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。创建此类模型涉及非常繁重的数学和统计分析。

以下是一些使用预测建模的示例。

• 天气预报。

• 一所大学试图通过将预测模型应用于申请人数据和招生历史来预测学生是否会选择入学。

• 在零售店中找出哪两种商品最有可能一起卖得好。

• 在航空业中估计不会出现在航班上的乘客数量。

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

使用 MicroStrategy 的预测分析

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

PMML 是一种 XML 标准，表示由数据挖掘工具开发和训练的数据挖掘模型。PMML 支持多种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。它结合了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告的过程。

导入 MicroStrategy 后，我们可以使用以下功能增强模型。

预测建模功能

以下功能列表突出了 MicroStrategy 用作预测建模工具的优势。

• 内置数据挖掘函数– 有 250 个基本的、OLAP、数学、财务和统计函数可用于创建关键性能指标。

• 使用 PMML 的数据挖掘集成– 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告。

• 用户可扩展性– 企业内部和外部的数十万用户可以访问此功能。

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