Desbloquear el poder del análisis prescriptivo: una guía definitiva

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Diapositiva 6: Esta diapositiva proporciona una introducción al análisis prescriptivo destinado a tomar decisiones futuras utilizando datos pasados ​​de manera precisa.
Diapositiva 7: Esta diapositiva muestra una tabla que compara cuatro tipos de análisis como descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Diapositiva 8: Esta diapositiva describe los principales argumentos que explican los requisitos de las empresas para aprovechar el análisis prescriptivo destinado a ayudarlas a impulsar los procesos.
Diapositiva 9: Esta diapositiva muestra los beneficios de utilizar el análisis prescriptivo destinado a ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos a largo plazo.
Diapositiva 10: Esta diapositiva describe las aplicaciones comerciales del análisis prescriptivo destinadas a ayudarlas a obtener una ventaja competitiva mediante una mejor toma de decisiones.
Diapositiva 11: Esta diapositiva presenta las industrias que utilizan el análisis prescriptivo destinado a mejorar su desempeño para lograr una rentabilidad a largo plazo.
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Diapositiva 13: Esta diapositiva muestra una representación gráfica del mercado global de análisis prescriptivo. Incluye valores presentes y pronosticados ​​del uso de análisis prescriptivo a nivel mundial.
Diapositiva 14: Esta diapositiva proporciona una descripción general de la segmentación del mercado del análisis prescriptivo a nivel global.
Diapositiva 15: Esta diapositiva muestra los principales impulsores de crecimiento que se espera que impulsen el crecimiento del mercado global de análisis prescriptivo.
Diapositiva 16: Esta diapositiva describe las principales restricciones de crecimiento que pueden obstaculizar el mayor uso del análisis prescriptivo para impulsar las ventas.
Diapositiva 17: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 18: Esta diapositiva muestra un diagrama de flujo que ilustra el funcionamiento del análisis prescriptivo destinado a ayudar a las empresas a alcanzar las acciones recomendadas a través de escenarios de "qué pasaría si".
Diapositiva 19: Esta diapositiva describe una lista de objetivos comerciales que se deben lograr mediante el uso de herramientas y técnicas de análisis prescriptivo por parte de las empresas.
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Diapositiva 21: Esta diapositiva describe varios métodos de recopilación de datos destinados a ayudar a las empresas a optimizar la toma de decisiones basada en datos.
Diapositiva 22: Esta diapositiva proporciona una introducción a la integración de datos destinada a ayudar a las empresas a recopilar y consolidar datos para una toma de decisiones efectiva.
Diapositiva 23: Esta diapositiva presenta los pasos clave para realizar la integración de datos destinada a ayudar a las empresas a combinar y colaborar con los datos.
Diapositiva 24: Esta diapositiva explica la canalización de extracción, transformación y carga destinada a ayudar a las empresas a recopilar datos y almacenarlos en un almacén de datos.
Diapositiva 25: Esta diapositiva también explica la canalización de extracción, carga y transformación destinada a ayudar a las empresas a recopilar datos y almacenarlos en un almacén de datos.
Diapositiva 26: Esta diapositiva presenta el enfoque de transmisión de datos para ejecutar la integración de datos destinada a entregar datos desde el origen hasta el destino.
Diapositiva 27: Esta diapositiva explica la integración de aplicaciones de datos destinada a ayudar a las empresas a respaldar las necesidades operativas.
Diapositiva 28: Esta diapositiva explica la virtualización de datos destinada a proporcionar a las empresas una vista de datos unificada al combinar la misma de varias plataformas.
Diapositiva 29: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 30: Esta diapositiva proporciona una tabla que compara las principales herramientas AutoML destinadas a ayudar a las empresas a elegir la apropiada para desarrollar un modelo prescriptivo.
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Diapositiva 32: Esta diapositiva proporciona una introducción al análisis heurístico destinado a ayudar a las empresas a derivar soluciones prácticas a los problemas de datos.
Diapositiva 33: Esta diapositiva describe las ventajas clave de aprovechar el análisis heurístico destinado a ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones.
Diapositiva 34: Esta diapositiva presenta los pasos principales para realizar el análisis heurístico destinado a ayudar a las empresas a realizar evaluaciones y generar cambios significativos.
Diapositiva 35: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 36: Esta diapositiva proporciona una introducción al análisis de simulación destinado a ayudar a las empresas a derivar el mejor curso de acción utilizando situaciones del mundo real.
Diapositiva 37: Esta diapositiva describe las ventajas clave de aprovechar el análisis de simulación destinado a ayudar a las empresas a predecir objetivamente los resultados de las acciones antes de su implementación.
