Newly Launched - AI Presentation Maker

close
category-banner

Méthodologies de modélisation prédictive Diapositives de présentation Powerpoint

Rating:
80%

You must be logged in to download this presentation.

Favourites Favourites
Impress your
audience
100%
Editable
Save Hours
of Time

Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :

Cette présentation complète contient des diapositives PPT sur un large éventail de sujets mettant en évidence les principaux domaines des besoins de votre entreprise. Il a des modèles conçus par des professionnels avec des visuels pertinents et un contenu axé sur le sujet. Cette plate-forme de présentation contient au total soixante-quinze diapositives. Accédez aux modèles personnalisables. Nos concepteurs ont créé des modèles modifiables pour votre commodité. Vous pouvez modifier la couleur, le texte et la taille de la police selon vos besoins. Vous pouvez ajouter ou supprimer le contenu si nécessaire. Vous n'êtes qu'à un clic d'avoir cette présentation prête à l'emploi. Cliquez sur le bouton de téléchargement maintenant.

People who downloaded this PowerPoint presentation also viewed the following :

Contenu de cette présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 2 : Cette diapositive présente l'Agenda pour les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 3 : Cette diapositive contient la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 4 : Cette diapositive contient à nouveau la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 5 : Cette diapositive représente l'introduction de la technologie d'analyse prédictive.
Diapositive 6 : Cette diapositive donne un aperçu du cadre d'analyse prédictive et de ses composants.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente la vue d'ensemble des modèles d'analyse prédictive.
Diapositive 8 : Cette diapositive affiche la table des matières pour les méthodologies de modélisation prédictive plus loin.
Diapositive 9 : Cette diapositive illustre l'importance de l'analyse prédictive dans différentes industries.
Diapositive 10 : Cette diapositive montre l'importance de l'analyse prédictive dans la façon dont les entreprises l'utilisent.
Diapositive 11 : Cette diapositive est la suite de la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 12 : cette diapositive décrit les outils utilisés pour l'analyse prédictive afin d'effectuer des opérations dans des modèles prédictifs.
Diapositive 13 : 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 14 : Cette diapositive présente les étapes de l'application du workflow d'analyse prédictive dans les industries.
Diapositive 15 : Cette diapositive contient à nouveau la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive
Diapositive 16 : Cette diapositive affiche la différence entre les principaux types d'analyses avancées.
Diapositive 17 : Cette diapositive est une autre suite de la Table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 18 : Cette diapositive décrit la vue d'ensemble du modèle de classification utilisé dans l'analyse prédictive, y compris les questions auxquelles il répond.
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 représente la technique de la forêt aléatoire pour implémenter un modèle de classification.
Diapositive 21 : Cette diapositive en est une autre avec une table des matières pour les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 22 : Cette diapositive présente la vue d'ensemble du modèle de clustering de l'analyse prédictive couvrant ses deux méthodes.
Diapositive 23 : Cette diapositive présente les deux principales méthodes de regroupement d'informations utilisées dans le modèle de regroupement d'analyse prédictive.
Diapositive 24 : Cette diapositive est la suite de la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive
Diapositive 25 : Cette diapositive illustre le modèle de régression de l'analyse prédictive le plus couramment utilisé dans l'analyse statistique.
Diapositive 26 : cette diapositive montre les types de modèle de régression, y compris sa présentation, des exemples et le pourcentage d'utilisation.
Diapositive 27 : Cette diapositive présente plus en détail la table des matières des méthodologies de modélisation 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 décrit les différents types de modèle de réseau de neurones.
Diapositive 30 : Cette diapositive est à nouveau une table des matières pour les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 31 : Cette diapositive décrit l'introduction du modèle de prévision utilisé pour l'analyse prédictive.
Diapositive 32 : Cette diapositive présente le modèle de valeurs aberrantes utilisé pour l'analyse prédictive, y compris ses cas d'utilisation, son impact et l'algorithme utilisé.
Diapositive 33 : Cette diapositive présente le modèle de série chronologique de l'analyse prédictive qui fait des prévisions de résultats futurs en prenant le temps comme entrée.
Diapositive 34 : Cette diapositive montre à nouveau la table des matières des méthodologies de modélisation 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 montre 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 en est une autre avec une table des matières pour les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 40 : Cette diapositive décrit l'application de l'analyse prédictive dans le service de santé.
Diapositive 41 : Cette diapositive représente l'application de l'analyse prédictive dans le secteur financier et bancaire.
Diapositive 42 : cette diapositive présente l'utilisation de l'analyse prédictive dans les prévisions de fabrication pour une utilisation optimale des ressources.
Diapositive 43 : Cette diapositive illustre l'utilisation de la technologie d'analyse prédictive dans le secteur gouvernemental pour améliorer la cybersécurité.
Diapositive 44 : Cette diapositive représente 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 est à nouveau une table des matières pour les méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 47 : Cette diapositive représente 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 projet.
Diapositive 49 : Cette diapositive montre la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 50 : cette diapositive contient la liste de contrôle pour le déploiement de l'analyse prédictive nécessaire aux organisations.
Diapositive 51 : Cette diapositive présente la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 52 : Cette diapositive illustre la feuille de route pour le développement du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 53 : Cette diapositive représente la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive.
Diapositive 54 : Cette diapositive illustre la feuille de route pour le développement du modèle d'analyse prédictive.
Diapositive 55 : Cette diapositive affiche la table des matières des méthodologies de modélisation prédictive
Diapositive 56 : cette diapositive présente le tableau de bord de suivi des performances du modèle d'analyse prédictive.
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 représente l'application de l'analyse prédictive dans la souscription par les compagnies d'assurance.
Diapositive 61 : Cette diapositive montre 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 prédictive et la surveillance pour éviter les difficultés ultérieures.
Diapositive 63 : Cette diapositive présente 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 montre comment l'analyse prédictive peut aider à comprendre les besoins des clients existants.
Diapositive 68 : Cette diapositive montre l'automatisation du marketing par l'analyse prédictive, et cela va remodeler l'industrie du marché.
Diapositive 69 : Cette diapositive décrit l'utilisation de l'analyse prédictive pour une meilleure allocation budgétaire dans l'industrie du marketing.
Diapositive 70 : Cette diapositive est la diapositive À propos de nous pour montrer les spécifications de l'entreprise, etc.
Diapositive 71 : Cette diapositive est une diapositive de mission avec des images et du texte connexes.
Diapositive 72 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 73 : cette diapositive montre la barre empilée liée à Excel et change automatiquement en fonction des données.
Diapositive 74 : Cette diapositive est une diapositive de génération d'idées pour énoncer une nouvelle idée ou mettre en évidence des informations, des spécifications, etc.
Diapositive 75 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.

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.

Ratings and Reviews

80% of 100
Write a review
Most Relevant Reviews

2 Item(s)

per page:
  1. 80%

    by Dorian Armstrong

    The best and engaging collection of PPTs I’ve seen so far. Great work!
  2. 80%

    by Wilson Cooper

    The templates are the best in class. Very clear and innovative graphics! I am excited to explore and download more presentations.

2 Item(s)

per page: