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à choisir le meilleur logiciel
modélisation prédictive
La modélisation prédictive est une technique statistique qui permet de prévoir les résultats futurs d'une organisation. Les logiciels de modélisation les plus récents utilisent le machine learning, l'intelligence artificielle, le data mining et d'autres méthodes pour générer des projections de ventes, des prévisions marketing et des opportunités de croissance sur la base de données historiques et d'autres informations. En conséquence, la modélisation prédictive fournit aux PME une business intelligence inégalée pour la prise de décision et la résolution de problèmes. Les modèles prédictifs peuvent prévoir : - Le nombre de clients susceptibles d'acheter un produit ou un service. - Les tendances du marché qui pourraient avoir un impact sur les ventes. - Les méthodes de réduction des coûts au sein d'une organisation. - Les clients potentiels ou les opportunités d'investissement qui sont à haut risque. - Le nombre d'employés nécessaires pour réaliser un projet ou une tâche particulière.
modélisation prédictive : ce que les petites et moyennes entreprises doivent savoir
Les entreprises axées sur les données utilisent des logiciels de modélisation prédictive pour déterminer les facteurs qui affectent les flux de travail et les fonctions organisationnelles. Le meilleur logiciel fournit aux utilisateurs des graphiques, des tableaux et des rapports en temps réel qui facilitent la visualisation de modèles prédictifs complexes.
Termes associés
- haptique
- réseau WAN (Wide-Area Network)
- Intranet
- ONS (objectif de niveau de service)
- SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)
- évolutivité
- SLA (Service-Level Agreement)
- SaaS (Software as a Service)
- IAM (Identity and Access Management)
- data center
- RA (réalité augmentée)
- Synchrone
- multilocation
- DSI (directeur des systèmes d'information)
- services informatiques
- autorisation
- AOS (architecture orientée services)
- PaaS (Platform as a Service)
- MSP (Managed Service Provider)
- SIEM (Security Information and Event Management)
