Использование исторических данных и аналитических методов, таких как машинное обучение и прогнозный анализ, может помочь вашему бизнесу спрогнозировать потенциальные результаты. Чтобы предвидеть потенциальные результаты, прогнозный анализ использует передовые статистические инструменты и программное обеспечение в сочетании с искусственным интеллектом. Кроме того, цель прогностического анализа состоит в том, чтобы делать прогнозы о будущем, глядя на прошлое. Как правило, исторические данные используются для построения математических моделей, фиксирующих основные закономерности. После этого модель применяется к новой информации, чтобы делать прогнозы будущих событий или предлагать варианты действий, которые могут дать желаемые результаты. Благодаря достижениям в области технологий, особенно в области больших данных и машинного обучения, прогнозный анализ в последние годы привлек большое внимание. Читайте дальше, чтобы увидеть и понять примеры прогнозного анализа и их важность в этой статье.
Что такое прогнозный анализ?
Прогнозный анализ — это метод предположений о том, что может произойти в будущем, на основе данных из прошлого и настоящего. Исследователи могут делать прогнозы о том, что может произойти в будущем, глядя на то, что происходит сейчас и что происходило в прошлом, а затем используя методы статистического анализа данных.
Кроме того, прогнозный анализ используется в самых разных бизнес-средах, таких как программы управления опытом, чтобы предсказать, как действия в будущем могут повлиять на бизнес. Прогнозный анализ может помочь компаниям принимать решения, «видя» результаты своих действий.
Прогнозный анализ не идеален, но он может очень помочь. Несмотря на то, что прогнозы не всегда верны, это все же лучший способ угадать, чем просто угадывать вслепую.
Знание прогнозной аналитики
Предиктивный анализ — это технология, используемая для предсказания результатов будущих событий. ИИ, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, моделирование и статистика — это лишь некоторые из многих методов, используемых для получения этих результатов.
Интеллектуальный анализ данных, например, использует этот метод для проверки больших объемов информации на наличие скрытых связей и тенденций. Единственное отличие состоит в том, что текстовый анализ используется для гораздо более длинных фрагментов текста.
Кроме того, прогнозирование погоды, дизайн игр, преобразование голоса в текст, обслуживание клиентов и даже методы инвестиционного портфеля — это лишь некоторые из многих областей, в которых можно извлечь выгоду из прогностических моделей. Описательные статистические модели используются во всех этих программах для прогнозирования новых данных.
Кроме того, предприятия могут извлечь выгоду из предиктивной аналитики несколькими способами, включая улучшенное управление запасами, более эффективное создание стратегии для маркетинговых кампаний и более точные прогнозы будущих доходов.
Это имеет решающее значение для успеха фирм, особенно в секторах здравоохранения и розничной торговли, где существует жесткая конкуренция. Для создания безопасных инвестиционных портфелей инвесторы и финансовые эксперты могут воспользоваться этой технологией.
С помощью этих моделей идентифицируются отношения, закономерности и структуры данных, что позволяет делать выводы о последствиях изменения процедур, используемых для получения данных. Прогнозирующий анализ расширяет такие описательные инструменты, изучая исторические данные, чтобы предсказать вероятность определенного набора будущих результатов при текущем положении дел или определенном сценарии будущего.
Каковы три типа прогнозного анализа?
Прогнозный анализ — это метод, который пытается предсказать будущее, делая выводы из настоящего и прошлого. Модели классификации, кластеризации и временных рядов часто используются в прогнозной аналитике. Подробнее о каждом из них читайте ниже.
№1. Деревья решений
Деревья решений — это тип модели категоризации, в которой используется набор критериев для распределения данных по одному из нескольких возможных сегментов. Этот метод сияет, когда применяется к изучению человеческого выбора. Модель представляет собой дерево, в котором каждая ветвь представляет выбор, а каждый лист — результат. Когда в наборе данных есть несколько отсутствующих переменных, деревья решений эффективны и просты в использовании.
№ 2. Нейронные сети
Нейронные сети — это тип машинного обучения, который может моделировать чрезвычайно сложные взаимодействия, что делает их ценными для прогнозного анализа. По сути, это чрезвычайно надежные механизмы распознавания образов. Нейронные сети лучше всего подходят для поиска нелинейных отношений в наборах данных, если не существует математического метода. Возможна проверка результатов деревьев решений и регрессионных моделей с помощью нейронных сетей.
