استكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي في Power BI للتحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. إنه نهج استشرافي. وتستخدم الخوارزميات الإحصائية والتعلم الآلي للعثور على الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات. التحليلات التنبؤية موجودة منذ عقود. ولكن، تكامل الذكاء الاصطناعي في Power BI يجعل من السهل على المستخدمين الذين لا يمتلكون مهارات في علوم البيانات استخدامها. تستخدم Power BI نماذج الذكاء الاصطناعي في إطار عملها. وهذا يساعد المستخدمين على التنبؤ بالسلوكيات المستقبلية واتجاهات العملاء ومتطلبات السوق. ويؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات أفضل في مجال الأعمال.
ستستكشف هذه المقالة كيفية استخدام Power BI للذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية. سنغطي ميزاته الرئيسية واستخداماته الواقعية وأفضل الممارسات لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة به.
جدول المحتويات مقدمة لميزات الذكاء الاصطناعي في Power BI الاستفادة من مرئيات الذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية باستخدام نماذج التنبؤ المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تكامل التعلم الآلي Azure أفضل الممارسات لاستخدام ميزات الذكاء الاصطناعي في Power BI الخاتمة
مقدمة في ميزات الذكاء الاصطناعي في Power BI
يحتوي Power BI على العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي. وهي تعمل على تحسين التحليلات التنبؤية. وهي تشمل مرئيات الذكاء الاصطناعي، وتكامل Azure ML، واستخدام نماذج التعلم الآلي في تقارير Power BI. فيما يلي بعض القدرات الرئيسية: المؤثرات الرئيسية: تساعد أداة الذكاء الاصطناعي هذه المستخدمين على معرفة ما يؤثر على النتيجة. ويمكنها العثور على العوامل الرئيسية التي تدفع العملاء إلى التراجع أو المبيعات. شجرة التحلل: تتيح هذه الميزة للمستخدمين تقسيم البيانات بشكل هرمي. وتوضح كيف تساهم المتغيرات الفردية في النتائج الإجمالية. وهي مفيدة للغاية لفهم كيفية تأثير العوامل المختلفة على التنبؤ. رؤى الذكاء الاصطناعي في Power Query: يتيح Power BI للمستخدمين تشغيل نماذج التعلم الآلي على بياناتهم في Power Query. يتيح ذلك إجراء تحويلات قوية وتوقعات أفضل. التكامل مع تعلّم الآلة في Azure: يمكن للمستخدمين المتقدمين إضافة نماذج Azure ML المخصصة الخاصة بهم إلى Power BI. يتيح ذلك إمكانية إجراء تحليلات تنبؤية قابلة للتطوير.
وتتيح هذه الأدوات لمستخدمي Power BI إنشاء تقارير ديناميكية واستشرافية. يمكنهم تجاوز مجرد التحليلات الوصفية.
الاستفادة من مرئيات الذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية
تُعد مرئيات الذكاء الاصطناعي في Power BI، مثل المؤثرات الرئيسية وشجرة التحليل، رائعة للتحليلات التنبؤية. تساعد هذه الأدوات المستخدمين: تحليل العلاقات السببية: تساعد مرئيات الذكاء الاصطناعي المستخدمين في العثور على المتغيرات الرئيسية التي تؤثر على النتائج. يمكن لفريق المبيعات استخدام مرئيات المؤثرات الرئيسية. حيث سيُظهر العوامل الأكثر تأثيراً على المبيعات. وتشمل هذه العوامل ميزانية التسويق وفئة المنتج والمنطقة. توقع الاتجاهات المستقبلية: يمكن للشركات التنبؤ بالاتجاهات من خلال معرفة العوامل التي تؤثر على النتائج. تتيح شجرة التحليل للمستخدمين معرفة كيفية تأثير العوامل على التنبؤات. وهي تساعد المؤسسات على تعديل إجراءاتها للتأثير على النتائج المستقبلية.
