Wat is voorspellende analise data-ontginning?
Wat is voorspellende analise data-ontginning?

Video: Wat is voorspellende analise data-ontginning?

Video: Wat is voorspellende analise data-ontginning?
Video: Big Data In 5 Minutes | What Is Big Data?| Big Data Analytics | Big Data Tutorial | Simplilearn 2024, November
Anonim

Definisie. Data-ontginning is die proses om nuttige patrone en neigings in groot te ontdek data stelle. Voorspellende analise is die proses om inligting uit groot datastelle te onttrek om voorspellings en ramings oor toekomstige uitkomste te maak. Belangrikheid. Help om versamel te verstaan data beter.

Ook gevra, wat is voorspellend in data-ontginning?

Voorspellende data-ontginning is data-ontginning wat gedoen word met die doel om besigheidsintelligensie of ander te gebruik data om tendense te voorspel of te voorspel. Hierdie tipe van data-ontginning kan sakeleiers help om beter besluite te neem en kan waarde toevoeg tot die pogings van die ontledingspan.

Net so, wat is die doel van voorspellende analise? Voorspellende analise is die gebruik van data, statistiese algoritmes en masjienleertegnieke om die waarskynlikheid van toekomstige uitkomste gebaseer op historiese data te identifiseer. Die doelwit is om verder te gaan as om te weet wat gebeur het om 'n beste beoordeling te gee van wat in die toekoms sal gebeur.

Weet ook, wat word bedoel met voorspellende analise?

Deur Vangie Beal. Voorspellende analise is die praktyk om inligting uit bestaande datastelle te onttrek om patrone te bepaal en toekomstige uitkomste en tendense te voorspel. Voorspellende analise vertel jou nie wat in die toekoms gaan gebeur nie.

Hoe word voorspellende analise gedoen?

Voorspellende analise gebruik historiese data om toekomstige gebeure te voorspel. Tipies word historiese data gebruik om 'n wiskundige model te bou wat belangrike tendense vasvang. Daardie voorspellende model word dan op huidige data gebruik om te voorspel wat volgende gaan gebeur, of om aksies voor te stel om te neem vir optimale uitkomste.

Aanbeveel: