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端到端样本：行业加速器
Last updated: 2025年1月21日
IBM 提供的行业加速器是一套端到端的解决方案，您可以将其作为示例运行，也可以对其进行定制，以解决常见的业务问题。
行业加速器概述
行业加速器旨在帮助您解决特定的业务问题，无论是预测客户对促销活动的反应，还是了解客户流失情况。 浏览 Cloud Pak for Data as a Service资源中心中的加速器并创建您想要的加速器。
大多数加速器都包含一个示例项目，其中包含分析数据、建立模型和显示结果所需的一切。 示例项目包括详细说明、数据集、 Jupyter 笔记本、模型和R Shiny应用程序。 大多数加速器还包含用于数据监管的业务术语。 将这些示例项目作为模板，满足您自己的数据科学需求，学习特定技术，或展示watsonx.aiStudio 和其他Cloud Pak for Data as a Service的功能。
使用行业加速器的过程如此图中所示。
加速器的样本项目
下载加速器时，您将获取一个项目，其中包含构建和训练与加速器相关联的模型所需的资产。
受众
分析数据并构建模型以解决业务问题的资料科学员或业务分析员。
内容
典型的加速器包含以下部件：
- 提供指示信息的自述文件。
- 包含样本数据的 CSV 文件。
- 用于模型训练和评分的Python笔记本，以及用于准备和转换建模数据的相关Python脚本。 Notebook 会创建 API 端点以公开 R Shiny 应用程序的输出。
- 机器学习模型，旨在帮助您找到加速器所描述的业务问题的答案。
- （某些加速器）交互式仪表板，用于显示模型的结果。
要求
所有拥有示例项目的加速器都需要watsonx.aiStudio 服务和其中一个或多个服务：
- watsonx.ai运行时
- IBM Knowledge Catalog
过程概述
每个加速器都提供了详细的指示信息。 下列步骤提供样本项目的流程概述：
- 转到 Resource hub 中的示例项目，单击创建项目，选择项目配置，然后单击创建。 请参阅创建项目。
- 按照自述文件中的说明运行笔记本并完成其他任务。
后续步骤
通过添加您自己的数据并遵循从数据到已部署模型的相同步骤，您可将样本项目用作模板。 您可能需要探查和清理数据。 由于您的数据和模式可能与样本数据不同，您在数据中发现的模式可能与样本数据中的模式不一致。 您可以使用示例和代码来调整模型以适应您的数据，以及使用您的数据重新训练模型。
要将样本项目用作您自己的数据的模板，请完成下列一般步骤：
- 将您的数据添加到项目中。
- 如有必要，清理或修整您的数据。
- 使用您的数据来更新并重新训练模型。
用于金融服务的加速器
| 行业加速器 | 描述 |
|---|---|
| Financial Markets Customer Attrition Prediction | 提供用于帮助您预测哪些客户将离开的一组样本数据科学资产和一组结构化业务术语。 |
| Financial Markets Customer Offer Affinity | 预测客户最可能考虑或下次需要购买哪些产品。 |
| 金融市场客户细分 | 根据客户的生活方式和行为模式，将客户分配至特定群体。 |
| Financial Markets Customer Life Event Prediction | 使用 Financial Markets Customer Life Event Prediction 加速器，不失时机地将您的客户引导至财务成功之路。 加速器包含业务术语、一组数据科学资产样本和一个直观呈现结果的仪表板样本。 |
| 利用Weather Company Data销售预测 | 通过训练模型以根据天气预测销售，优化公司的销售组织功能。 加速器包含业务术语和类别，一组样本数据科学资产以及用于可视化结果的样本仪表板。 |
| 留住零售客户 | 使用客户满意度调查来预测客户流失率并制定保留策略。 |
用于公用事业和能源部门的加速器
| 行业加速器名称 | 描述 |
|---|---|
| Utilities Customer Attrition Prediction | 提供客户流失率的可能原因。 |
| Utilities Customer Micro-Segmentation | 根据客户的生活方式和行为模式，将客户分配至特定群体。 |
| Utilities Demand Response Program Propensity | 哪些客户应该有机会参加“需求响应计划”？ 使用 Utilities Demand Response Program 加速器快速启动分析。 加速器包含业务术语、一组数据科学资产样本和一个直观呈现结果的 RStudio 仪表板样本。 |
| Utilities Payment Risk Prediction | 使用 Utilities Payment Risk Prediction 加速器主动与存在不按时还款风险的客户进行沟通。 加速器包含业务术语、一组数据科学资产样本和一个直观呈现结果的仪表板样本 |
用于其他类别的加速器
| 行业加速器名称 | 描述 |
|---|---|
| 评论组织者项目 | 使公司能够以更有条理的方式查看评论，并更轻松地查看客户的具体正面或负面反馈。 |
| 高效农业项目 | 通过作物指南监测作物生长，为农民提供有关天气变化、作物病害可能的发展、杀菌剂蒸发以及太阳能电池板的有效利用（农业光伏支持）的及时警报，从而支持高效农业。 |
| 通过遥感估计保险损失 | 使用遥感洪水数据协助评估保险理赔。 |
| 再住院项目 | 使用患者数据预测患者的医院入院率。 |
| 使用 Watson OpenScale 监控 SageMaker 模型 | 该项目展示了如何使用从在 Amazon SageMaker 上部署 IBM Watson Studio 模型生成的端点来演示如何使用 Watson OpenScale 监控 AWS 部署。 |
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