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Predictive Data Analysis Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :

Dieses komplette Deck deckt verschiedene Themen ab und hebt wichtige Konzepte hervor. Es verfügt über PPT-Folien, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Diese vollständige Deckpräsentation legt den Schwerpunkt auf Powerpoint-Präsentationsfolien zur prädiktiven Datenanalyse und verfügt über Vorlagen mit professionellen Hintergrundbildern und relevanten Inhalten. Dieses Deck besteht aus insgesamt vierundsiebzig Folien. Unsere Designer haben anpassbare Vorlagen erstellt, um Ihren Komfort im Auge zu behalten. Sie können Farbe, Text und Schriftgröße problemlos bearbeiten. Darüber hinaus können Sie bei Bedarf auch Inhalte hinzufügen oder löschen. Erhalten Sie Zugriff auf diese vollständig bearbeitbare vollständige Präsentation, indem Sie unten auf den Download-Button klicken.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Diese Folie stellt die prädiktive Datenanalyse vor.
Folie 2 : Dies ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Agenda an.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 4 : Diese Folie wird erneut mit dem Inhaltsverzeichnis mit einem Überblick über die prädiktive Datenanalyse fortgesetzt.
Folie 5 : Diese Folie stellt die Einführung in die Predictive Analytics dar.
Folie 6 : Diese Folie gibt einen Überblick über das Predictive Analytics Framework und seine Komponenten.
Folie 7 : Diese Folie zeigt einen Überblick über Predictive-Analytics-Modelle, einschließlich der Vorhersageprobleme, die sie lösen.
Folie 8 : Diese Folie rendert ein weiteres Inhaltsverzeichnis mit prädiktiver Datenanalyse.
Folie 9 : Diese Folie zeigt die Bedeutung von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen.
Folie 10 : Diese Folie veranschaulicht die Bedeutung von Predictive Analytics und wie Unternehmen sie nutzen.
Folie 11 : Diese Folie präsentiert auch ein Inhaltsverzeichnis mit Unterschieden zwischen vier Arten von erweiterten Analysen.
Folie 12 : Diese Folie stellt den Unterschied zwischen den Haupttypen der erweiterten Analyse dar.
Folie 13 : Diese Folie zeigt erneut das Inhaltsverzeichnis für Predictive Analytics-Tools und -Workflows.
Folie 14 : Diese Folie zeigt die Tools, die für prädiktive Analysen verwendet werden, um Operationen in prädiktiven Modellen durchzuführen.
Folie 15 : Diese Folie zeigt den prädiktiven Analyse-Workflow, der häufig bei der Verwaltung von Energielasten in Stromnetzen eingesetzt wird.
Folie 16 : Diese Folie veranschaulicht die Schritte für die Anwendung von Predictive Analytics-Workflows in Branchen.
Folie 17 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis mit Predictive-Analytics-Modellierung fortsetzt.
Folie 18 : Diese Folie beschreibt den Überblick über das Klassifizierungsmodell, das in der prädiktiven Analyse verwendet wird.
Folie 19 : Diese Folie zeigt das Entscheidungsbaummodell der prädiktiven Analyse, das für eine schnelle Entscheidungsfindung von Vorteil ist.
Folie 20 : Auf dieser Folie wird die Random-Forest-Technik zur Implementierung eines Klassifizierungsmodells vorgestellt.
Folie 21 : Auf dieser Folie wird auch das Inhaltsverzeichnis für die Predictive-Analytics-Modellierung angezeigt.
Folie 22 : Diese Folie gibt einen Überblick über das Clustering-Modell der Predictive Analytics mit seinen beiden Methoden.
Folie 23 : Auf dieser Folie werden die beiden primären Informations-Clustering-Methoden beschrieben, die im Predictive Analytics-Clustering-Modell verwendet werden.
Folie 24 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis für die prädiktive Analysemodellierung darstellt.
Folie 25 : Diese Folie stellt das Regressionsmodell der prädiktiven Analyse vor, das in der statistischen Analyse am häufigsten verwendet wird.
Folie 26 : Diese Folie stellt die Typen des Regressionsmodells einschließlich seiner Übersicht dar.
Folie 27 : Diese Folie wird mit dem Inhaltsverzeichnis für Predictive Analytics-Modellierung fortgesetzt.
Folie 28 : Diese Folie zeigt das neuronale Netzwerkmodell der prädiktiven Analyse, das sich auf die gleiche Weise verhält wie ein menschliches Gehirn.
Folie 29 : Auf dieser Folie werden die verschiedenen Typen der neuronalen Netzwerkmodelltypen angezeigt.
Folie 30 : Dies ist eine weitere Folie für das Inhaltsverzeichnis für die prädiktive Analysemodellierung.
Folie 31 : Diese Folie bietet eine Einführung in das Prognosemodell, das für prädiktive Analysen zur Erstellung von Metrikwertvorhersagen verwendet wird.
Folie 32 : Diese Folie enthält das Ausreißermodell, das für prädiktive Analysen verwendet wird.
Folie 33 : Diese Folie veranschaulicht das Zeitreihenmodell der prädiktiven Analyse, das zukünftige Ergebnisvorhersagen trifft.
Folie 34 : Diese Folie zeigt erneut das Inhaltsverzeichnis für die Predictive-Analytics-Modellierung.