№ 3. Регрессия
Большая часть статистической работы выполняется с использованием этой парадигмы. Это полезно для выявления тенденций в больших наборах данных, где входные данные имеют линейную связь друг с другом. Вывод уравнения, представляющего взаимосвязь между каждым входом в наборе данных, делает этот метод эффективным. Регрессионный анализ можно использовать, например, для изучения того, как изменения цены ценной бумаги и других важных факторов влияют на доходность.
Каковы 4 шага в прогнозной аналитике?
Когда мы рассматриваем тенденции в области данных, на ум приходят такие громкие словечки, как машинное обучение, большие данные, искусственный интеллект и подобные понятия. Тем не менее, основная цель данных — способствовать лучшему принятию решений.
Что хорошего в таких инструментах, как большие данные и алгоритмы прогнозирования, если они не помогают компаниям делать более осознанный выбор? Но важен не только доступ к данным; скорее именно то, как эти данные анализируются, позволяет вам принимать более обоснованные решения. Вот 4 шага прогнозного анализа.
№1. Укажите причину прогноза
Знание того, кто участвует и почему, является первым делом. Прогноз на уровне позиций для оперативного планирования может создаваться ежемесячно в рамках рутинного цикла планирования спроса или может запрашиваться по мере необходимости для оценки жизнеспособности запуска нового продукта. Знание внутреннего потребителя, оценка спроса и выяснение необходимых данных являются предпосылками для каждого исследования. Когда у вас есть эта информация, вы можете сделать точный прогноз и анализ.
Затем вы подсчитываете время, усилия и прибыль от такого углубленного изучения. Это может привести к быстрой или субъективной диагностике в одном случае или тщательному анализу вероятности в другом. Критерии обзора, такие как продукты или клиенты, могут быть установлены на этом этапе. В связи с этим проведение сегментации клиентов и продуктов до планирования спроса чрезвычайно полезно.
№2. Анализ спроса
Сбор и очистка данных — следующий шаг. Нам нужно выбрать правильные данные для работы, очистить их, построить для получения полезной информации, а затем интегрировать все это. В большинстве случаев это просто ежемесячное обновление истории спроса и удаление любых отклонений или рекламного спроса. Кроме того, это может потребовать накопления новых наборов данных для дополнения или замены существующих. Обновляете ли вы или собираете новые данные, вы должны оценивать, форматировать и очищать их.
Кроме того, всегда помните об этих вещах при сборе и сортировке данных:
- Создавайте визуальное представление ваших данных всякий раз, когда это целесообразно.
- Делайте заметки, используя ту же терминологию, что и в прогнозе.
- Во-первых, вы должны проверить, существуют ли какие-либо соответствующие данные в базах данных или других доступных источниках.
- Ведите журнал каждой части собранной информации, включая время и дату, а также любые примечания, которые кажутся важными.
№3. Исследовательский анализ данных
Когда у вас есть набор данных, вы можете приступить к разработке своей модели. Понимание характеристик ваших данных является обязательным условием для продолжения. Чтобы построить подходящую модель, необходимо знать происхождение данных, характеристики и связь с целевой переменной. Проще говоря, основной целью EDA является понимание данных.
В собранных данных могут быть случаи дублирования информации. Иными словами, существует большая вероятность того, что модель будет генерировать неточные прогнозы, если такие данные будут использоваться в качестве входных данных. Таким образом, необходимо выполнить EDA для данных, чтобы обнаружить и устранить все аномалии, пропущенные значения и другие отвлекающие факторы. Распознавание шаблонов данных облегчает выбор параметров модели. При использовании EDA мы можем повысить точность модели еще до ее создания.
Численные расчеты и графическое представление данных — два основных элемента EDA. Вычисление стандартного отклонения, Z-показателя, межквартильного диапазона, среднего, медианы и моды, а также выявление асимметрии данных помогает объяснить дисперсию. Для получения общей картины набора данных полезны тепловые карты, точечные диаграммы, гистограммы и ящичные диаграммы.
№ 4. Контрол Продакшнс
Если никто не увидит, не использует и не анализирует ваш прогностический анализ и прогноз, не имеет значения, насколько он хорош. Убедитесь, что прогноз использовался должным образом, и улучшайте метод, пока прогноз не станет максимально точным. Первый шаг — развитие навыков эффективной передачи прогнозов в нужном вашей аудитории формате. Я уже говорил об этом раньше, но планировщики платежеспособного спроса подобны рассказчикам, говорящим цифрами.