Diapositiva 38: Esta diapositiva muestra las fases para simular datos destinados a ayudar a las empresas a comprender y resolver problemas complejos.
Diapositiva 39: Esta diapositiva explica las aplicaciones de la simulación en los ámbitos del análisis empresarial y la toma de decisiones mediante la prueba de varios escenarios.
Diapositiva 40: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 41: Esta diapositiva proporciona una introducción al aprendizaje automático destinado a ayudar a las empresas a derivar patrones y conexiones en los datos.
Diapositiva 42: Esta diapositiva describe varios hechos estadísticos que resaltan la importancia de implementar algoritmos de aprendizaje automático en el panorama empresarial actual.
Diapositiva 43: Esta diapositiva muestra los pasos para implementar el aprendizaje automático destinado a mejorar las operaciones comerciales.
Diapositiva 44: Esta diapositiva destaca el flujo de trabajo del aprendizaje automático destinado a ayudar a las empresas a adoptarlo y mejorar las operaciones.
Diapositiva 45: Esta diapositiva describe las aplicaciones reales del aprendizaje automático en varias industrias destinadas a adaptar los servicios y promover la confianza entre los consumidores.
Diapositiva 46: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 47: Esta diapositiva proporciona una introducción a la inteligencia artificial en análisis destinada a ayudar a las empresas a derivar patrones y conexiones en los datos.
Diapositiva 48: Esta diapositiva describe las ventajas clave de aprovechar la inteligencia artificial en análisis destinada a ayudar a las empresas a predecir objetivamente los resultados.
Diapositiva 49: Esta diapositiva presenta aplicaciones de IA en análisis de datos destinadas a ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y esfuerzo.
Diapositiva 50: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 51: Esta diapositiva proporciona una introducción al análisis de árbol de decisión destinado a ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones.
Diapositiva 52: Esta diapositiva describe las ventajas clave de aprovechar el análisis de árbol de decisión destinado a identificar las soluciones correctas a cualquier problema.
Diapositiva 53: Esta diapositiva muestra las aplicaciones del árbol de decisión destinadas a ayudar a las empresas a evaluar las oportunidades de crecimiento prospectivas.
Diapositiva 54: Esta diapositiva describe los pasos clave para desarrollar un árbol de decisión destinado a ayudar a las empresas a derivar información de datos a través de un análisis efectivo.
Diapositiva 55: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 56: Esta diapositiva proporciona una introducción a la simulación de Monte Carlo destinada a ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones mediante la previsión de resultados.
Diapositiva 57: Esta diapositiva describe las ventajas clave de implementar simulaciones de Monte Carlo destinadas a analizar eventos probables y evaluar su probabilidad.
Diapositiva 58: Esta diapositiva proporciona una ilustración que destaca el funcionamiento de la simulación de Monte Carlo destinada a analizar procesos complejos utilizando muestras aleatorias.
Diapositiva 59: Esta diapositiva describe las principales aplicaciones de las simulaciones de Monte Carlo destinadas a explorar y optimizar las estrategias de toma de decisiones.
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Diapositiva 61: Esta diapositiva proporciona una introducción a los algoritmos genéticos destinados a estimular la selección natural para encontrar soluciones óptimas.
Diapositiva 62: Esta diapositiva describe las ventajas clave de implementar algoritmos genéticos destinados a procesar grandes cantidades de datos de manera efectiva.
Diapositiva 63: Esta diapositiva muestra las principales aplicaciones de los algoritmos genéticos destinados a explorar y optimizar las estrategias de toma de decisiones.
Diapositiva 64: Esta diapositiva destaca ejemplos de la vida real de algoritmos genéticos destinados a comprender su uso extensivo a nivel global.
Diapositiva 65: Esta diapositiva también destaca ejemplos de la vida real de algoritmos genéticos destinados a comprender su uso extensivo a nivel global.
Diapositiva 66: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 67: Esta diapositiva proporciona una descripción general de las herramientas de software utilizadas en análisis prescriptivo para derivar el mejor curso de acción.
Diapositiva 68: Esta diapositiva presenta una descripción general de la herramienta analítica avanzada Alteryx. Cubre detalles sobre propuestas únicas de venta, reseñas de clientes, etc.
Diapositiva 69: Esta diapositiva muestra una descripción general de la herramienta analítica avanzada Alteryx. Cubre detalles sobre propuestas únicas de venta, reseñas de clientes, etc.
Diapositiva 70: Esta diapositiva proporciona una descripción general de Tableau como una herramienta de análisis de datos que proporciona funciones de visualización de datos.
