7个已经为猜测说明做好筹备的项目

Martens博士将物联网、猜测说明、呆板进修和Dynamics 365团结起来，以更多地相识赏识其店肆的顾主生齿统计特性和购置模式。然后，贩卖职员可以行使这些信息提出提议，乃至可以据此行使市肆的自界说图表来从头分列产物的表现位置。

6.质量担保

猜测说明是QA的抱负选择，由于无论是测试物理产物照旧DevOps，QA都是在通过风险打点来停止缺陷、题目和错误。您可以按照趋势确定模式并猜测隐藏的风险，并行使猜测说明来镌汰周期时刻和本钱，其要领是针对最有也许产生缺陷的处所来举办测试，Sogeti UK的副首席执行官兼首席运营官Darren Coupland暗示。

“首席信息官应该行使猜测说明，以及人工智能和认知办理方案，来真正相识他们整体运营的质量，并基于获得的洞察力来做出明智的决定。更进一步的，首席信息官们应该思量团结其他数据源，如PPM项目组合打点器材，SCM源代码打点器材和其他的操纵器材，以猜测项目标乐成交付，并提供有关改观整体营业的风险信息，”Coupland说。

7.除了贸易智能

假如你想让营业团队在行使更认识的可视化和说明器材的同时，还能自由地行使猜测说明，而且如故可以举办齐集监视，那么微软Power BI即将宣布的新的无代码人工智能器材也许就是您正在探求的。

Power BI已经可以或许举办简朴的猜测说明，好比猜测时刻序列数据的将来模式，并可以行使滑块来调理置信程度和预期季候性趋势的强度。今朝，您只必要在Azure Machine Learning Studio等器材中构建更伟大的模子，并行使R剧本从SQL Azure中提取数据并将其发送到呆板进修模子傍边，然后将分数提取到Power BI内里。通过新的无代码毗连，营业说明职员就可以或许在Azure Machine Learning Studio中选择和培训一个模子，并将其应用于Power BI数据，而无需分开Power BI界面。您的数据科学团队还可以行使Azure呆板进修器材来建设和培训模子，以便在营业用户可以会见它们时自动表现在Power BI傍边。

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（编辑：湖南网）

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