<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=2348162358799536&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
Search:
Myynnin ja kysynnän ennakoitavuus vaikuttavat merkittävästi yritysten kilpailukykyyn. Mitä paremmin pystymme näkemään tulevaisuuteen, sitä paremmin liiketoimintamme tuottaa tulosta.
 
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa liiketoiminnan ennakoitavuuden tehokkaammin kuin aikaisemmin. Sen perusajatuksena on analysoida tietyn tekijän, kuten yrityksen myyntieurojen, historiallista dataa, matemaattisia malleja hyödyntäen. Tuotoksena syntyy jatkuvasti paremmaksi kehittyviä ennusteita. 
 
Tässä oppaassa käymme konkreettisesti läpi, mitä koneoppimiseen perustuva ennustaminen on, sen hyötyjä ja ominaisuuksia – sekä myös rajoitteita, ja
miten ennustamisessa pääsee ketterästi liikkeelle.

Oppaan sisältö:

  1. ENNUSTAVA ANALYTIIKKA
  2. MIKSI ENNUSTAMINEN TÄYTYY AUTOMATISOIDA?
  3. MITÄ AIKASARJOJEN MALLINNUS TARKOITTAA?
    Datan syklisyys, Kausivaihtelu ja trendit aikasarjoissa.
  4. KUINKA VALITAAN OIKEAT ENNUSTEMALLIT
    CASE: Rakennuslupadata ulkoisena muuttujana
  5. KUINKA INLINEPREDICT -ENNUSTEALUSTA KÄYTÄNNÖSSÄ TOIMII?
  6. MIKSI INLINEPREDICT?
  7. KUINKA PÄÄSEMME KETTERÄSTI LIIKKEELLE