Diapositives de présentation Powerpoint sur l'analyse prédictive des données
L'analyse prédictive est applicable et précieuse dans presque tous les secteurs. Découvrez notre modèle d'analyse de données prédictive conçu de manière efficace. Il donne une brève idée de l'analyse prédictive, qui utilise des techniques statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres outils pour analyser les données historiques. Il fait également des prédictions sur des événements ou des résultats futurs. Dans notre présentation sur l'analyse prédictive, nous avons couvert l'introduction à l'analyse prédictive, son cadre et différents modèles. Il montre l'importance de l'analyse prédictive avec son utilisation. De plus, notre modèle d'estimation PPT présente les différents outils d'analyse prédictive et leur flux de travail. En outre, il couvre la différence entre les quatre types d'analyses avancées. Notre modèle de prévision PPT révèle plusieurs modèles d'analyse prédictive tels que des modèles de classification, des modèles de clustering, etc. En outre, il s'adresse aux principaux secteurs d'activité qui utilisent déjà l'analyse prédictive dans leurs opérations quotidiennes. Il s'agit notamment du département de la santé, de la banque, de la finance et bien d'autres. De plus, ce module d'analyse prospective comprend un programme de formation et un budget pour développer un modèle d'analyse prédictive. Enfin, il présente une liste de contrôle, un calendrier et une feuille de route pour le déploiement du modèle d'analyse prédictive avec un tableau de bord de suivi des performances. Accédez maintenant.
You must be logged in to download this presentation.
audience
Editable
of Time
Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :
People who downloaded this PowerPoint presentation also viewed the following :
Contenu de cette présentation Powerpoint
Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'analyse prédictive des données.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive de l'ordre du jour. Indiquez ici vos agendas.
Diapositive 3 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Cette diapositive continue à nouveau avec la table des matières avec un aperçu de l'analyse prédictive des données.
Diapositive 5 : Cette diapositive représente l'introduction à l'analyse prédictive.
Diapositive 6 : Cette diapositive donne un aperçu du cadre d'analyse prédictive et de ses composants.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente une vue d'ensemble des modèles d'analyse prédictive, y compris les problèmes prédictifs qu'ils résolvent.
Diapositive 8 : cette diapositive affiche une autre table des matières avec analyse prédictive des données.
Diapositive 9 : Cette diapositive démontre l'importance de l'analyse prédictive dans différentes industries.
Diapositive 10 : Cette diapositive illustre l'importance de l'analyse prédictive et la façon dont les entreprises l'utilisent.
Diapositive 11 : Cette diapositive présente également la table des matières avec la différence entre quatre types d'analyses avancées.
Diapositive 12 : Cette diapositive représente la différence entre les principaux types d'analyses avancées.
Diapositive 13 : Cette diapositive présente à nouveau la table des matières des outils d'analyse prédictive et du flux de travail.
Diapositive 14 : Cette diapositive décrit les outils utilisés pour l'analyse prédictive pour effectuer des opérations dans des modèles prédictifs.
Diapositive 15 : Cette diapositive présente le flux de travail d'analyse prédictive qui est largement utilisé dans la gestion des charges énergétiques dans les réseaux électriques.
Diapositive 16 : Cette diapositive illustre les étapes de l'application du workflow d'analyse prédictive dans les industries.
Diapositive 17 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières avec la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 18 : Cette diapositive décrit la vue d'ensemble du modèle de classification utilisé dans l'analyse prédictive.
Diapositive 19 : Cette diapositive illustre le modèle d'arbre de décision de l'analyse prédictive qui est bénéfique pour une prise de décision rapide.
Diapositive 20 : Cette diapositive présente la technique de la forêt aléatoire pour implémenter un modèle de classification.
Diapositive 21 : cette diapositive affiche également la table des matières de la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 22 : Cette diapositive représente la vue d'ensemble du modèle de clustering de l'analyse prédictive couvrant ses deux méthodes.
Diapositive 23 : Cette diapositive décrit les deux principales méthodes de regroupement des informations utilisées dans le modèle de regroupement de l'analyse prédictive.
Diapositive 24 : Il s'agit d'une autre diapositive illustrant la table des matières pour la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 25 : Cette diapositive présente le modèle de régression de l'analyse prédictive le plus couramment utilisé dans l'analyse statistique.
Diapositive 26 : Cette diapositive représente les types du modèle de régression, y compris son aperçu.
Diapositive 27 : Cette diapositive continue Table des matières pour la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 28 : Cette diapositive illustre le modèle de réseaux neuronaux d'analyse prédictive qui se comporte de la même manière qu'un cerveau humain.
Diapositive 29 : Cette diapositive affiche les différents types de modèles de réseaux de neurones.
Diapositive 30 : Il s'agit d'une autre diapositive pour la table des matières de la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 31 : Cette diapositive fournit l'introduction du modèle de prévision utilisé pour l'analyse prédictive pour effectuer les prédictions de valeur métrique.
Diapositive 32 : cette diapositive contient le modèle de valeurs aberrantes utilisé pour l'analyse prédictive.
Diapositive 33 : Cette diapositive illustre le modèle de série chronologique de l'analyse prédictive qui permet de prédire les résultats futurs.
Diapositive 34 : Cette diapositive montre à nouveau la table des matières pour la modélisation de l'analyse prédictive.
Diapositive 35 : cette diapositive présente les étapes nécessaires à la création de modèles d'algorithmes prédictifs pour les processus métier.
Diapositive 36 : Cette diapositive décrit le cycle de vie du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 37 : Cette diapositive présente le fonctionnement des modèles d'analyse prédictive qui fonctionnent de manière itérative.
Diapositive 38 : Cette diapositive représente le processus de développement de l'analyse prédictive qui utilise des informations récentes et passées.
Diapositive 39 : cette diapositive présente une table des matières pour les entreprises qui utilisent l'analyse prédictive.
Diapositive 40 : Cette diapositive décrit l'application de l'analyse prédictive dans le service de santé pour prévoir la probabilité des patients.
Diapositive 41 : Cette diapositive représente l'application de l'analyse prédictive dans le secteur financier et bancaire.
Diapositive 42 : cette diapositive illustre l'utilisation de l'analyse prédictive dans les prévisions de fabrication pour une utilisation optimale des ressources.
Diapositive 43 : Cette diapositive présente l'utilisation de la technologie d'analyse prédictive dans le secteur gouvernemental pour améliorer la cybersécurité.
Diapositive 44 : Cette diapositive présente l'application de la technologie d'analyse prédictive dans le secteur de la vente au détail.
Diapositive 45 : Cette diapositive décrit l'utilisation de l'analyse prédictive dans l'industrie du marketing.
Diapositive 46 : Cette diapositive illustre la table des matières du calendrier et du budget de formation pour l'analyse prédictive.
Diapositive 47 : Cette diapositive illustre le programme de formation pour le modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 48 : Cette diapositive décrit le budget de développement du modèle d'analyse prédictive en couvrant les détails du coût du projet.
Diapositive 49 : cette diapositive illustre la table des matières de la liste de contrôle pour le déploiement du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 50 : Cette diapositive représente la liste de contrôle pour le déploiement de l'analyse prédictive nécessaire aux organisations.
Diapositive 51 : Cette diapositive montre la table des matières de la chronologie du développement du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 52 : Cette diapositive illustre la feuille de route pour le développement du modèle d'analyse prédictive, y compris la description du projet.
Diapositive 53 : Cette diapositive affiche la table des matières de la feuille de route pour le développement de modèles d'analyse prédictive.
Diapositive 54 : Cette diapositive représente la feuille de route pour le développement du modèle d'analyse prédictive, y compris les étapes à suivre dans le processus.
Diapositive 55 : cette diapositive présente la table des matières du tableau de bord de suivi des performances du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 56 : Cette diapositive présente le tableau de bord de suivi des performances du modèle d'analyse prédictive, couvrant tous les détails.
Diapositive 57 : Cette diapositive montre toutes les icônes incluses dans la présentation.
Diapositive 58 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 59 : Cette diapositive décrit l'utilisation de l'analyse prédictive dans les banques et autres institutions financières à des fins de crédit.
Diapositive 60 : Cette diapositive présente l'application de l'analyse prédictive dans la souscription par les compagnies d'assurance.
Diapositive 61 : Cette diapositive illustre l'application de l'analyse prédictive dans la détection des fraudes dans divers secteurs.
Diapositive 62 : Cette diapositive présente l'application d'analyse prédictive dans la maintenance et la surveillance prédictives pour éviter les difficultés ultérieures.
Diapositive 63 : Cette diapositive illustre la comparaison entre l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique en fonction de la technologie utilisée et sur laquelle s'appuyer.
Diapositive 64 : cette diapositive montre comment l'analyse prédictive peut aider le secteur du marketing à trouver de meilleurs prospects.
Diapositive 65 : cette diapositive montre comment l'analyse prédictive permet d'identifier plus rapidement les prospects dans le secteur du marketing.
Diapositive 66 : cette diapositive décrit comment l'analyse prédictive peut aider à mieux aligner les ventes et le marketing.
Diapositive 67 : cette diapositive explique comment l'analyse prédictive peut aider à comprendre les besoins des clients existants.
Diapositive 68 : Cette diapositive présente l'automatisation du marketing par l'analyse prédictive, et cela va remodeler l'industrie du marché.
Diapositive 69 : Cette diapositive présente l'utilisation de l'analyse prédictive pour une meilleure allocation budgétaire dans l'industrie du marketing.
Diapositive 70 : Ceci est la diapositive À propos de nous pour montrer les spécifications de l'entreprise, etc.
Diapositive 71 : Il s'agit d'une diapositive de génération d'idées pour énoncer une nouvelle idée ou mettre en évidence des informations, des spécifications, etc.
Diapositive 72 : Voici la diapositive Notre objectif. Indiquez ici vos objectifs.
Diapositive 73 : cette diapositive présente la feuille de route avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 74 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.
Diapositives de présentation Powerpoint d'analyse de données prédictives avec les 79 diapositives :
Utilisez nos diapositives de présentation Powerpoint sur l'analyse prédictive des données pour vous aider efficacement à gagner un temps précieux. Ils sont prêts à l'emploi pour s'adapter à n'importe quelle structure de présentation.
FAQs
The main types of predictive analytics models are classification models, clustering models, regression models, neural network models, forecast models, and time series models. Each model serves a specific purpose in analyzing and predicting data.
The clustering model in predictive analytics involves grouping similar data points together based on certain characteristics, allowing analysts to discover patterns and insights within the data.
The lifecycle of a predictive analytics model includes data collection, data preprocessing, model building, model evaluation, deployment, and continuous monitoring. This ensures that the predictive model remains accurate and effective over time.
Predictive analytics is applied in the healthcare department for forecasting the probability of patients. This helps in predicting disease outcomes, identifying high-risk patients, and optimizing treatment plans for better patient care.
Predictive analytics benefits the finance and banking sector in various areas, such as fraud detection, credit scoring, risk assessment, customer segmentation, and investment forecasting. It enables informed decision-making and helps mitigate potential risks.
-
Great combination of visuals and information. Glad I purchased your subscription.
-
Awesome use of colors and designs in product templates.