ホワイトペーパー: 予測分析をはじめよう

予測分析モデルの作成とデータサイエンスの自動化を活用することにより、世界中の組織でよりアジャイルで迅速かつ正確な意思決定が実現しています。しかし、従来の分析方法からAIドリブンな予測分析モデルに移行する場合、いくつか気をつけるべきステップや新たに必要なものがあります。

• データの自動収集。インターフェースによるデータのインポートとデータベース接続によって行います。
• AI活用に焦点を当てたデータ準備の方法。データ値のクレンジング、統計データのプロファイリング、データの再構築を含みます。
• AIを活用した特徴量自動設計。これにより、特徴量の仮説立て、クエリの生成、特徴量の関連性検証を行います。

無料のホワイトペーパーをダウンロードして、作業行程における重要なステップと、予測分析を加速させるための次の3つの主要な機能について学習しましょう。