تعتمد التحليلات التنبؤية، جنبًا إلى جنب مع تقنيات التنقيب عن البيانات والنماذج التنبؤية، على تقنيات التحليل متعددة المتغيرات، بما في ذلك نماذج السلاسل الزمنية أو الانحدار المتقدم.

ويمكن أن يؤدي هذا إلى استراتيجيات لعب أفضل، وتحسين أداء الفريق، والوقاية من الإصابات بشكل أفضل.

الأسواق التي يمكن استثمارها وتحقيق المزيد من المبيعات.

حيث تتضمّن مرحلة التَّنظيف: إيجاد القيم المفقودة، وإزالة القيم غير المرغوبة، تحديد الأخطاء وإزالتها.

وبالمثل، معرفة مدى تحقيق الحملات الإعلانية لأهدافها التسويقية، يختلف عن معرفة نسب الربح من مختلف المنتجات.

تحتاج النماذج التنبؤية إلى مراقبة وصيانة مستمرة لضمان دقتها مع مرور الوقت. يتضمن ذلك إعادة تدريب النماذج ببيانات جديدة وتعديلها حسب الضرورة.

احصل على أخبار حصرية حول الدورات والأحداث والتحديثات القادمة.

نظرا لأنها محادثة آمنة وخاصة ، فإنها تساعدك في الحصول على تفاصيل أفضل حول مشكلة ما.

البيانات الاسمية: تُعدّ أكثر أنواع البيانات الأساسية في الإحصاء، وهي نوع من البيانات الفئوية التي ليس لها ترتيب طبيعي، مثل الجنس والعرق والانتماء الديني.

بيانات النسبة: بيانات النسبة هي بيانات كمية لها ترتيب طبيعي ومسافات متساوية بين القيم، مثل الوزن والطول والدخل، وتُستخدم غالبًا في أبحاث الاقتصاد والأعمال، لأنها توفر مخرجات حول الصحة التحليل التنبئي المالية للسكان.

إدارة المخاطر: في صناعات مثل التأمين والتمويل ، تساعد التحليلات التنبؤية في تقييم المخاطر وتخفيفها.

تبحث هذه الطريقة حساب المتوسط العام لمجموعة من البيانات النوعية، إذ تسمح بتحديد الاتجاه العام لمجموعة البيانات، كأن تحاول تحديد متوسط المبيعات خلال أشهر معينة، لتوفير ما يلزم من الإنتاج والمخزون.

يستخدم الحقائق التاريخية لتنبؤ بالأحداث المستقبلية. يستخدم برامج التعلم الآلي لتحليل البيانات.

تعقيد:إن التحليلات التنبؤية ليست موضوعًا بسيطًا للغاية، لذا قد لا تكون مناسبة للجميع.