Vizlib – een snelle introductie
Vizlib heeft recent nieuwe plug-and-play analysemogelijkheden toegevoegd aan de Vizlib bibliotheek, zoals voorspellende prognoses binnen de Vizlib grafieken. Met een klik kunt u wiskundige algoritmen gebruiken binnen Qlik Sense.
Geavanceerde analyses
Advanced Analytics is een reeks analytische methoden van de volgende generatie die geavanceerde modelleringstechnieken en wiskundige algoritmen gebruiken om diepere inzichten te ontdekken, organisaties te helpen patronen te identificeren, trends te voorspellen en verandering te stimuleren met op feiten gebaseerde oplossingen. Het biedt ondernemingen de mogelijkheid om verfijnde, gedetailleerde antwoorden te krijgen op complexe vragen.
Hoewel geavanceerde analyses betrekking hebben op het optimaliseren en voorspellen van de beste volgende actie, is business intelligence gericht op rapportage op basis van statistieken, dashboarding en ad-hoc-query’s (doorgaans geclassificeerd als beschrijvende analyses). Het maakt gebruik van historische en actuele gegevens om organisaties te helpen toegang te krijgen tot effectievere strategische, tactische en operationele inzichten en besluitvorming. Het belangrijkste verschil tussen business intelligence en geavanceerde analyses is dat de eerste gericht is op het verleden (wat is er gebeurd?) en de laatste probeert de toekomst te voorspellen (wat is de volgende stap?).
Hoe gebruiken bedrijven geavanceerde analyses?
De toepassingen van geavanceerde analyses zijn breed en gevarieerd, gaande van klassieke verkoop- en vraagprognoses tot voorspellende politieoplossingen en klantensuccesoptimalisatie. Om u een snel voorbeeld te geven, hier volgen enkele algemene scenario’s voor business intelligence versus geavanceerde analyses.
Bedrijven die besluiten om in geavanceerde analyses te investeren en deze uit te proberen, streven vaak naar verbetering van hun interne processen, zoals risico- of klantrelatiebeheer, ontwikkelen nieuwe producten of diensten, richten hun aanbod beter op hun klanten of verbeteren hun bestaande producten.
De mogelijkheid om gebruik te maken van geavanceerde analyses geeft organisaties de mogelijkheid om meer voorspellende en real-time beslissingen te nemen, wat vaak resulteert in verbeterde, kosteneffectievere prestaties. Volgens onderzoek, ziet 58% van de datagedreven organisaties die voorspellende analyses uitvoeren “een verband tussen analytische initiatieven en een” aanzienlijke verbetering “in hun concurrentieposities”.
Ondanks de toenemende afhankelijkheid van datagedreven oplossingen, ontbreekt het ondernemingen nog aan geschoolde interne werknemers om al die gegevens te begrijpen. Daarbovenop noemen veel organisaties een gebrek aan budget als een andere belangrijke blokkering van hun analyse-inspanningen. En zelfs die organisaties die vooruitgang boeken in het kapitaliseren van bedrijfsgegevens en analysestrategieën met succes implementeren, hebben niet altijd de mogelijkheid om gegevenswetenschap te gebruiken.
Maar naarmate markten in razendsnel tempo evolueren en verschillende technologische storingen nog steeds vrijwel alle sectoren beïnvloeden, is het hebben van een concurrentievoordeel dat wordt geboden door geavanceerde analyses, bepalend voor winnaars en verliezers in de sector.
Voorspellingsvermogen in de Vizlib lijngrafiek
Onze ingebouwde prognosemogelijkheid voor de Vizlib lijndiagram stelt u in staat om trends te voorspellen en voorspellingen te doen in tijdreeksen op basis van historische en bijna-realtime gegevens. Het verdeelt de tijdreeks in 4 samenstellende delen: niveau, trend, seizoenaliteit en ruis. Vervolgens wordt een drievoudig exponentieel afvlakkingsalgoritme (Holt-Winters-benadering) gebruikt om de prognose voor de gegeven tijdreekscomponenten en parameters te berekenen.
Het geleverde algoritme gebruikt een model-autofitting om de prognose te optimaliseren door de voorspellingsfout (het verschil tussen werkelijke en voorspelde waarden) te minimaliseren. Als gebruiker kunt u het optimalisatieniveau kiezen (van economisch tot bazooka), wat leidt tot een nauwkeuriger resultaat door de rekeninspanning te verhogen. Bovendien berekent het het voorspellingsinterval met behulp van een bootstrap-methode.
Zowel de voorspelde waarden als het voorspellingsinterval worden aan het einde toegevoegd aan de lijngrafiek, waardoor uw tijdreeks naar de toekomst wordt uitgebreid.
Clusteringsvermogen in de Vizlib spreidingsdiagram
De volgende zijn onze nieuw toegevoegde clustermogelijkheden in de Vizlib spreidingsgrafiek. Clustering is een taak waarbij gegevenspunten worden gegroepeerd in categorieën door hun overeenkomsten te analyseren. Eenvoudig gezegd, het doel van clusteringtechnieken, zoals K-middelen die we in onze spreidingsdiagram gebruiken, is om groepen met vergelijkbare functies te onderscheiden en deze toe te wijzen aan relevante clusters.