Лучшие сервисы для предиктивного анализа

Рейтинг 0.00 (0 Голоса)
Saphanajourney - отзывы, цена, альтернативы (аналоги, конкуренты), бесплатные лимиты, функционал, сравнения

Saphanajourney

2 Отзывы
Официальный сайт
saphanajourney.com
Nice - отзывы, цена, альтернативы (аналоги, конкуренты), бесплатные лимиты, функционал, сравнения

Nice

2 Отзывы
Официальный сайт
nice.com

Недавние отзывы

Инга Зинченко

Инга Зинченко на Binotel

Впервые пользуемся услугами виртуальной АТС и ай-пи телефонией. Как новичкам, нам было трудно разобраться в разнообразных предложениях по этой услуге....
Николай Архипов

Николай Архипов на Yoolla

Имел дело с почти 10 медиасетями. У каждой свои плюсы и минусы, но Yoola тупо лучше.
Валерий Жмышенко

Валерий Жмышенко на Zadarma

Отличное решение для организации телефонной связи в офисе. Настраивается все в пару кликов, платить надо только за фактическое использование услуг (а ...
Алексей Калугин

Алексей Калугин на Ringostat

После перехода удалось неплохо поднять показатели по контексту. Запомнил, что в процессе подключения почти не было вопросов, а по нюансам все понятно ...
Ивлеев Евгений

Ивлеев Евгений на Binotel

Очень хорошая задумка, но реализация ужас и безответственность сотрудников. Не первый год клиент, если ранее хоть чего-то можно было добиться, то тепе...
Фильтры
Поддерживает русский язык
Да
Нет
Рейтинг

Машинное обучение - это метод программирования и обучения системы выполнению определенных действий и разработке определенных моделей, в то время как прогностическое аналитическое мышление сосредоточено на создании выходных данных, ориентированных на будущее. Машинное обучение может быть методом проведения предиктивного анализа.

Предиктивный анализ имеет широкий спектр применения, включая прогнозирование продаж и цепочки поставок, моделирование поведения и финансовое моделирование.

Некоторые популярные инструменты предиктивного анализа являются бесплатными, но требуют большего опыта кодирования. Более доступные продукты, с более простыми интерфейсами, могут варьироваться от $20 на пользователя в месяц до более $ 100 на пользователя в месяц.

Руководство покупателей по выбору сервиса для предиктивного анализа

 

Что такое сервис для предиктивного анализа?

Предиктивная (прогностическая) аналитика используется для анализа текущих данных и исторических фактов с целью лучшего понимания клиентов, продуктов и партнеров. Оно также используется для определения потенциальных рисков и возможностей. Платформы предиктивной аналитики, как правило, являются очень сложными продуктами, и для их эффективного использования требуются навыки прогнозирования.

 

В руках опытных аналитиков данных и специалистов по анализу данных, предиктивная аналитика может быть чрезвычайно мощным инструментом. Она может, например, рассчитать стоимость жизни клиента для данного покупателя; оценить прогноз продаж на следующий квартал или предсказать, какой продукт онлайн-покупатель, скорее всего, купит следующим.

 

Важность хороших данных

Основой хороших прогнозных результатов являются хорошие данные. Например, чтобы сделать прогноз о том, что покупатели, скорее всего, купят в будущем, необходимо иметь детальные данные о том, что они купили в прошлом, атрибуты приобретенных продуктов и т.д.

 

При условии наличия адекватных высококачественных данных, прогнозные модели создаются с использованием таких методов, как регрессионное тестирование, деревья решений или других методик для измерения степени корреляции между переменными, чтобы помочь предсказать будущее поведение.

 

Predictive Analytics vs. Business Intelligence

Инструменты предиктивной аналитики тесно связаны с бизнес-аналитикой и иногда рассматриваются как часть вселенной БА. Различие между бизнес аналитикой и предиктивным анализом заключается в том, что БА обычно считается наглядной, т.е. рассматривает то, что происходило в прошлом. Прогнозный анализ заключается в нахождении скрытых закономерностей в данных с использованием сложных математических моделей для прогнозирования будущих результатов.

 

Появление больших платформ данных, таких как Hadoop, и очень быстрых аналитических продуктов, работающих с памятью, привело к некоторому размыванию границ между большими данными и предиктивным анализом.

 

Ценообразование

Пара известных существующих продуктов владеют львиной долей рынка и эти инструменты, как правило, гораздо дороже, чем новые продукты с гораздо меньшей долей рынка. Один из ведущих продуктов в этой категории стоит более $5000 на одного пользователя. Более новые, но менее известные продукты, как правило, стоят намного меньше лидеров рынка.

 

Бесплатный язык программирования R с открытым исходным кодом имеет более 3000 аналитических приложений, разработанных сообществом, но может быть сложным в использовании, так как он основан на коде и не имеет визуального рабочего пространства с возможностью drag-and-drop.