The Ultimate Guide To التحليل التنبئي

The Ultimate Guide To التحليل التنبئي

Blog Article

أساس التحليلات التنبؤية هو البيانات عالية الجودة. يتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة، وتنظيفها لإزالة التناقضات، وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل.

هناك العديد من الأنشطة المشاركة في هذه العملية وهي تشمل تخصصات مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات و الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تساعد على إجراء هذه التوقعات.

الالتزام بالوقت: يحتاج تحليل البيانات لوقت طويل غالبًا، وعدم توفر الوقت المناسب للمهمة قد يؤدي إلى تنفيذها بطريقة خاطئة.

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 نور الامارات أو استخدام خدماتك.

هناك أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لبناء تطبيق تحليلي تنبؤي.

تنتج جميع النماذج التنبؤية تقريبًا درجة؛ تشير الدرجة الأعلى إلى احتمال حدوث حدث أو سلوك معين.

تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.

تحقق المنظمات التي تستخدمها في أنشطتها اليومية الفوائد التالية:

“التحليل الإحصائي هو العقل المدبر لأي بحث علمي ناجح، فهو يُقدم الأساس المتين للنتائج والاستنتاجات المستخلصة.”

البيانات الترتيبية: نوع من البيانات الفئوية التي لها ترتيب طبيعي، مثل المستوى التعليمي وتقييمات الرضا.

عمولات التجزئة لتعزيز المبيعات

بطاقات هدايا الولاء

وتعتمد دقة النتائج على مستوى تحليل البيانات وجودة الافتراضات.

يُستخدم في إدارة سلاسل التوريد، والتنبؤ بتدهور حالة المريض ومنعه، ومنع انتحار المريض وإيذاء نفسه، تسريع تشخيص الأمراض وتحديد خيارات العلاج الأكثر فعالية.