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Prädiktive Modellierungsmethoden Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :

Diese vollständige Präsentation enthält PPT-Folien zu einer Vielzahl von Themen, die die Kernbereiche Ihrer Geschäftsanforderungen hervorheben. Es verfügt über professionell gestaltete Vorlagen mit relevanten Bildern und themenbezogenen Inhalten. Dieses Präsentationsdeck besteht aus insgesamt 75 Folien. Erhalten Sie Zugriff auf die anpassbaren Vorlagen. Unsere Designer haben für Sie bearbeitbare Vorlagen erstellt. Sie können die Farbe, den Text und die Schriftgröße nach Ihren Wünschen bearbeiten. Sie können den Inhalt bei Bedarf hinzufügen oder löschen. Sie sind nur einen Klick entfernt, um diese fertige Präsentation zu erhalten. Klicken Sie jetzt auf den Download-Button.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Auf dieser Folie werden Vorhersagemodellierungsmethoden vorgestellt.
Folie 2 : Diese Folie zeigt die Agenda für prädiktive Modellierungsmethoden.
Folie 3 : Diese Folie enthält ein Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 4 : Diese Folie enthält erneut ein Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 5 : Diese Folie stellt die Einführung in die Predictive Analytics-Technologie 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.
Folie 8 : Auf dieser Folie wird das Inhaltsverzeichnis für prädiktive Modellierungsmethoden weiter angezeigt.
Folie 9 : Diese Folie veranschaulicht die Bedeutung von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen.
Folie 10 : Diese Folie zeigt, wie wichtig Predictive Analytics für die Art und Weise ist, wie Unternehmen sie nutzen.
Folie 11 : Diese Folie ist eine Fortsetzung des Inhaltsverzeichnisses für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 12 : Diese Folie zeigt die Tools, die für prädiktive Analysen verwendet werden, um Vorgänge in prädiktiven Modellen durchzuführen.
Folie 13 : Diese Folie stellt den prädiktiven Analyse-Workflow vor, der häufig bei der Verwaltung von Energielasten in Stromnetzen eingesetzt wird.
Folie 14 : Auf dieser Folie werden die Schritte für die Anwendung von Predictive Analytics-Workflows in Branchen dargestellt.
Folie 15 : Diese Folie enthält erneut ein Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden
Folie 16 : Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen den Haupttypen der erweiterten Analyse.
Folie 17 : Diese Folie ist eine weitere Fortsetzung mit dem Inhaltsverzeichnis für prädiktive Modellierungsmethoden.
Folie 18 : Diese Folie beschreibt den Überblick über das in der prädiktiven Analyse verwendete Klassifizierungsmodell, einschließlich der Fragen, die es beantwortet.
Folie 19 : Diese Folie zeigt das Entscheidungsbaummodell der prädiktiven Analyse, das für eine schnelle Entscheidungsfindung von Vorteil ist.
Folie 20 : Diese Folie stellt die Random-Forest-Technik zur Implementierung eines Klassifizierungsmodells dar.
Folie 21 : Diese Folie ist eine weitere mit Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 22 : Diese Folie bietet 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 vorgestellt, die im Predictive Analytics-Clustering-Modell verwendet werden.
Folie 24 : Diese Folie ist eine Fortsetzung des Inhaltsverzeichnisses für Vorhersagemodellierungsmethoden
Folie 25 : Diese Folie zeigt das Regressionsmodell der prädiktiven Analyse, das in der statistischen Analyse am häufigsten verwendet wird.
Folie 26 : Diese Folie zeigt die Typen des Regressionsmodells, einschließlich seiner Übersicht, Beispiele und des Nutzungsprozentsatzes.
Folie 27 : Diese Folie stellt das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden weiter dar.
Folie 28 : Diese Folie zeigt das neuronale Netzwerkmodell der prädiktiven Analyse, das sich auf die gleiche Weise verhält wie ein menschliches Gehirn.
Folie 29 : Diese Folie zeigt die verschiedenen Arten des neuronalen Netzwerkmodells.
Folie 30 : Diese Folie ist wieder ein Inhaltsverzeichnis für prädiktive Modellierungsmethoden.
Folie 31 : Diese Folie beschreibt die Einführung des Prognosemodells, das für Predictive Analytics verwendet wird.
Folie 32 : Auf dieser Folie wird das für prädiktive Analysen verwendete Ausreißermodell vorgestellt, einschließlich seiner Anwendungsfälle, Auswirkungen und des darin verwendeten Algorithmus.
Folie 33 : Diese Folie zeigt das Zeitreihenmodell der prädiktiven Analyse, das zukünftige Ergebnisvorhersagen trifft, indem es Zeit als Eingabe verwendet.
Folie 34 : Diese Folie zeigt erneut das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
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 ist eine weitere mit Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 40 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen.
