Предиктивная аналитика
Позволяет быстро находить скрытые закономерности в большом объеме данных и на основе этого разрабатывать наиболее успешную бизнес-стратегию. Полный цикл предиктивной аналитики – структурирование данных, их исследование, предиктивное моделирование (прогнозирование, кластеризация, скоринг), построение модели и оценка ее эффективности. Наиболее оптимальное решение будет принято в том случае, если удалось обработать максимальное количество данных, так как этого требуют алгоритмы регрессии и контролируемого обучения.
Правда, существует один нюанс: обработка больших массивов данных обычно занимает много времени, что затрудняет эффективное прогнозирование и быстрое принятие решений. Однако нередко бизнес требует, чтобы в область исследования попала не только уже обработанная информация, но и новые данные, а прогнозы делались быстро, почти мгновенно, и с наилучшим результатом. Это условие заставляет разработчиков рассматривать традиционные алгоритмы как не подходящие для real-time процедур, и разрабатывать новые.
