Vizlib - eine kurze Einführung
Vizlib hat der Vizlib-Bibliothek kürzlich neue Plug-and-Play-Analysefunktionen hinzugefügt, z. B. die Vorhersage von Vorhersagen in den Vizlib-Diagrammen. Mit einem Klick können Sie mathematische Algorithmen verwenden Qlik Sinn.
Erweiterte Analyse
Advanced Analytics ist eine Suite von Analysemethoden der nächsten Generation, die fortschrittliche Modellierungstechniken und mathematische Algorithmen verwenden, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, Unternehmen dabei zu helfen, Muster zu identifizieren, Trends vorherzusagen und Veränderungen mit faktenbasierten Lösungen voranzutreiben. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, anspruchsvolle und detaillierte Antworten auf komplexe Fragen zu erhalten.
Während es bei Advanced Analytics darum geht, die beste nächste Aktion zu optimieren und vorherzusagen, konzentriert sich Business Intelligence auf die Berichterstellung auf der Grundlage von Statistiken, Dashboarding und Ad-hoc-Abfragen (normalerweise als beschreibende Analyse klassifiziert). Es verwendet historische und aktuelle Daten, um Unternehmen den Zugriff auf effektivere strategische, taktische und operative Erkenntnisse und Entscheidungen zu erleichtern. Der Hauptunterschied zwischen Business Intelligence und Advanced Analytics besteht darin, dass sich ersteres auf die Vergangenheit konzentriert (was ist passiert?) Und letzteres versucht, die Zukunft vorherzusagen (was kommt als nächstes?).
Wie setzen Unternehmen Advanced Analytics ein?
Die Anwendungen der fortschrittlichen Analytik sind breit und vielfältig und reichen von klassischen Umsatz- und Bedarfsprognosen über vorausschauende Polizeilösungen bis hin zur Optimierung des Kundenerfolgs. Um Ihnen ein kurzes Beispiel zu geben, finden Sie hier einige gängige Business Intelligence- und erweiterte Analyseszenarien.
Unternehmen, die in fortschrittliche Analysen investieren und diese ausprobieren möchten, bemühen sich häufig, ihre internen Prozesse wie das Risiko- oder Kundenbeziehungsmanagement zu verbessern, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, ihre Angebote auf ihre Kunden zu konzentrieren oder ihre vorhandenen Produkte zu verbessern.
Durch die Möglichkeit, fortschrittliche Analysen zu nutzen, können Unternehmen vorausschauendere Entscheidungen in Echtzeit treffen, was häufig zu einer verbesserten und kostengünstigeren Leistung führt. Untersuchungen zufolge sehen 58% der datengesteuerten Unternehmen, die Predictive Analytics durchführen, „einen Zusammenhang zwischen analytischen Initiativen und einer„ signifikanten Verbesserung “ihrer Wettbewerbsposition“.
Trotz zunehmender Abhängigkeit von datengesteuerten Lösungen fehlt es den Unternehmen immer noch an qualifizierten internen Mitarbeitern, um all diese Daten zu verstehen. Darüber hinaus führen viele Organisationen fehlende Budgets als eine weitere große Blockade ihrer Analysebemühungen an. Und selbst Unternehmen, die Fortschritte bei der Kapitalisierung von Geschäftsdaten und der erfolgreichen Implementierung von Analysestrategien erzielen, sind nicht immer in der Lage, Data Science zu nutzen.
Da sich die Märkte jedoch rasant entwickeln und verschiedene Technologieprobleme immer noch praktisch alle Branchen betreffen, wird ein Wettbewerbsvorteil durch fortschrittliche Analysen die Gewinner und Verlierer in der Branche bestimmen.
Vorhersagbarkeit im Vizlib-Liniendiagramm
Unsere integrierte Prognosefunktion für das Vizlib-Liniendiagramm ermöglicht es Ihnen, Trends vorherzusagen und Vorhersagen in Zeitreihen auf der Grundlage historischer und zeitnaher Daten zu treffen. Es unterteilt die Zeitreihen in 4 Bestandteile: Pegel, Trend, Saisonalität und Lärm. Dann wird ein dreifach exponentieller Glättungsalgorithmus (Holt-Winters-Näherung) verwendet, um die Vorhersage für die gegebenen Zeitreihenkomponenten und -parameter zu berechnen.
Der bereitgestellte Algorithmus verwendet eine automatische Modellanpassung, um die Prognose durch Minimierung des Vorhersagefehlers (der Differenz zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Werten) zu optimieren. Als Benutzer können Sie die Optimierungsstufe (von wirtschaftlich bis Panzerfaust) auswählen, was zu einem genaueren Ergebnis führt, indem der Rechenaufwand erhöht wird. Darüber hinaus wird das Vorhersageintervall mithilfe einer Bootstrap-Methode berechnet.
Sowohl die vorhergesagten Werte als auch das Vorhersageintervall werden am Ende zum Liniendiagramm hinzugefügt, wodurch Ihre Zeitreihen in die Zukunft verlängert werden.
Clusterfähigkeit im Vizlib-Streudiagramm
Im Folgenden finden Sie unsere neu hinzugefügten Clusterfunktionen im Vizlib-Streudiagramm. Clustering ist eine Aufgabe, bei der Datenpunkte durch Analyse ihrer Übereinstimmungen in Kategorien gruppiert werden. Einfach ausgedrückt besteht der Zweck von Clustering-Techniken, wie z. B. K-Ressourcen, die wir in unserem Streudiagramm verwenden, darin, Gruppen mit ähnlichen Funktionen zu unterscheiden und sie relevanten Clustern zuzuweisen.