Translation not up to date
Akceleratory branżowe dostarczane przez IBM są zestawem kompleksowych rozwiązań, które można uruchomić jako przykłady lub dostosować je w celu rozwiązania typowych problemów biznesowych.
Przegląd akceleratorów branżowych
Każdy akcelerator branżowy jest zaprojektowany, aby pomóc w rozwiązaniu konkretnego problemu biznesowego, czy to przewidywania, jak klienci będą reagować na promocję lub zrozumienie attrition klienta. Przeglądaj akceleratory w galerii Cloud Pak for Data as a Service Galeria i pobierz te, które mają być pobierane.
Większość akceleratorów zawiera przykładowy projekt ze wszystkim, co jest potrzebne do analizy danych, budowania modelu i wyświetlania wyników. Przykładowe projekty zawierają szczegółowe instrukcje, zestawy danych, notebooki Jupyter, modele i aplikacje R Shiny. Większość akceleratorów zawiera również warunki biznesowe dotyczące zarządzania danymi. Tych przykładowych projektów można użyć jako szablonów dla własnych danych naukowych, aby nauczyć się konkretnych technik lub aby zademonstrować możliwości produktu Watson Studio i innych usług Cloud Pak for Data as a Service .
Proces korzystania z branżowego akceleratora ilustrowany jest w tej grafice.
Przykładowy projekt dla akceleratora
Po pobraniu akceleratora otrzymany jest projekt zawierający zasoby aplikacyjne, które należy zbudować i potrenować modele powiązane z akceleratorem.
Odbiorcy
Analitycy danych lub analitycy biznesowi, którzy analizują dane i budują modele do rozwiązywania problemów biznesowych.
Zawartość
Typowy akcelerator zawiera następujące elementy:
- Plik readme, który zawiera instrukcje.
- Pliki CSV, które zawierają przykładowe dane.
- Python 3.7 notebooki do uczenia i oceniania modeli i powiązanych skryptów Python w celu przygotowania i transformacji danych do modelowania. Notatniki tworzą punkty końcowe interfejsu API w celu udostępnienia danych wyjściowych dla aplikacji R Shiny.
- Modele uczenia maszynowego, które zostały zaprojektowane, aby pomóc Ci znaleźć odpowiedzi na problemy biznesowe opisane przez akcelerator.
- (Niektóre akceleratory) Panel kontrolny interaktywny, który przedstawia wyniki modelu.
Wymagania
Wszystkie akceleratory, które zawierają przykładowe projekty, wymagają usługi Watson Studio i jednej lub większej liczby tych usług:
- Watson Machine Learning
- Watson Knowledge Catalog
Akceleratory dla usług finansowych
| Akceleratory branżowe | Opis |
|---|---|
| Predykcja klienta na rynkach finansowych | Udostępnia zestaw przykładowych zasobów aplikacyjnych danych naukowych oraz ustrukturyzowany zestaw terminów biznesowych, które pomagają przewidzieć, którzy klienci będą wyjeżdżać. |
| Powinowactwo oferty klienta rynków finansowych | Przewiduje, które produkty, które klient najchętniej rozważa, lub które wymagają następnego zakupu. |
| Segmentacja Klientów Rynków Finansowych | Przypisuje klientów do konkretnych grup w oparciu o ich styl życia i wzorce behawioralne. |
| Predykcja zdarzeń dotyczących życia klienta na rynkach finansowych | Skorzystaj z akceleratora Predykcja Life Markets Customer Life, aby ustawić klientów na drodze do sukcesu finansowego z odpowiednimi ofertami w odpowiednim czasie. Akcelerator zawiera terminy biznesowe, zestaw przykładowych zasobów nauki danych oraz przykładowy panel kontrolny w celu wizualizacji wyników. |
| Predykcja sprzedaży za pomocą opcji Weather Company Data | Zoptymalizuj możliwości organizacji sprzedażowej firmy poprzez szkolenie modelu w celu przewidywania sprzedaży w oparciu o pogodę. Akcelerator zawiera terminy biznesowe i kategorie, zestaw przykładowych zasobów danych naukowych i przykładowy panel kontrolny do wizualizacji wyników. |
| Retencja klienta detalicznego | Użyj ankiet zadowolenia klienta, aby przewidzieć odejmowanie klienta i wymyśla strategie retencji. |
Akceleratory dla sektora użyteczności publicznej i energetyki
| Nazwa akceleratora branżowego | Opis |
|---|---|
| Predykcja odpowiedzi klienta usług komunalnych | Udostępnia prawdopodobne przyczyny attricji klienta. |
| MikroSegmentacja klienta usług komunalnych | Przypisuje klientów do konkretnych grup w oparciu o ich styl życia i wzorce behawioralne. |
| Propensity programu odpowiedzi dla programów narzędziowych | Którzy klienci powinni być okazją do zarejestrowania się w programie odpowiedzi na żądanie? Użyj akceleratora Propensity programu Response Demand do jump-start analizy. Akcelerator zawiera terminy biznesowe, zestaw przykładowych zasobów nauki danych oraz przykładowy panel kontrolny RStudio do wizualizowania wyników. Można również opcjonalnie eksplorować i wizualizować dane za pomocą Cognos Dashboard Embedded. |
| Predykcja Ryzyka Płatności Komunalnych | Za pomocą akceleratora płatności z tytułu ryzyka płatności za usługi komunalne można aktywnie angażować się z klientami zagrożnymi brakującą płatnościami. Akcelerator zawiera terminy biznesowe, zestaw przykładowych zasobów naukowych danych oraz przykładowy panel kontrolny do wizualizacji wyników. |
Akceleratory dla innych kategorii
| Nazwa akceleratora branżowego | Opis |
|---|---|
| Projekt organizatora komentarzy | umożliwiają firmom wyświetlanie komentarzy w bardziej zorganizowany sposób i łatwiejsze wyświetlanie konkretnych pozytywnych lub negatywnych opinii klientów. |
| Efektywny projekt rolnictwa | Wspiera skuteczne rolnictwo poprzez monitorowanie wzrostu upraw z wykorzystaniem przewodnika upraw i terminowe ostrzeganie rolników o zmianie pogody, ewentualnym rozwoju choroby upraw, odparowaniu grzybobójczym, a także efektywne wykorzystanie paneli słonecznych (wsparcie agrovoltaics). |
| Szacowanie utraty ubezpieczenia przy użyciu zdalnego wykrywania | Korzysta ze zdalnego wykrywania danych zalania, aby pomóc w ocenie roszczeń ubezpieczeniowych. |
| Projekt readmisji szpitala | Przewiduje wskaźnik gotowości pacjentów do readmisji pacjentów z wykorzystaniem danych pacjentów. |
| Monitorowanie modelu Sagemaker AWS przy użyciu usługi Watson Openscale | Ten projekt przedstawia sposób użycia punktu końcowego wygenerowanego za pomocą narzędzia Deploy an IBM Watson Studio Model on AWS Sagemaker , aby zademonstrować sposób monitorowania wdrożenia AWS za pomocą narzędzia Watson OpenScale. |
Temat nadrzędny: Pierwsze kroki