The Basic Principles Of التحليل التنبئي

The Basic Principles Of التحليل التنبئي

Blog Article

جوجل السحابية التلقائية:التعلم الآلي على مستوى المؤسسات صديق للمبتدئين.

يستخدم التحليل الإحصائي لتقييم أداء الاستثمارات، وتحليل المشكلات المالية الحالية التي تواجهها.

دليل عمولات وسطاء الرهن العقاري

هناك العديد من الفوائد المترتبة على استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التحليلي التنبئي، على الرغم من أن هذا يعتمد على العمل الذي تنوي القيام به وعلى مدى جودة تدريب النموذج.

يتضمن التعلم الآلي نماذج تدريب على البيانات التاريخية لإجراء التنبؤات. يتم استخدام تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، وأجهزة ناقل الدعم) والتعلم غير الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، التجميع) على نطاق واسع.

هذه مدونة تتناول هذه المقالة جميع الفوائد المختلفة لاستخدام التحليلات التنبؤية في عملك، كما توضح لك كيفية البدء.

نماذج السلاسل الزمنية من نماذج التحليل التنبؤية المستخدمة على نطاق واسع عبر مختلف القطاعات والمؤسسات، حيث إنه يستخدم الوقت كمعامل إدخال لالتقاط نقاط الامارات البيانات بما يعني أنه يمكنه تحليل البيانات خلال الفترة الزمنية المحددة في الماضي للتنبؤ بما قد يحدث مستقبلًا وهذا يساعد القطاعات المختلفة على تطوير استراتيجيات قوية ومرنة للتكيف مع كافة الظروف التي يمكن أن تطرأ بما يسفر في نهاية المطاف عن تحقيق الأهداف المرجوة ومن ثم زيادة العائد على الاستثمار.

“التحليل الإحصائي هو أداة قوية لفهم البيانات والاتجاهات والعلاقات في البحث العلمي.”

في التصنيع، يتم استخدام التحليلات التنبؤية للصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة وتحسين الإنتاج.

على سبيل المثال، تحليل بيانات المستهلكين من حيث أعمارهم والمنتجات التي يُقبِلون عليها، وأوقات رواج الطلب، إذ يتم عرض هذه البيانات والنسب في جدول ورسوم بيانية واضحة سهلة الفهم.

قوة لوحات معلومات وتلعيب المبيعات

أي إنشاء تمثيلات مرئيّة للبيانات كالرسوم البيانية الخطية والمخططات، وهي أسهل طريقة لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.

يتمّ جمع البيانات من عدّة مصادر بما يتضمّن: قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وأدوات التنقيب على الويب.

Javascript not detected. Javascript essential for This page to operate. You should permit it with your browser options and refresh this webpage.