Кроме того, своевременность, полезность, последовательность и формальность являются отличительными чертами эффективного общения. В конце каждого месяца ваша команда должна проводить анализ спроса, который может быть независимым мероприятием или компонентом формального процесса S&OP, FP&A или процесса эффективности бизнеса (BEP) вашей организации. На этих конференциях вы можете обсудить входы, выходы и сомнения в данных и оценить успех или неудачу проекта.
Наконец, следует измерять и отслеживать хорошие процессы, чтобы гарантировать их эффективность и улучшать прогнозирование на будущее. Прогнозирование и другие формы прогностического анализа следует рассматривать как непрерывный метод развития.
Примеры прогнозного анализа
Улучшите процесс принятия решений и создайте больше информационных планов с помощью прогнозирования. Чтобы побудить вас внедрить прогностический анализ в вашей компании, мы собрали несколько примеров.
№1. Прогноз движения денежных средств в финансах
Любой бизнес должен вести финансовые записи, а прогнозный анализ может помочь определить его долгосрочную жизнеспособность. Прогнозирование продаж, доходов и расходов позволяет вам создать картину будущего и принимать решения на основе исторических данных из предыдущих финансовых отчетов и данных из более широкой отрасли.
Кроме того, финансовый учет преподается в HBS профессором В.Г. Нараянаном и является обязательным для основной программы.
Нараянан утверждает, что «менеджеры должны смотреть вперед», чтобы обеспечить постоянное совершенствование компании. Кроме того, «в этом процессе всегда присутствует огромная доля неопределенности, независимо от отрасли, в которой вы работаете».
№ 2. Установление кадровых требований для индустрии развлечений и гостеприимства
Бизнес-аналитика исследует, как компания Caesars Entertainment, оператор казино и отелей, использует прогнозный анализ для оптимального укомплектования заведений в периоды пиковой нагрузки.
Количество сотрудников, необходимых в любой момент времени в индустрии развлечений и гостеприимства, зависит от ряда факторов, включая скорость прихода и ухода клиентов. Неадекватное укомплектование персоналом может привести к недовольству клиентов, неудобным работникам и дорогостоящим ошибкам, в то время как чрезмерное укомплектование штатов приводит к пустой трате денег.
Кроме того, группа исследователей создала модель множественной регрессии, которая использует ряд переменных для прогнозирования количества гостей, останавливающихся в отеле в любой день. Используя этот метод, компания Caesars смогла надлежащим образом укомплектовать свои отели и казино персоналом, не нанимая слишком много людей.
№3. Поведенческий таргетинг в маркетинге
Маркетологи могут воспользоваться обширной информацией о потребителях, чтобы адаптировать свои коммуникации к привычкам и предпочтениям своей целевой аудитории. Предиктивный анализ — это метод прогнозирования будущих событий путем анализа моделей поведения из прошлого.
В маркетинге прогнозный анализ можно использовать для прогнозирования сезонных колебаний продаж, чтобы можно было правильно рассчитать время и нацелить кампании.
Кроме того, вероятность того, что лиды перейдут от осведомленности к покупке, можно предсказать по их прошлому поведению. Например, количество предложений контента, с которыми взаимодействует лид, можно использовать в одной модели линейной регрессии для прогнозирования будущей вероятности превращения лида в покупателя со статистически значимым уровнем достоверности. С помощью этой информации вы можете создавать стратегически рассчитанные рекламные объявления, основанные на том, на каком этапе пути находится клиент.
№ 4. Обеспечение качества продукции
Хотя приведенные выше примеры прогнозного анализа включают реагирование на возможные будущие события, этот тип анализа также можно использовать для предотвращения катастрофических или нежелательных событий. В обрабатывающей промышленности, например, компьютеры могут быть обучены на прошлых данных, чтобы надежно прогнозировать, когда определенные машины сломаются.
Как только алгоритм обнаружит условия для надвигающегося сбоя, он отправит сигнал оператору-человеку, который затем сможет остановить машину, сэкономив корпорации тысячи, если не миллионы долларов на поврежденном продукте и затратах на ремонт. Этот подход делает немедленные, а не отдаленные прогнозы потенциальных отказов.
Экономия времени, денег и энергии является целью многих алгоритмов, и некоторые из этих программ даже предлагают улучшения и исправления, чтобы гарантировать, что проблемы не возникнут в будущем. Это применение предписывающего анализа; на практике нередко несколько форм аналитики работают вместе, чтобы найти решение.
Инструменты прогнозного анализа
Маркетологи могут использовать инструменты прогнозного анализа или программное обеспечение, чтобы лучше понять поведение клиентов, предсказать будущее и разработать стратегические планы на основе большого количества информации из прошлого.
По оценкам аналитиков, маркетинговые бюджеты составляют в среднем 9.5% от общего объема продаж компании. Показатель 2020 года был на 11% выше, таким образом, это снижение. Нет большего давления, чем когда-либо, на руководителей отдела маркетинга, чтобы получить максимальную отдачу от своего бюджета.
Появление инструментов и программного обеспечения для прогнозного анализа стало находкой для отдела маркетинга, помогая его руководителям определять выгодные перспективы и основывать стратегические решения на неопровержимых фактах. Мы рассмотрим лучшие инструменты или программное обеспечение для прогнозного анализа, которые помогут вам начать работу с аналитикой или усовершенствовать ее.
№1. Импровадо
Маркетологи могут использовать Improvado, платформу данных о доходах, для создания автоматических отчетов и информационных панелей и объединения данных в режиме реального времени из различных источников.
Более 500 источников данных (включая системы управления взаимоотношениями с клиентами, рекламные серверы и платформы электронной почты) могут обрабатываться платформой, преобразовываться в пригодные для использования форматы, а затем загружаться в хранилище данных или инструмент визуализации по вашему выбору.
Консолидация ваших маркетинговых данных позволяет вам увидеть общую картину успеха вашей маркетинговой кампании, понять, как лиды проходят через воронку конверсии, и сделать обоснованные предположения о вероятных результатах ваших маркетинговых усилий. Однако, если вы хотите расширить способы использования ваших данных и повысить эффективность своих маркетинговых кампаний, вы можете воспользоваться Профессиональными услугами компании.
№ 2. Инструмент анализа KNIME
KNIME — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для анализа данных, в котором используется подход «Строительные блоки анализа» для интеграции многочисленных компонентов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Если вы мало что знаете о кодировании, но хотите создавать и запускать эффективные рабочие процессы, эта платформа для вас.
С рабочим процессом, представленным в виде сети узлов, каждый отдельный шаг можно легко отслеживать, изолировать и устранять неполадки. Кроме того, с помощью KNIME пользователи могут подключаться к различным источникам данных, обрабатывать массивные наборы данных и создавать модели машинного обучения для таких задач, как классификация, регрессия, уменьшение размеров, кластеризация и т. д., используя самые современные методы. Кроме того, KNIME предоставляет графические сводки и диаграммы, чтобы помочь пользователям точно настроить и проверить свои модели.
Доступны бесплатная и премиальная версии KNIME. Однако может потребоваться серверная лицензия, если вам нужно выполнить особенно значительный запрос. Например, большой сервер, который может поддерживать пять пользователей и четыре вычислительных ядра, обойдется вам как минимум в 52,000 XNUMX долларов.
№ 3. Альтерикс
Чтобы помочь предприятиям находить ранее скрытые данные и делать точные прогнозы, Alteryx предоставляет полный набор инструментов автоматизированной аналитики, машинного обучения и обработки данных.
Платформа предоставляет централизованное место для хранения и обмена информацией, собранной из многих источников внутри компании, что позволяет получить более полную картину операционных показателей, более точное прогнозирование и более целостную формулировку стратегии.
Финансы, человеческие ресурсы, информационные технологии, цепочка поставок, маркетинг и продажи — это лишь некоторые из многих отраслей, которые обслуживает Alteryx.
№ 4. Студия RapidMiner
Инструменты предиктивного анализа RapidMiner основаны на основных компетенциях компании в области интеллектуального анализа данных и интеллектуального анализа текста. Эти фундаментальные функции упрощают извлечение данных из нескольких источников, их очистку и объединение в различные процедуры прогнозного моделирования. Все новички могут ознакомиться с ключевыми товарами компании, так как они доступны как в платной, так и в бесплатной формах. Блокноты RapidMiner помогают пользователям любого уровня подготовки быстро и легко создавать модели прогнозной аналитики.
