3. Prognozēšana Prognozējošā analītika ir vēsturisku un aktuālu datu statistiskā analīze ar mērķi atklāt sakarības un, balstoties uz šīm sakarībām, prognozēt turpmākus notikumus/rezultātus/tendences...
4.
5. Zināmie dati 25 gadi, vīrietis, Jau 5 gadus strādā birojā Precējies Skrējis 21km pagājušajā gadā, laiks 1:58 Šogad skrien 42km, 22.maijā Trenējas kopš 17.marta
7. Zināmie dati 25 gadi, vīrietis, Jau 5 gadus strādā par velokurjeru Precējies Skrējis 21km pagājušajā gadā, laiks 1:58 Šogad skrien 42km, 22.maijā Trenējas kopš 17.marta
8. Veiksmīgas prognozēšanas nosacījumi Pēc iespējas visaptveroši dati Samazinātas anomālijas datos (!) Nekļūdīga datu loģika Vēsturiskie dati Ticama datu izcelsme Atbilstoša metodoloģija
10. Vajadzība paredzēt... Sacensība, uzvara, būt labākajam... Klientu uzvedība Konkurentu aktivitāte Produktu un pakalpojumu piesātināts tirgus Finanšu riski Kriminālistika ...
11. Mīti un patiesība Prognozējošā analītika nav maģija Statistika Nav gatavu risinājumu Ir gatavi instrumenti Nav universālu risinājumu Ir pielāgojami risinājumi Jāuzdod pareizie jautājumi Jo precīzāks jautājums, jo izsmeļošāka atbilde BI, PA risinājumi ir tikai platformas, darbarīki Svarīgs ir pielietojums Mašīna nerada Radīt spēj tikai cilvēka prāts (pagaidām)
17. Modeler pielietojums Klientu attiecību vadība – “analytical CRM” Labāko, potenciālo klientu pētījumi Tirgus paplašināšana Patērētāju uzvedības izpēte Klientu zaudēšana Risku izvērtēšana Kriminālistika Naudas atmazgāšanas apkarošana Tīkla drošības monitorings Vēja enerģijas kontrole Ražošanas procesu optimizācija Vides pārvalde un aizsardzība Zinātne: Ģenētika Farmācija Medicīniskie pētījumi Pārtikas rūpniecība
19. Komplekso piedāvājumu veidošana Dati Pirkumu groza saturu Pircēja raksturojums Aprēķini Produktu grozu veidi Katra produkta nozīmība Katra pircēja «attieksme» pret šo piedāvājumu Ieguvums Dati jaunu produktu grozu veidošanai Pircēju segmentācija Pirkšanas varbūtība Demogrāfisko faktoru nozīme
20. Risku identificēšana Dati Kredītu atmaksas grafika izpilde Kredītņēmēja raksturojums Dati par nemaksātājiem Aprēķini Kredītņēmēju segmentācija Paaugstināta riska grupas Ieguvums Dinamisks riska koeficients Nepārtrauktu modeļa atjaunošanu/pārbaudi Iespēju mazināt risku jau pirms incidenta
23. ApzinībaStudentu vide ir atkarīga no izmaiņām sabiedrībā, kultūrā, ekonomikā, utt. Dati Studentu uzvedība Raksturojums Aprēķini «normālo» datu modelis Anomāliju fiksēšana Latento mainīgo identificēšana Ieguvums Problemātisko grupu identifikācija Kritisko faktoru nozīmīguma izmaiņas Proaktīva ziņošanas sistēma Studentu skaita stabilizācija
25. Sociālo tīklu izmantošana RTL Netherlands Auditorijas reakcijas pētījums X factor šova vajadzībām Tika apkopoti sociālo tīklu komentāri, izveidota «emociju» datubāze un apkopoti rezultāti Latvijā, SIAA&I sociālo tīklu komentāru analīze
26. Vēl ... Budžeta plānošana Tirgus nišu sadalījums Ražošanas procesu optimizācija Loģistika Iedzīvotāju migrācija Nodokļu nomaksa ...
27. Kopsavilkums - Modeler Integratīvi analīzes modeļi Sistēma elastīga uz izmaiņām datos Savietojams ar citām sistēmām Ērta lietotāja saskarne Plašas statistiskās iespējas
28. Prognozējošās analītikas ieviešana Situācijas analīze, Biznesa izpratne Datu priekšizpēte, Analīzes plānošana Modelēšana, Testēšana Pārbaude Ieviešana, Pielietojums
30. DPA piedāvājums Izvēlamies vienu izaicinājumu Bez maksas veicam pilotprojektu Izveidojam prognozējošo modeli Prezentējam ieguvumu un rekomendācijas
Notes de l'éditeur
BusinessIntelligence sistēmu izmantošana Jūsu uzņēmuma vai iestādes datu analīzē un pārskatu veidošanā padara šo procesu ātrāku un pārskatus – plašāk izmantojamus. Prezentācijā gūsiet plašāku ieskatu par SQL2008 kā datu glabāšanas un analīzes platformas priekšrocībām, kā arī par integrāciju ar SharePoint, Excel 2010 % PowerPivot risinājumiem.
Sakarības VS mācīšanāsK-nearestneigbouhrSupportvectormachines
