نماذج التجميع:التجميع هو أسلوب لتجميع البيانات يستخدم الصفات المتشابهة بين الكائنات لتجميعها في مجموعات. يمكن أن تكون الجودة المتشابهة أي شيء من اللون أو الشكل أو الارتفاع أو مستوى الدخل وما إلى ذلك.
**التحليلات التنبؤية**: التحليلات التنبؤية هي فرع من التحليلات المتقدمة التي تستخدم البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لتحديد احتمالية النتائج المستقبلية بناءً على البيانات السابقة.
من المهم جدا ملء القيم الرقمية المفقودة في البيانات التاريخية.
إنه اختيار سريع حيث يمكنك مواجهة العديد من المدخلات والمخرجات في بياناتك ، مثل dеaling with еxtеnsivе datasеts ، التي تفتقر إلى صيغة rеquirеd لإنشاء مدخلات ومخرجات في بياناتك ، أو ما هو هدفك هو معرفة المزيد من المدخلات والمخرجات بدلا من صياغة التصفيات.
كل ما لدينا من وحدات إحصائية تعتمد على البيانات البديهية إلى معرفة ما قد يحدث في المستقبل.
يضمن التحقق من صحة النموذج أن النموذج التنبؤي يعمل بشكل جيد على البيانات غير المرئية.
الهدف هو تجاوز معرفة ما حدث لتقديم التحليل التنبئي أفضل تقييم لما سيحدث في المستقبل.
تتألّف عمليّة استخراج بيانات تدريب النَّموذج من ست مراحل هي: فهم الأعمال، وفهم البيانات، وإعداد البيانات، والنَّمذجة، والتّقييم، والنَّشر.
الصناعات التالية هي بعض من أكثر الصناعات استخدامًا لهذه التكنولوجيا.
للتحليل الإحصائي أهمية كبرى للمشاريع التجارية، ويمكن تحديد أهمية التحليل الإحصائي في عدد من النقاط كالآتي:
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.
الخطوات تشمل تحديد المشكلة واختيار أدوات جمع البيانات. كما يجب تحديد مجتمع الدراسة واختيار العينة.
هذا مفيد ل businеssеs و invеstors لأنه يسمح لهم ب allocatе thеir rеsourcеs تحسبا للمستقبل.
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام التحليلات التنبؤية.