Folie 41 : Diese Folie stellt die Anwendung von Predictive Analytics im Finanz- und Bankensektor dar.
Folie 42 : Auf dieser Folie wird der Einsatz prädiktiver Analysen bei der Fertigungsprognose für eine optimale Ressourcennutzung erläutert.
Folie 43 : Diese Folie zeigt den Einsatz von Predictive-Analytics-Technologie im Regierungssektor zur Verbesserung der Cybersicherheit.
Folie 44 : Diese Folie stellt die Anwendung der Predictive-Analytics-Technologie im Einzelhandel dar.
Folie 45 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics in der Marketingbranche.
Folie 46 : Bei dieser Folie handelt es sich erneut um ein Inhaltsverzeichnis für prädiktive Modellierungsmethoden.
Folie 47 : Diese Folie stellt das Trainingsprogramm für das Predictive Analytics-Modell dar.
Folie 48 : Diese Folie beschreibt das Budget für die Entwicklung eines prädiktiven Analysemodells anhand von Projektdetails.
Folie 49 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 50 : Diese Folie enthält Informationen zur Checkliste für den Einsatz von Predictive Analytics, die für Unternehmen erforderlich ist.
Folie 51 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden.
Folie 52 : Diese Folie zeigt die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen.
Folie 53 : Diese Folie stellt das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden dar.
Folie 54 : Diese Folie veranschaulicht die Roadmap für die Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen.
Folie 55 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für Vorhersagemodellierungsmethoden
Folie 56 : Auf dieser Folie wird das Dashboard zur Leistungsverfolgung des Predictive-Analytics-Modells 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 stellt die Anwendung von Predictive Analytics im Underwriting von Versicherungsunternehmen dar.
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 in der vorausschauenden Wartung und Überwachung vorgestellt, um spätere Schwierigkeiten zu vermeiden.
Folie 63 : Diese Folie zeigt 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 : Diese Folie zeigt, 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 : Diese Folie beschreibt den Einsatz von Predictive Analytics für eine bessere Budgetzuweisung in der Marketingbranche.
Folie 70 : Bei dieser Folie handelt es sich um eine Folie über uns, die Unternehmensspezifikationen usw. zeigt.
Folie 71 : Bei dieser Folie handelt es sich um eine Missionsfolie mit zugehörigen Bildern und Texten.
Folie 72 : Diese Folie zeigt ein Venn-Diagramm mit Textfeldern.
Folie 73 : Diese Folie zeigt die mit Excel verknüpfte gestapelte Leiste und ändert sich automatisch basierend auf den Daten.
Folie 74 : Bei dieser Folie handelt es sich um eine Folie zur Ideengenerierung, auf der Sie eine neue Idee darlegen oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorheben können.
Folie 75 : Dies ist eine Dankesfolie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.

FAQs

The clustering models in predictive analytics use various methods, including k-means clustering, hierarchical clustering, and density-based clustering. These methods group similar data points together based on their characteristics or proximity in order to identify patterns or segments within the data.

The regression model is a statistical analysis technique used in predictive analytics to identify the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. It helps predict continuous numerical outcomes, such as sales volume, based on historical data and the identified relationship.

Neural networks in predictive analytics mimic the functioning of the human brain to process and analyze data. They consist of interconnected layers of artificial neurons that learn from the input data and adjust their weights to make predictions. Neural networks are effective in tasks like image recognition, natural language processing, and pattern recognition.

Predictive analytics in healthcare can help improve patient outcomes, optimize resource allocation, identify at-risk populations, detect early signs of diseases, and enhance operational efficiency. It allows healthcare providers to make proactive decisions and personalize treatment plans based on patient data and predictive models.

Predictive analytics can benefit the marketing industry by identifying potential customer leads, understanding customer needs and preferences, optimizing marketing campaigns, improving lead conversion rates, and enabling better budget allocation. It helps marketers make data-driven decisions and target the right audience with personalized messaging.

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