A Simple Key For التحليل التنبئي Unveiled
A Simple Key For التحليل التنبئي Unveiled
Blog Article
تشكّل الجزء الأكبر من المشروع، وتتألف من خمس مهام: اختيار مجموعات البيانات وتوثيق سبب الإدراج أو الاستبعاد، تنظيف البيانات، تكوين البيانات عبر استخلاص سمات جديدة من البيانات الموجودة، ودمج البيانات من عدّة مصادر، وتنسيقها.
تنبؤ بالطقس:يستخدم خبراء الأرصاد الجوية أيضًا التحليلات التنبؤية لتحقيق الدقة. فهم يجمعون البيانات من الأقمار الصناعية ومحطات الأرصاد الجوية وأجهزة الاستشعار المختلفة ويرسلونها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، الذي يوفر التنبؤات.
الالتزام بالوقت: يحتاج تحليل البيانات لوقت طويل غالبًا، وعدم توفر الوقت المناسب للمهمة قد يؤدي إلى تنفيذها بطريقة خاطئة.
حيث تتضمّن مرحلة التَّنظيف: إيجاد القيم المفقودة، وإزالة القيم غير المرغوبة، تحديد الأخطاء وإزالتها.
هناك أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لبناء تطبيق تحليلي تنبؤي.
السلاسل الزمنية هي سلسلة زمنية من البيانات التي يتم فهرستها على فترات زمنية محددة مسبقًا. هذا النموذج جيد لـ تمويل، والهندسة، والتعرف على الأنماط، والتنبؤ بالطقس، والمزيد.
تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
كيف يكون التوثيق للمعلومات المأخوذة من مواقع الإنترنت؟
بناء النموذج هو عملية اختيار الخوارزميات المناسبة وتدريبها على البيانات التاريخية لإنشاء نماذج تنبؤية.
غالبًا ما تُستخدم البيانات الترتيبية في أبحاث العلوم الاجتماعية، إذ توفر رؤى قيمة حول كيفية مقارنة مجموعات الأشخاص المختلفة ببعضهم البعض.
كما تشير أسماؤهما المختلفة، فإن التحليلات الوصفية هي المجال الذي نور يصف أي شيء حدث في موقف ما، في حين تحاول التحليلات التشخيصية اكتشاف سبب حدوث ذلك الشيء.
وينصب تركيزنا الأساسي على تنمية الموارد البشرية من خلال الاستخدام الاستراتيجي لأدوات الذكاء الاصطناعي.
يتم التنبؤ بنسب الأسعار والطلب، إذ يتم تحديد تأثير الأحداث الجوية وتعطل المعدات واللوائح والمتغيرات الأخرى على تكاليف الخدمة.
يمكن أن يساعد التحليل الإحصائي في العثور على أسواق جديدة، فهو يحدد المجالات والأسواق التي يمكن للشركة الدخول إليها، أو من ناحية أخرى، الأماكن التي يجب مغادرتها. فمثلًا يوفّر التحليل الإحصائي معلومات عن: