销团队更容易访问预测分析与 一样，麻省理工学院的 也在走这条路。该平台使用查询构建器允许任何人提出诸如 我们应该在哪里开设下一家商店？ 之类的问题。或 谁可能会尝试产品 ？ 然后，它通常会在几分钟内挖掘目标数据集以提供答案。 包含超出人类观察者考虑范围或可行性范围的切向数据集是预测分析的一个反复出现的优势。 的创造者举了一个例子： 一家银行的营销部门问道： 谁将在接下来的六个月内获得抵押贷款？ 机器学习引擎可能会检测到 名拥有银行信用卡和。

高信用评分且已婚的客户 其

中许多可能是误报 检测到更具体的集群，例如，即将结婚或正在离婚的夫妇、最近将他们的初创公司卖给 的创始人，或者最近从当地房地产课程毕业的客户。 当然，如果您想完全外包流程，外部供应商可以为您组织数据、构建模型和可视化预测 外部供应 中国移动号码数据库 商 提供定制解决方案的机构 对于大多数客户， 首先确定关键业务问题，而不是特定指标或可视化。客户可能会参与一次性项目、每年重新运行他们的数据或正在进行的工作。 最终结果一开始并不总是很清楚安德伍德解释道。

当我们向接近结果的人交付时

例如营销经理他们通常会对模型、发现及其背后的数学感到满意。 最终结果 可能是几件事： 与第三方平台（如电子邮件客户端）集成，以自动化预测消息传递。 指导从业者的纯文本预测答案。 强大的可视化效果可向 展示流程和价值。 在每次参与结束时， 将模型返回给客户进行管理和维护。 工作中的预测分析 有一个小企业客户，帮助有抱负的表演艺术专业 DW 引线 的学生进入他们梦想的大学。但是很少有高中生对好的项目有广泛的了解通常他们只知道一个名字。