A Review Of التحليل التنبئي

A Review Of التحليل التنبئي

Blog Article

يستخدم تحليل الارتباط لتحديد درجة العلاقة بين متغيرين أو أكثر، مثل تحليل أرقام مبيعات منتجات محددة في أوقات محددة.

هذا النموذج من خلال intеlligеncе الاصطناعي و pattеrn rеcognition للتعامل مع اتصالات البيانات المعقدة.

حيث يتمّ اختبار دقة النّموذج وموثوقيته باستخدام مجموعة من البيانات منفصلة عن البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.

تشخيص الرعاية الصحية: يستخدمه أخصائيو الرعاية الصحية للتنبؤ بالأمراض والتدخل المبكر.

التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية:يمكن أن تساعد الأنماط نفسها أيضًا في تحديد اتجاهات السوق وسلوك العملاء المرتبط بها.

تساعد في تحديد نوع الأفراد المراد استهدافهم وكيفية التواصل معهم ومتى يتم الاتصال بهم وما هي الرسائل التي يجب استخدامها للتواصل معهم.

أدى تطور أدوات التحليلات التنبؤية إلى جعلها أكثر فائدة وأهمية للشركات من أي وقت مضى. ومن أفضل هذه الأدوات وأكثرها شيوعاً نذكر:

إذ يبني التحليل التنبؤي معرفته، بالاعتماد على هذه النماذج الوصفية بالإضافة للبيانات، لتحديد احتمالية حدوث نتائج مستقبلية معينة.

سيناريو المبيعات

وتعدم جميع أنواع المستخدمين، كما توفر تكاملاً قوياً مع تطوير التطبيقات المتنوعة ما يسهل نشر إمكانات التحليلات التنبؤية نور الامارات مباشرةً في التطبيقات وسير عمل الأعمال.

أمن البيانات: لا بد من التأكد من الحصول على البيانات عبر مصادر موثوقة، ثم تخزين هذه البيانات بشكلٍ يمنع اختراقها أو العبث بها، حتى تكون فعالة حال تحليلها.

كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور مجموعة البيانات باستخدام لغة البرمجة بايثون.

ميزة تنافسية: تكتسب الشركات ميزة من خلال توقع اتجاهات السوق وسلوك العملاء والفرص الناشئة.

نأمل أن يساهم هذا المقال في فهم أهمية التحليل الإحصائي في البحث العلمي.