Folie 35 : Auf dieser Folie werden die Schritte erläutert, die zum Erstellen prädiktiver Algorithmusmodelle für Geschäftsprozesse erforderlich sind.
Folie 36 : Diese Folie zeigt den Lebenszyklus des Predictive Analytics-Modells.
Folie 37 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise von Predictive-Analytics-Modellen, die iterativ arbeiten.
Folie 38 : Diese Folie stellt den Entwicklungsprozess von Predictive Analytics dar, der aktuelle und vergangene Informationen nutzt.
Folie 39 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis für Unternehmen, die prädiktive Analysen verwenden.
Folie 40 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Patienten.
Folie 41 : Diese Folie stellt die Anwendung von Predictive Analytics im Finanz- und Bankensektor dar.
Folie 42 : Auf dieser Folie geht es um den Einsatz prädiktiver Analysen in der Fertigungsprognose für eine optimale Ressourcennutzung.
Folie 43 : Diese Folie zeigt den Einsatz von Predictive-Analytics-Technologie im Regierungssektor zur Verbesserung der Cybersicherheit.
Folie 44 : Diese Folie präsentiert die Anwendung der Predictive-Analytics-Technologie im Einzelhandel.
Folie 45 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics in der Marketingbranche.
Folie 46 : Diese Folie veranschaulicht das Inhaltsverzeichnis für den Schulungsplan und das Budget für Predictive Analytics.
Folie 47 : Diese Folie zeigt das Trainingsprogramm für das Predictive Analytics-Modell.
Folie 48 : Auf dieser Folie wird das Budget für die Entwicklung eines prädiktiven Analysemodells anhand von Einzelheiten zu den Projektkosten beschrieben.
Folie 49 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Checkliste für die Bereitstellung von Predictive Analytics-Modellen.
Folie 50 : Diese Folie stellt die Checkliste für den Einsatz von Predictive Analytics dar, die für Unternehmen erforderlich ist.
Folie 51 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Zeitleiste für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen.
Folie 52 : Diese Folie zeigt die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen, einschließlich einer Beschreibung des Projekts.
Folie 53 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen.
Folie 54 : Diese Folie stellt die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen dar, einschließlich der dabei durchzuführenden Schritte.
Folie 55 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für das Performance-Tracking-Dashboard des Predictive Analytics-Modells.
Folie 56 : Auf dieser Folie wird das Dashboard zur Leistungsverfolgung des Predictive-Analytics-Modells mit allen Details vorgestellt.
Folie 57 : Diese Folie zeigt alle in der Präsentation enthaltenen Symbole.
Folie 58 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien zum Weiterkommen“.
Folie 59 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics in Banken und anderen Finanzinstituten für Kreditzwecke.
Folie 60 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Predictive Analytics im Underwriting von Versicherungsunternehmen.
Folie 61 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Predictive Analytics bei der Betrugserkennung in verschiedenen Branchen.
Folie 62 : Auf dieser Folie wird die Anwendung der Predictive Analytics bei der vorausschauenden Wartung und Überwachung dargestellt, um spätere Schwierigkeiten zu vermeiden.
Folie 63 : Diese Folie veranschaulicht den Vergleich zwischen Predictive Analytics und maschinellem Lernen basierend auf der verwendeten und darauf aufbauenden Technologie.
Folie 64 : Diese Folie zeigt, wie prädiktive Analysen der Marketingbranche dabei helfen können, bessere Kundenkontakte zu finden.
Folie 65 : Diese Folie zeigt, wie Predictive Analytics dabei hilft, Interessenten in der Marketingbranche schneller zu identifizieren.
Folie 66 : Diese Folie beschreibt, wie Predictive Analytics dabei helfen kann, Vertrieb und Marketing besser aufeinander abzustimmen.
Folie 67 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie Predictive Analytics dabei helfen kann, die Bedürfnisse bestehender Kunden zu verstehen.
Folie 68 : Diese Folie zeigt die Marketingautomatisierung durch Predictive Analytics, die die Marktbranche neu gestalten wird.
Folie 69 : Auf dieser Folie wird der Einsatz prädiktiver Analysen für eine bessere Budgetzuweisung in der Marketingbranche dargestellt.
Folie 70 : Die Folie „Über uns“ zeigt Unternehmensspezifikationen usw.
Folie 71 : Dies ist eine Folie zur Ideengenerierung, um eine neue Idee darzulegen oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorzuheben.
Folie 72 : Das ist unsere Zielfolie. Geben Sie hier Ihre Ziele an.
Folie 73 : Diese Folie präsentiert Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 74 : Dies ist eine Dankesfolie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.

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.

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