Biznesa datu intelektuāla analīze

Rezultātu novērtējums un secinājumi
• Jāpamato izmantotās datu analīzes tehnoloģijas nepieciešamība (kāpēc tas ir vajadzīgs?)
Šī tehnoloģija ir vajadzīga, lai varētu ērti un diezgan ātri attēlot statistisko informāciju vizuāli, lai veiktu prognozes, izmantojot dažādus modeļus, un vērtētu datu sakarību lokālajā serverī.
• Kādas priekšrocības un trūkumi ir izmantotai datu analīzes tehnoloģijai?
Priekšrocības ir tajā, ka pateicoties izveidotajiem operatoriem programmā var ērti veikt dažādas operācijas, veidot savstarpējās saiknes, filtrēt datus un saglabāt tos. Pielietojot vairākus modeļus, var salīdzināt to ar dažu operatoru palīdzību, un izvērtēt katra atbilstību.
Viens no būtiskākajiem trūkumiem ir tas, ka grūti saprast, kur varēja būt kļūda, ja modelis izpildās nepareizi. Turklāt modeļus var saglabāt tikai ar operatoru palīdzību, manuāli saglabājas tikai process. Īpatnība ir arī tajā, ka kopējo failu nevar saglabāt, visi procesi un dati glabājas repozitorijā. Pie šiem sīkumiem varētu būt grūti pierast jaunajam lietotājam.
• Kā var izmantot iegūtos rezultātus?
Iegūtos rezultātus var izmantot kādas grupas procesu izprašanai, dažādu faktoru ietekmes pārbaudei uz noteiktu rādītāju. Var uzzināt arī varbūtības katrai vērtībai un prognozēt noteiktas vērtības. Šī programma ļauj izmantojot tādus modeļus kā lēmuma koks un padziļināta izpēte, kas analizē datus, izpēta katras vērtības svaru un prognozē nepieciešamo mums vērtību. Tas palīdz izvērtēt un aprēķināt mums nepieciešamos radītājus jebkurā uzņēmumā vai darbībā.…