Durchgängige Beispiele: Branchenspezifische Akzeleratoren

Letzte Aktualisierung: 21. Jan. 2025

Die Branchenbeschleuniger, die von IBM bereitgestellt werden, sind eine Reihe von End-to-End-Lösungen, die Sie als Beispiele verwenden oder an gängige Geschäftsprobleme anpassen können.

Übersicht über branchenspezifische Akzeleratoren

Ein Branchenbeschleuniger soll Ihnen bei der Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems helfen, sei es bei der Vorhersage, wie Kunden auf eine Werbeaktion reagieren werden, oder beim Verständnis der Kundenabwanderung. Durchsuchen Sie die Beschleuniger im Cloud Pak for Data as a Service -Ressourcen-Hub und erstellen Sie die gewünschten Beschleuniger.

Die meisten Beschleuniger enthalten ein Beispielprojekt mit allem, was Sie benötigen, um Daten zu analysieren, ein Modell zu erstellen und Ergebnisse anzuzeigen. Die Beispielprojekte umfassen detaillierte Anweisungen, Datensätze, Jupyter -Notizbücher, Modelle und R-Shiny-Anwendungen. Zu den meisten Akzeleratoren gehören auch Geschäftsbegriffe für die Datengovernance. Verwenden Sie diese Beispielprojekte als Vorlagen für Ihre eigenen Data-Science-Bedürfnisse, um bestimmte Techniken zu erlernen oder um die Fähigkeiten von watsonx.ai Studio und anderen Cloud Pak for Data as a Service zu demonstrieren.

In dieser Grafik wird der Prozess der Verwendung eines branchenspezifischen Akzelerators dargestellt.

Branchenspezifischer Akzeleratorprozess

Beispielprojekt für einen Akzelerator

Wenn Sie einen Akzelerator herunterladen, erhalten Sie ein Projekt, das die Assets enthält, die Sie zum Erstellen und Trainieren der Modelle benötigen, die dem Akzelerator zugeordnet sind.

Zielgruppe

Data-Scientists oder Geschäftsanalysten, die Daten- und Buildmodelle analysieren, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Inhalt

Ein typischer Beschleuniger enthält die folgenden Elemente:

Eine Readme-Datei mit Anweisungen.
CSV-Dateien, die Beispieldaten enthalten.
Python zum Trainieren und Bewerten der Modelle und zugehörige Python zur Vorbereitung und Transformation der Daten für die Modellierung. Die Notebooks erstellen API-Endpunkte, um die Ausgabe für die R Shiny-Anwendung verfügbar zu machen.
Modelle für maschinelles Lernen helfen Ihnen bei der Suche nach Lösungen für die vom Akzelerator beschriebenen Geschäftsprobleme.
(Einige Akzeleratoren) Ein interaktives Dashboard zur Anzeige der Ergebnisse des Modells.

Anforderungen

Alle Accelerators, die Beispielprojekte haben, benötigen den watsonx.ai Studio Service und einen oder mehrere dieser Services:

watsonx.ai Laufzeit
IBM Knowledge Catalog

Prozessübersicht

Jeder Akzelerator enthält detaillierte Anweisungen. Die folgenden Schritte geben einen Überblick über den Prozess für Beispielprojekte:

Rufen Sie das Beispielprojekt in der Ressourcendrehscheibe auf, klicken Sie auf Projekt erstellen, wählen Sie Projektkonfigurationen aus und klicken Sie auf Erstellen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zum Erstellen eines Projekts.
Folgen Sie den Anweisungen in der Readme-Datei, um die Notebooks auszuführen und andere Aufgaben zu erledigen.

Nächste Schritte

Sie können das Beispielprojekt als Vorlage verwenden, indem Sie Ihre eigenen Daten hinzufügen und dieselben Schritte ausführen, die von einfachen Daten zu einem bereitgestellten Modell führen. Möglicherweise müssen Sie Ihre Daten untersuchen und bereinigen. Da sich Ihre Daten und Ihr Schema wahrscheinlich von den Beispieldaten unterscheiden, stimmen die Muster, die Sie in Ihren Daten finden, möglicherweise nicht mit den Mustern in den Beispieldaten überein. Sie können die Beispiele und den Code verwenden, um das Modell an Ihre Daten anzupassen und um das Modell mit Ihren Daten neu zu trainieren.

Führen Sie die folgenden allgemeinen Schritte aus, um ein Beispielprojekt als Vorlage für Ihre eigenen Daten zu verwenden:

Fügen Sie dem Projekt Daten hinzu.
Bereinigen und formen Sie gegebenenfalls die Daten.
Aktualisieren Sie das Modell mit Ihren Daten und trainieren Sie es erneut.

