Schätzmodell IT Powerpoint-Präsentationsfolien V

Folie 1 : Diese Folie zeigt den Titel Schätzmodell (IT).
Folie 2 : Auf dieser Folie wird der Titel Agenda für das Schätzmodell angezeigt.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 5 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 6 : Diese Folie stellt die Einführung in die Predictive Analytics dar, die für die Prognose von Aktionen, Verhaltensweisen und Trends unter Verwendung aktueller und vergangener Informationen verwendet wird.
Folie 7 : Diese Folie gibt einen Überblick über das Predictive Analytics Framework und seine Komponenten, einschließlich Wide Area Network, OpenFlow, Prognosen und softwaredefiniert.
Folie 8 : Diese Folie zeigt einen Überblick über Predictive-Analytics-Modelle, einschließlich der Vorhersageprobleme, die sie lösen.
Folie 9 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 10 : Diese Folie zeigt die Bedeutung von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen.
Folie 11 : Diese Folie zeigt die Bedeutung prädiktiver Analysen, die die Erkennung von Betrug, die Verbesserung von Abläufen, die Optimierung von Marketingkampagnen und die Reduzierung von Risiken umfassen.
Folie 12 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 13 : Diese Folie zeigt die Tools, die für prädiktive Analysen verwendet werden, um Operationen in prädiktiven Modellen durchzuführen.
Folie 14 : Diese Folie stellt den prädiktiven Analyse-Workflow dar, der häufig bei der Verwaltung von Energielasten in Stromnetzen eingesetzt wird.
Folie 15 : Diese Folie stellt die Schritte für die Anwendung von Predictive Analytics-Workflows in Branchen dar.
Folie 16 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 17 : Diese Folie stellt den Unterschied zwischen den Haupttypen der erweiterten Analyse dar und umfasst diagnostische, deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen.
Folie 18 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 19 : Diese Folie beschreibt den Überblick über das in der prädiktiven Analyse verwendete Klassifizierungsmodell, einschließlich der Fragen, die es beantwortet.
Folie 20 : Diese Folie stellt das Entscheidungsbaummodell der prädiktiven Analyse dar, das für eine schnelle Entscheidungsfindung von Vorteil ist und aus Entscheidungsknoten und Blattknoten besteht.
Folie 21 : Diese Folie stellt die Random-Forest-Technik zur Implementierung eines Klassifizierungsmodells dar, das gleichzeitig einzelne Teilmengen von Beispieldaten bearbeitet.
Folie 22 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 23 : Diese Folie gibt einen Überblick über das Clustering-Modell der Predictive Analytics und deckt seine beiden Methoden wie Hard-Clustering und Soft-Clustering ab.
Folie 24 : Auf dieser Folie werden die beiden primären Informations-Clustering-Methoden beschrieben, die im Predictive Analytics-Clustering-Modell verwendet werden.
Folie 25 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 26 : Diese Folie stellt das Regressionsmodell der prädiktiven Analyse dar, das in der statistischen Analyse am häufigsten verwendet wird.
Folie 27 : Diese Folie stellt die Typen des Regressionsmodells dar, einschließlich seiner Übersicht, Beispiele und des Nutzungsprozentsatzes.
Folie 28 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 29 : Diese Folie zeigt das neuronale Netzwerkmodell der prädiktiven Analyse, das sich auf die gleiche Weise verhält wie ein menschliches Gehirn.
Folie 30 : Diese Folie zeigt die verschiedenen Typen des neuronalen Netzwerkmodells, einschließlich ihrer Übersicht, Anwendungsfälle und Verwendung.
Folie 31 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 32 : Diese Folie beschreibt die Einführung des Prognosemodells, das für prädiktive Analysen verwendet wird, um metrische Wertvorhersagen für Geschäftsprozesse zu erstellen.
Folie 33 : Auf dieser Folie geht es um das Ausreißermodell, das für prädiktive Analysen verwendet wird, einschließlich seiner Anwendungsfälle, Auswirkungen und des darin verwendeten Algorithmus.
Folie 34 : Auf dieser Folie geht es um das Zeitreihenmodell der prädiktiven Analyse, das zukünftige Ergebnisvorhersagen trifft, indem es Zeit als Eingabe verwendet.
Folie 35 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 36 : Auf dieser Folie werden die Schritte erläutert, die zum Erstellen prädiktiver Algorithmusmodelle für Geschäftsprozesse erforderlich sind.
Folie 37 : Diese Folie stellt den Lebenszyklus des Predictive-Analytics-Modells dar und umfasst das Hervorheben und Formulieren eines Problems, die Datenvorbereitung und die Informationserkundung.
Folie 38 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise von Predictive-Analytics-Modellen, die iterativ arbeiten.
Folie 39 : Diese Folie stellt den Entwicklungsprozess von Predictive Analytics dar, der aktuelle und vergangene Informationen nutzt, um Verhalten, Aktionen und Trends vorherzusagen.
Folie 40 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 41 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von medizinischen Störungen bei Patienten.
Folie 42 : Diese Folie stellt die Anwendung von Predictive Analytics im Finanz- und Bankensektor dar, wo große Datenmengen verarbeitet werden.
Folie 43 : Auf dieser Folie geht es um den Einsatz prädiktiver Analysen in der Fertigungsprognose für eine optimale Ressourcennutzung.
Folie 44 : Diese Folie zeigt den Einsatz von Predictive-Analytics-Technologie im Regierungssektor zur Verbesserung der Cybersicherheit.
Folie 45 : Diese Folie stellt die Anwendung der Predictive-Analytics-Technologie in der Einzelhandelsbranche zur Analyse des Kundenverhaltens und zur Verbesserung des Kundenservice dar.
Folie 46 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics in der Marketingbranche, wo aktive Händler eine neue Kampagne basierend auf dem Kundenverhalten entwickeln.
Folie 47 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 48 : Diese Folie stellt das Schulungsprogramm für das Predictive-Analytics-Modell dar und enthält die Namen der Teams, Trainernamen und Module, die in der Schulung behandelt werden sollen.
Folie 49 : Auf dieser Folie wird das Budget für die Entwicklung eines Predictive-Analytics-Modells anhand von Einzelheiten zur Zusammenfassung der Projektkosten, zum Betrag und zu Projektdetails beschrieben.
Folie 50 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 51 : Auf dieser Folie geht es um die Checkliste für die Bereitstellung von Predictive Analytics, die Unternehmen vor der Bereitstellung benötigen, und um mögliche Fehler zu vermeiden.
Folie 52 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 53 : Diese Folie zeigt die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen, einschließlich der Beschreibung des Projekts, der Informationssammlung und der Informationsanalyse.
Folie 54 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 55 : Diese Folie stellt die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen dar, einschließlich der dabei durchzuführenden Schritte.
Folie 56 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das weiter besprochen werden soll.
Folie 57 : Diese Folie stellt das Dashboard zur Leistungsverfolgung des Predictive-Analytics-Modells dar.
Folie 58 : Dies ist die Symbolfolie.
Folie 59 : Diese Folie präsentiert Titel für zusätzliche Folien.
Folie 60 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics in Banken und anderen Finanzinstituten für Kreditzwecke.
Folie 61 : Diese Folie stellt die Anwendung von Predictive Analytics im Underwriting durch Versicherungsunternehmen dar.
Folie 62 : Diese Folie stellt die Anwendung von Predictive Analytics bei der Betrugserkennung in verschiedenen Branchen dar.
Folie 63 : Diese Folie stellt die Predictive-Analytics-Anwendung in der vorausschauenden Wartung und Überwachung dar, um spätere Schwierigkeiten zu vermeiden.
Folie 64 : Diese Folie stellt den Vergleich zwischen Predictive Analytics und maschinellem Lernen basierend auf der verwendeten Technologie dar.
Folie 65 : Diese Folie zeigt, wie prädiktive Analysen der Marketingbranche dabei helfen können, bessere Kundenkontakte zu finden.
Folie 66 : Diese Folie zeigt, wie Predictive Analytics dabei hilft, Interessenten in der Marketingbranche schneller zu identifizieren.
Folie 67 : Diese Folie beschreibt, wie Predictive Analytics dabei helfen kann, Vertrieb und Marketing besser aufeinander abzustimmen.
Folie 68 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie Predictive Analytics dabei helfen kann, die Bedürfnisse bestehender Kunden zu verstehen, da viele Unternehmen auf Kundenbindung und Upsells angewiesen sind.
Folie 69 : Auf dieser Folie geht es um Marketingautomatisierung durch Predictive Analytics, die die Marktbranche neu gestalten wird.
Folie 70 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics für eine bessere Budgetzuweisung in der Marketingbranche.
Folie 71 : Auf dieser Folie werden gestapelte Liniendiagramme mit Jahresgewinnen für verschiedene Produkte angezeigt.
Folie 72 : Diese Folie zeigt Beiträge zu früheren Erfahrungen von Kunden.
Folie 73 : Diese Folie zeigt ein Puzzle zur Darstellung von Unternehmenselementen.
Folie 74 : Diese Folie zeigt die Finanzdaten des Unternehmens.
Folie 75 : Diese Folie zeigt generierte Ideen.
Folie 76 : Diese Folie zeigt etwas über Ihr Unternehmen, Ihre Zielgruppe und die Werte seiner Kunden.
Folie 77 : Diese Folie zeigt das Venn-Diagramm.
Folie 78 : Diese Folie zeigt etwas über Ihr Unternehmen, Ihre Zielgruppe und die Werte seiner Kunden.