Diapositiva 71: Esta diapositiva muestra una descripción general de Google Looker como una herramienta de análisis de datos. Cubre detalles de Google Looker sobre descripción, propuesta única de venta, etc.
Diapositiva 72: Esta diapositiva proporciona una descripción general de KNIME como una herramienta de análisis prescriptivo para ayudar a las empresas a evaluar su usabilidad.
Diapositiva 73: Esta diapositiva presenta una descripción general de RapidMiner como una herramienta de análisis prescriptivo para ayudar a las empresas a evaluar su usabilidad.
Diapositiva 74: Esta diapositiva proporciona una descripción general de Azure Machine Learning como una herramienta de análisis prescriptivo para ayudar a las empresas a evaluar su usabilidad.
Diapositiva 75: Esta diapositiva muestra una comparación de las herramientas de software utilizadas por las empresas para realizar análisis prescriptivo para diversas operaciones.
Diapositiva 76: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 77: Esta diapositiva ilustra un diagrama de flujo que describe el proceso de implementación del modelo de aprendizaje automático de análisis prescriptivo en una empresa.
Diapositiva 78: Esta diapositiva proporciona una tabla de implementación de modelo prescriptivo destinada a resaltar el movimiento de modelos a través de varias fases.
Diapositiva 79: Esta diapositiva describe las principales prácticas que pueden ser emprendidas por las empresas para una implementación efectiva del modelo.
Diapositiva 80: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 81: Esta diapositiva proporciona datos de inventario recopilados destinados a ayudar a las empresas a evaluar el escenario actual.
Diapositiva 82: Esta diapositiva muestra un análisis de brechas que resalta el escenario actual de los KPI relacionados con la gestión de inventario de un negocio de comercio electrónico.
Diapositiva 83: Esta diapositiva proporciona tendencias en la demanda y el suministro de productos que resaltan los errores en la gestión de inventario.
Diapositiva 84: Esta diapositiva muestra una ilustración que destaca la aplicación de análisis predictivo destinada a ayudar a las empresas a pronosticar proyecciones de ventas.
Diapositiva 85: Esta diapositiva explica el uso de software de inventario destinado a ayudar a las empresas a optimizar los niveles de inventario mediante un análisis efectivo.
Diapositiva 86: Esta diapositiva describe las estrategias analíticas destinadas a ayudar a las empresas a optimizar el inventario y agilizar las operaciones.
Diapositiva 87: Esta diapositiva proporciona un tablero que resalta el rendimiento del inventario destinado a ayudar a las empresas a agilizar las operaciones.
Diapositiva 88: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 89: Esta diapositiva destaca los roles del equipo bajo el departamento de análisis destinados a comprender su funcionamiento para lograr las metas y objetivos comerciales.
Diapositiva 90: Esta diapositiva también destaca los roles del equipo bajo el departamento de análisis destinados a comprender su funcionamiento para lograr las metas y objetivos comerciales.
Diapositiva 91: Esta diapositiva describe un plan de capacitación destinado a ayudar a los empleados a aprender los conceptos básicos del análisis prescriptivo para agilizar su uso en las empresas.
Diapositiva 92: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 93: Esta diapositiva proporciona una tabla que resalta la evaluación de varios costos destinados a implementar efectivamente el análisis prescriptivo en una empresa.
Diapositiva 94: Esta diapositiva ilustra la asignación de presupuesto para herramientas y actividades de análisis prescriptivo en forma de gráfico circular destinado a identificar y alterar los arreglos de costos.
Diapositiva 95: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 96: Esta diapositiva muestra un gráfico que resalta el análisis de impacto del análisis prescriptivo en las empresas a través del uso de indicadores de rendimiento clave.
Diapositiva 97: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 98: Esta diapositiva ilustra un tablero de KPI que resalta la aplicación del análisis prescriptivo para analizar las visitas a la sala de emergencias de un hospital.
Diapositiva 99: Esta diapositiva también ilustra un tablero de KPI que resalta la aplicación del análisis prescriptivo para analizar las visitas al sitio web y las ventas.
Diapositiva 100: Esta diapositiva muestra el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 101: Esta diapositiva describe varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento del sector de la salud.
Diapositiva 102: Esta diapositiva muestra varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento del sector de ventas y marketing.
Diapositiva 103: Esta diapositiva describe varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento de la cadena de suministro.
Diapositiva 104: Esta diapositiva muestra varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento del sector manufacturero.
Diapositiva 105: Esta diapositiva describe varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento del sector financiero.
Diapositiva 106: Esta diapositiva muestra varias áreas donde se puede implementar el análisis prescriptivo para mejorar el funcionamiento del sector del comercio electrónico.
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