę nieruchomości na podstawie powierzchni, lokalizacji i roku budowy. Przed wdrożeniem testuje się go na zatrzymanych danych, aby wykryć przeuczenie.

modelowanie
predykcja
+1

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery wyprowadzają wzorce z danych, zamiast mieć jawnie zaprogramowaną każdą regułę. W zależności od zadania modele uczą się na oznaczonych przykładach (nadzorowane), na danych nieoznaczonych (nienadzorowane) lub przez nagrody (ze wzmocnieniem). Zastosowania sięgają od filtrów spamu i prognoz popytu po rekomendacje produktów. Jakość silnie zależy od ilości i jakości danych treningowych.

podstawy
AI
+1

Eksploracja danych (data mining)

Eksploracja danych (data mining) to systematyczne przeszukiwanie dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, zależności i anomalii. Korzysta z metod statystycznych i uczenia maszynowego, takich jak klasteryzacja, klasyfikacja czy analiza asocjacji. Klasycznym przykładem jest analiza koszyka zakupowego w handlu detalicznym, która pokazuje, jakie produkty są często kupowane razem – podstawa do decyzji o asortymencie, wyłożeniu towaru i rekomendacjach.

analiza danych
rozpoznawanie wzorców
+1

Eksploracyjna analiza danych (EDA)

Eksploracyjna analiza danych (EDA) to pierwsze, otwarte spojrzenie na zbiór danych: oblicza się wartości zbiorcze, bada rozkłady i wykresy oraz szuka wzorców, wartości odstających i braków – jeszcze bez ustalonej hipotezy. Pomaga ocenić jakość danych i znaleźć sensowne pytania do dalszej analizy lub modelowania. Przykład: przed prognozą sprzedaży EDA ujawnia, że jeden miesiąc został zapisany niekompletnie z powodu migracji systemu.

Analiza danych
Statystyka
+1

Szablon