Аналитика Big Data

Предиктивное моделирования решает типовые задачи регрессии и классификации, сегментации и кластеризации данных, а также анализа временных рядов. За счет использования алгоритмов машинного обучения в совокупности эти операции позволяют эффективно управлять и анализировать большие массивы «сырых» данных: выявлять зависимости между объектами и процессами, определять тренды сезонности и периодичности, а также группировать или сегментировать объекты по определенным признакам.

Методы предиктивной аналитики широко используются в бизнесе и производстве для оптимизации маркетинга, предсказания продаж, предсказания поломок и проведения превентивного сервисного обслуживания, оптимизации складских операций и маршрутов логистики, выявления тенденций к оттоку клиентов, разработки эффективных мер по их удержанию и продуктовых рекомендаций, а также оценки кредитного и психологического скорингов.