Кроме того, бизнес также предлагает дополнительные инструменты для создания моделей (Auto Model) и развертывания (Model Deployment), а также подготовки данных (Turbo Prep) (Model Ops). Прогностические модели теперь можно легко использовать в компании благодаря новой библиотеке общих функций. При необходимости у платформы также есть несколько вариантов объяснения вещей и управления собой.
№ 5. Статистика TIBCO
Интуитивно понятный интерактивный интерфейс TIBCO Statistica, платформы для обработки данных и машинного обучения, прокладывает путь к широкому использованию науки о данных. Более того, TIBCO Statistica также уделяет особое внимание удобству использования и сотрудничеству, поскольку позволяет нескольким пользователям одновременно работать над одним и тем же проектом и упрощает обмен соответствующими данными внутри группы.
Этот инструмент может обрабатывать и очищать массивные наборы данных из самых разных источников и предоставляет широкий спектр статистических методов и интуитивно понятный интерфейс для быстрой разработки статистических моделей и моделей машинного обучения со встроенными алгоритмами и функциями. Если вы ищете инструмент бизнес-анализа, в котором приоритет отдается удобству для пользователя и командной работе, TIBCO Statistica — отличный выбор.
Программное обеспечение для прогнозного анализа
Прогнозный анализ может быть весьма полезен в вашей повседневной работе, независимо от того, являетесь ли вы аналитиком данных, инженером или владельцем бизнеса. Это может помочь вашей компании стать более продуктивной, безопасной и более чутко реагирующей на запросы потребителей, что даст вам преимущество в конкурентной борьбе. В решении вышеперечисленных задач помогают программы высшего уровня для предиктивного анализа. Тем не менее, не все имеют одинаковую ценность. Вот некоторые из лучших программ для прогнозного анализа, которые вы можете попробовать.
№ 1. Анаконда
Для тех, кто увлекается наукой о данных и функциями машинного обучения, доступно несколько выпусков продуктов Anaconda. Основной продукт компании с открытым исходным кодом называется Anaconda Enterprise и ориентирован на языки программирования Python и R. Программное обеспечение является кроссплатформенным, поэтому вы можете использовать его в Linux, Windows или Mac для проведения анализа данных и машинного обучения. Используя Anaconda, пользователи могут получить доступ к более чем 1,500 пакетам обработки данных Python и R, организовать свои библиотеки, зависимости и среды, а также выполнять анализ данных с помощью Dask, NumPy, pandas и Numba. После того как Anaconda сгенерирует результаты, вы можете использовать такие инструменты, как Matplotlib, Bokeh, Datashader и Holoviews, для их изучения.
№ 2. Пекан
Pecan — это цифровое решение с низким кодом и искусственным интеллектом (ИИ) для прогнозного анализа и обработки данных. Инструменты бизнес-аналитики (BI) доступны пользователям для увеличения продаж и улучшения операций. Тем не менее, предприятия могут сэкономить деньги, не нанимая специалистов по данным, потому что они просты и понятны в использовании. Без какого-либо кодирования все работает так же хорошо.
Кроме того, вы можете легко отрегулировать размер продукта, и он вполне адаптируется. Благодаря своим многочисленным преимуществам он широко используется организациями всех размеров и во всех областях, от медицинских и биологических наук до программирования видеоигр и электронной коммерции. Его используют многие крупные корпорации, в том числе Johnson & Johnson, SciPlay и Phoenix.
AutoML, создатель наборов данных, автоматическая подготовка данных, моделирование и обогащение, а также прогнозная аналитика на основе ИИ — вот некоторые из наиболее важных аспектов. Они позволяют пользователям, практически не имеющим опыта программирования, генерировать полезную информацию с помощью ИИ. Как и лучшие приложения бизнес-аналитики, Pecan предоставляет готовые модели прогнозирования и удобные информационные панели.
Программа безотказно работает с другими корпоративными программами. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot и другие платформы данных и маркетинга могут быть интегрированы без дополнительного программирования. Наконец-то Pecan может стать вашим по индивидуальному плану подписки.
№3. Хрустальный шар Оракула
Для моделирования, прогнозирования, имитации и оптимизации процессов многие предприятия обращаются к программному приложению Oracle Crystal Ball. Эта система была разработана для удовлетворения потребностей специалистов по стратегическому планированию, финансовых аналитиков, инженеров, ученых, владельцев бизнеса, сертифицированных бухгалтеров, менеджеров по маркетингу, венчурных капиталистов и экспертов по шести сигмам, предлагая сложные инструменты оптимизации и расчета для широкого круга секторов. Кроме того, он предоставляет пользователям множество ресурсов для принятия стратегических решений, дающих им преимущество перед конкурентами. Если вы решите, что эта платформа подходит для вашего бизнеса, доступна единовременная цена лицензии в размере 995 долларов США за пользователя приложения. Поставщик взимает плату в размере 218.90 долларов США за лицензию и поддержку обновлений программного обеспечения.
Важность прогнозной аналитики
Несколько секторов используют прогностический анализ как часть своих процессов принятия решений. Вот важность прогностического анализа:
№1. Маркетинг
Работники этой отрасли учитывают реакцию клиентов на экономику в целом при формулировании новых стратегий. Эти демографические изменения могут помочь им оценить, будет ли их текущее предложение продаваться на их целевом рынке.
Между тем, активные трейдеры рассматривают ряд исторических индикаторов, прежде чем принять решение о покупке или продаже ценной бумаги. Мы можем предсказывать будущие изменения цен с помощью скользящих средних, полос и контрольных точек, глядя на прошлое.
№ 2. Выявление заговоров
Прогнозный анализ может использоваться в финансовом секторе для анализа закономерностей, тенденций и транзакций. Банк или другое финансовое учреждение может проверить любую из этих транзакций, которые кажутся подозрительными на предмет возможного мошенничества. Чтобы помочь в этом, можно изучить время конкретных транзакций или активность между разными банковскими счетами.
№ 3. Человеческие ресурсы
Прогнозный анализ используется HR для улучшения различных действий, таких как прогнозирование будущих потребностей в рабочей силе и требований к навыкам или оценка данных о сотрудниках для определения причин высокой текучести кадров. В дополнение к прогнозированию разнообразия или инклюзивной деятельности, прогностический анализ может изучить производительность, таланты и предпочтения сотрудника, чтобы предсказать его продвижение по службе и помочь в планировании карьерного роста. Также читайте HR-АНАЛИТИКА: актуальность, примеры, курсы, вакансии.
№4. Прогнозирование
В производстве прогнозирование имеет решающее значение, поскольку оно гарантирует наиболее эффективное использование ресурсов цепочки поставок. Точные прогнозы необходимы для бесперебойной работы важнейших частей цепочки поставок, таких как управление запасами и производственный цех.
Качество данных, используемых для этих прогнозов, часто очищается и оптимизируется с помощью прогнозного моделирования. Лучшее прогнозирование возможно при использовании моделирования, поскольку оно позволяет системе получать больше данных, включая информацию из процессов, связанных с клиентами.
Заключение
Хотя начальные шаги к использованию прогнозного анализа могут показаться пугающими, любая компания, преданная процессу и обладающая ресурсами, может добиться успеха. Начать с небольшого пилотного проекта в ключевой части бизнеса — отличный способ контролировать первоначальные инвестиции и сократить время, необходимое для окупаемости этих инвестиций. После того, как модель введена в эксплуатацию, она, как правило, требует минимального обслуживания в течение многих лет, когда она генерирует полезную информацию.
Часто задаваемые вопросы о прогнозном анализе
Где используется прогнозный анализ?
Во многих секторах, таких как банковское дело, медицина, реклама и розничная торговля, используется прогнозный анализ. В прогнозном анализе используются многочисленные методы, такие как регрессионный анализ, деревья решений и нейронные сети. Анализ с перспективой на будущее сейчас.
Каковы три типа предсказания?
- индуктивный
- дедуктивный
- абдуктивного
Какова цель предиктивного анализа?
Он предсказывает будущие события, используя статистические методы, такие как алгоритмы машинного обучения и сложное прогностическое моделирование.
похожие статьи
- Прогностическая и предписывающая аналитика, объяснение!!! (+ Подробное руководство)
- Инструменты и программное обеспечение для прогнозной аналитики: 15+ лучших инструментов
- Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
- Планирование спроса: обзор, сравнения, зарплаты и вакансии
Справка
