Análisis predictivo en la nube

El análisis predictivo se sirve de fórmulas matemáticas, llamadas algoritmos, que mediante el análisis de datos históricos y actuales identifica patrones o tendencias que permiten establecer una pauta de eventos/situaciones futuras.

Azure Machine Learning es un servicio de análisis predictivo en la nube que permite crear e implementar rápidamente tanto modelos predictivos como soluciones de análisis. Se trata de la herramienta ideal para predecir intenciones de compra, realizar mantenimientos preventivos en los equipos e incluso predecir riesgos en transacciones económicas.

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Crea tus soluciones Machine Learning

Azure Machine Learning incorpora todas las herramientas necesarias para crear completas soluciones de análisis predictivo en la nube, desde una gran biblioteca de algoritmos a un estudio para la creación de modelos, pudiendo crear rápidamente modelos predictivos arrastrando, quitando y conectando los módulos  que necesites.

Crea, prueba y administra en pocos pasos tus propios modelos de predicción.

Prepara a tu negocio para los retos de futuro

Utiliza la gran biblioteca de algoritmos y módulos de Azure Machine Learning para predecir las intenciones de compra de tus clientes, cuáles y cuando van a darse de baja de tus servicios, o adelantarte a posibles cambios en tu personal.

Aumenta la inteligencia de tu software permitiéndole ofrecer conclusiones predictivas que mantengan a tu negocio por delante de los eventos.

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Vídeo de Azure Machine Learning

Folletos y Documentación de Azure Machine Learning

Funcionalidades

  • Analiza comportamientos de compra y anticipante a futuras necesidades de venta.
  • Detecta operaciones con riesgo financiero; fraudes, impagos….
  • Realiza mantenimientos preventivos y controla el estado de tu maquinaria/software.
  • Efectúa sugerencias adecuadas a los gustos de cada cliente de forma personalizada.
  • Avánzate a un posible descenso/cancelación de clientes y a sus demandas de compra.
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Solicita más información sobre Azure Machine Learning

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