MicroStrategy - 预测模型

预测建模是一种基于现有数据构建模型的数学方法，有助于找到变量的未来值或趋势。它涉及大量的数学和统计分析来创建此类模型。

以下是一些使用预测建模的示例。

• 天气预报。

• 大学尝试通过将预测模型应用于申请人数据和录取历史来预测学生是否会选择入学。

• 在零售商店中找出哪些两件商品最有可能一起畅销。

• 在航空业中估计不会登机的乘客人数。

MicroStrategy 可以帮助进行预测建模，因为其数据挖掘服务已完全集成到其 BI 平台中。

使用 MicroStrategy 进行预测分析

MicroStrategy 具有数据挖掘服务，允许用户从第三方数据挖掘工具导入 PMML（预测模型标记语言），然后可用于创建预测报表。

PMML 是一种 XML 标准，它表示由数据挖掘工具开发和训练的数据挖掘模型。PMML 支持许多不同的数据挖掘算法，包括回归、神经网络、聚类、决策树和关联规则。它包含数据转换和描述性统计。

下图描述了在 MicroStrategy 中创建预测数据模型报表的流程。

导入到 MicroStrategy 后，我们可以使用以下功能增强模型。

预测建模功能

以下是突出 MicroStrategy 作为预测建模工具优势的功能列表。

• 内置数据挖掘函数 - 有 250 个基本、OLAP、数学、财务和统计函数可用于创建关键绩效指标。

• 使用 PMML 集成数据挖掘 - 它允许用户从第三方数据挖掘工具导入 PMML，然后可用于创建预测报表。

• 用户可扩展性 - 成千上万的内部和外部企业用户可以访问此功能。

• 数据可扩展性 - MicroStrategy 的关系 OLAP (ROLAP) 架构与其智能立方体技术相结合，可以处理任何大小的数据库，同时提供高性能。