Seriesデータの履歴とトレンドに基づいてデータ系列の将来的な値を予測する高度な時系列モデルの開発を自動化します。別の製品需要、スタッフ配置、在庫などの予測や、各種の財務予測を改善できます。デモのリクエスト概要をダウンロード時系列モデリング時系列モデリングの目標は、時間に依存するデータの過去の動きから未来のパフォーマンスを予測することです。休暇シーズンの売上や翌週に必要なスタッフの人数を予測したり、過剰在庫を抑えて製造需要に適した在庫を維持できるようにします。時系列モデリングは複雑で手間がかかります。現在の予測に影響を与える履歴データの数が多く、データの中から最も影響の大きいシグナルを見つけ出すのが難しいためです。新製品の発売や競合他社による新規店舗の開店などによって条件が変化した場合は、モデルを再構築する必要があります。これはもう過去の話になりました。時系列の特徴量エンジニアリングの自動化による予測シグナルの発見など、時系列モデリングのベストプラクティスが組み込まれています。定常性や季節性を自動的に検出し、ターゲットを変換し、検証テストを実行して望み得る最高の精度を達成しています。実績ある主要な時系列メソッドを超え、さらに精度の高い予測を実現します。時系列モデルの目標には、理解を引き出すことと未来の結果を予測することの両方があります。さまざまな方法によってインサイトを経時的に可視化し、モデルを本番環境にデプロイすることができます。フルサポートにより、ビジネスプロセスとアプリケーションへのモデリングの統合が可能です。各種財務予測まで多岐にわたります。病院から成るネットワーク全体でコストを削減しています。スタッフ配置によるものです。万ドルもの潜在的な人件費削減を達成しています。ケーススタディをダウンロード(英語)当院には非常に大量のデータが蓄積されており、それを有効活用したいと考えています。ツールを使うと、履歴データを取得して処理し、そこから学ぶことができます。よってコストと時間を大幅に削減しましたが、最新機能によって、看護師の配置と患者の入院日数の予測をさらに改善できると見込んでいます。そのいずれも、当院のネットワークに多大なメリットをもたらしてくれるはずです。自動化にあたっては、これまで時系列の機械学習が問題となっていました。時系列製品に携わってきましたが、何が可能か、また、モデルの構築がどれほど簡単であるかに驚きを感じています。shortlyClose。