Предиктивная аналитика — это область аналитики, которая включает использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Power BI — это мощный инструмент, который позволяет пользователям создавать отчеты и информационные панели на основе своих данных. В этой статье мы рассмотрим, как прогнозную аналитику можно использовать в Power BI с использованием методов машинного обучения.
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Он включает в себя использование алгоритмов, которые могут идентифицировать шаблоны и отношения в данных и делать прогнозы на основе этих шаблонов. Методы машинного обучения можно использовать для создания прогностических моделей, которые можно использовать для прогнозирования будущих результатов.
Чтобы использовать машинное обучение в Power BI, вам потребуется использовать службу Power BI, которая представляет собой облачную платформу, позволяющую создавать, совместно использовать и совместно работать над отчетами и информационными панелями. Вы также можете использовать службу машинного обучения Azure, которая представляет собой облачную службу, предоставляющую ряд алгоритмов и инструментов машинного обучения.
Примеры прогнозной аналитики в Power BI в режиме реального времени с использованием машинного обучения включают:
1. Прогнозирование оттока клиентов. Отток клиентов — это процент клиентов, которые перестают пользоваться продуктом или услугой в течение определенного периода времени. Анализируя данные о клиентах, такие как история покупок и модели использования, алгоритмы машинного обучения могут использоваться для выявления клиентов, которым грозит отток. Эта информация может быть использована для разработки целевых маркетинговых кампаний или стратегий удержания.
2. Прогнозирование продаж. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа исторических данных о продажах и выявления закономерностей и тенденций, которые можно использовать для прогнозирования будущих продаж. Эта информация может быть использована для информирования о стратегиях продаж и маркетинга, а также для оптимизации управления запасами.
3. Обнаружение мошенничества: алгоритмы машинного обучения могут использоваться для выявления закономерностей и аномалий в финансовых данных, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Эта информация может быть использована для предотвращения мошенничества и снижения финансовых потерь.
Чтобы создать прогностические модели в Power BI, вам необходимо выполнить следующие действия:
а) Определите проблему: определите проблему, которую вы хотите решить, и определите данные, необходимые для ее решения.
б) Соберите и подготовьте данные: соберите необходимые данные и подготовьте их для анализа. Это может включать очистку и преобразование данных для обеспечения их согласованности и точности.
c) Выберите алгоритм машинного обучения: выберите алгоритм машинного обучения, наиболее подходящий для ваших данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить.
г) Обучите модель: используйте алгоритм машинного обучения для обучения прогнозной модели с использованием исторических данных.
e) Протестируйте и оцените модель. Протестируйте модель с использованием набора тестовых данных, чтобы оценить ее производительность и определить области, в которых ее необходимо улучшить.
f) Разверните модель: после того, как модель протестирована и оценена, разверните ее в Power BI, чтобы сгенерировать прогнозы на основе новых данных.
В заключение следует сказать, что прогнозная аналитика с использованием машинного обучения — это мощный инструмент, который можно использовать для принятия решений на основе данных в Power BI. Выявляя закономерности и взаимосвязи в исторических данных, алгоритмы машинного обучения можно использовать для точного прогнозирования будущих результатов. С ростом доступности алгоритмов и инструментов машинного обучения они становятся все более доступными для пользователей Power BI всех уровней квалификации.