Akzeleratoren für Finanzdienstleistungen

Branchenspezifische Accelerators für Finanzdienstleistungen
Branchenspezifischer Akzelerator	Beschreibung
Financial Markets Customer Attrition Prediction	Stellt eine Gruppe von Data-Science-Beispielassets und eine strukturierte Gruppe von Geschäftsbegriffen bereit, die Sie bei der Vorhersage unterstützen, welche Kunden abwandern werden.
Financial Markets Customer Offer Affinity	Sagt vorher, welche Produkte der Kunde sehr wahrscheinlich kaufen wird oder als nächstes kaufen muss.
Financial Markets Customer Segmentation	Ordnet Kunden basierend auf ihrem Lebensstil und ihren Verhaltensmustern bestimmten Gruppen zu.
Financial Markets Customer Life Event Prediction	Nutzen Sie den Akzelerator 'Financial Markets Customer Life Event Prediction', um Ihren Kunden mit entsprechenden Angeboten zum richtigen Zeitpunkt den Weg zum finanziellem Erfolg zu ebnen. Der Akzelerator enthält Business-Begriffe, eine Reihe von Beispieldaten für die Datenwissenschaft und ein Beispiel-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren.
Umsatzvorhersage anhand von Weather Company Data	Optimieren Sie die Möglichkeiten zur Vertriebsorganisation Ihres Unternehmens, indem Sie ein Modell trainieren, den Umsatz basierend auf dem Wetter vorherzusagen. Der Akzelerator enthält Geschäftsbegriffe und Kategorien, eine Reihe von Data-Science-Beispielassets und ein Beispieldashboard zur Visualisierung der Ergebnisse.
Kundenbindung im Einzelhandel	Nutzen Sie Umfragen zur Kundenzufriedenheit, um die Abwanderung von Kunden vorherzusagen und Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln.

Akzeleratoren für den Versorgungs- und Energiesektor

Branchenbeschleuniger für den Versorgungs-und Energiesektor
Name des Branchenbeschleunigers	Beschreibung
Utilities Customer Attrition Prediction	Gibt wahrscheinliche Ursachen für das Abwandern von Kunden an.
Utilities Customer Micro-Segmentation	Ordnet Kunden basierend auf ihrem Lebensstil und ihren Verhaltensmustern bestimmten Gruppen zu.
Utilities Demand Response Program Propensity	Welchen Kunden sollte die Möglichkeit geboten werden, sich für das Demand Response Program zu registrieren? Verwenden Sie den Propensity-Akzelerator für Dienstprogramme (Utilities Demand Response Program), um Ihre Analyse zu starten. Der Akzelerator enthält Business-Begriffe, eine Reihe von Beispieldaten für Datenwissenschaftsressourcen und ein Beispiel-RStudio-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren.
Utilities Payment Risk Prediction	Verwenden Sie den Akzelerator 'Utilities Payment Risk Prediction', um proaktiv mit Kunden zu arbeiten, die Gefahr laufen, Zahlungen zu verpassen. Der Akzelerator enthält Geschäftsbegriffe, eine Reihe von Beispieldaten für die Datenwissenschaft und ein Beispiel-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren.

Akzeleratoren für andere Kategorien

Branchenspezifische Akzeleratoren für andere Kategorien
Name des Branchenbeschleunigers	Beschreibung
Projekt zum Organisieren von Kommentaren	Unternehmen können Kommentare übersichtlicher anzeigen und das spezifische positive oder negative Feedback von Kunden leichter einsehen.
Projekt für effektive Landwirtschaft	Unterstützt eine effektive Landwirtschaft durch Überwachung des Pflanzenwachstums mit einem Pflanzenführer und rechtzeitige Warnung der Landwirte vor Wetteränderungen, möglicher Entwicklung von Pflanzenkrankheiten, Verdunstung von Fungiziden und effizienter Nutzung von Solarmodulen (Agrivoltaik-Unterstützung).
Insurance Loss Estimation using Remote Sensing Data	Verwendet Fernerkundungsdaten zu Überschwemmungen zur Unterstützung bei der Beurteilung von Versicherungsforderungen.
Projekt zur Krankenhausrückübernahme	Prognostiziert die Rate der erneuten Aufnahme von Patienten im Krankenhaus anhand von Patientendaten.
Überwachung SageMaker mit Watson OpenScale	Dieses Projekt zeigt, wie der Endpunkt verwendet wird, der aus dem Modell "Deploy an IBM Watson Studio " auf Amazon SageMaker generiert wird, um zu demonstrieren, wie die Bereitstellung von AWS mit Watson OpenScale überwacht werden kann.