يؤدي استخدام مرئيات الذكاء الاصطناعي في النماذج التنبؤية إلى تعزيز الدقة والرؤى. لا يتطلب معرفة عميقة بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.
استخدام نماذج التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي
يحتوي Power BI على نماذج تنبؤات مدمجة في السلاسل الزمنية. فهي تساعد المستخدمين على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من البيانات التاريخية. بالنسبة للشركات، هذه النماذج لا تقدر بثمن في مجالات مثل: التنبؤ بالمبيعات: يتنبأ التنبؤ بالذكاء الاصطناعي بالمبيعات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. وهي تساعد الشركات على تعديل استراتيجياتها. إدارة المخزون: يمكن لتجار التجزئة استخدام نماذج التنبؤ للتنبؤ بمستويات المخزون. يمكنهم بعد ذلك تعديل سلاسل التوريد الخاصة بهم لتجنب الإفراط في التخزين. سيضمن ذلك تلبية الطلب المستقبلي. التنبؤ بالطلب: التنبؤ بطلب المستهلكين يساعد الشركات. فهو يحسن جداول الإنتاج والتسعير والتسويق.
تتيح نماذج التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي في Power BI للمؤسسات التنبؤ بالنتائج بشكل أفضل. ويمكنها بعد ذلك التخطيط للمستقبل.
تكامل التعلم الآلي من Azure
يمنح ارتباط Power BI بـ Azure Machine Learning المستخدمين المتقدمين طرقًا جديدة للتنبؤ بالاتجاهات. يعد Azure Machine Learning نظامًا أساسيًا قويًا. فهي تتيح للشركات إنشاء نماذج مخصصة للتعلم الآلي وتدريبها ونشرها. من خلال دمج هذه النماذج في Power BI، يمكن للمستخدمين: إنشاء نماذج مخصصة: يمكن للشركات إنشاء نماذج لاحتياجاتها. على سبيل المثال، يمكنهم التنبؤ بقيمة عمر العميل. أو يمكنهم تحديد العملاء ذوي المخاطر العالية أو التنبؤ بالطلب على المنتجات. استخدام النماذج على مجموعات بيانات كبيرة: يتيح ارتباط Power BI مع Azure Machine Learning للمستخدمين تطبيق هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة. وهذا يتيح التحليلات التنبؤية على نطاق واسع. التنبؤات في الوقت الحقيقي: يمكن لمستخدمي Power BI الجمع بين البيانات في الوقت الفعلي والنماذج التنبؤية. وهذا يسمح بالتنبؤ في الوقت الحقيقي واتخاذ القرارات الفورية.
هذا التكامل ذو قيمة لعلماء البيانات والمحللين. فهو يتيح لهم استخدام نماذج التعلم الآلي المخصصة الخاصة بهم في بيئة Power BI سهلة الاستخدام.
أفضل الممارسات لاستخدام ميزات الذكاء الاصطناعي في Power BI
لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي في Power BI للتحليلات التنبؤية، يجب على الشركات اتباع بعض أفضل الممارسات: فهم بياناتك: قبل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، اعرف بياناتك جيدًا. تأكد من أنها نظيفة وذات صلة ومنظمة بطريقة تتوافق مع النماذج التنبؤية. استخدم مرئيات الذكاء الاصطناعي للاستكشاف: ابدأ باستخدام مرئيات الذكاء الاصطناعي، مثل المؤثرات الرئيسية وشجرة التحلل. يمكنها مساعدتك في استكشاف الأنماط والعلاقات في بياناتك. يمكن أن توفر هذه المرئيات رؤى مهمة حول الدوافع الرئيسية لتوقعاتك. اجمع بين ميزات الذكاء الاصطناعي والتحليلات التقليدية: يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز التحليلات التنبؤية. ولكن، يجب أن يكون مكملاً للتحليل التقليدي للبيانات وليس بديلاً عنه. غالبًا ما ينتج عن الجمع بين النهجين تنبؤات أكثر قوة. استخدم Azure Machine Learning لتلبية الاحتياجات المخصصة: إذا كان عملك لديه احتياجات تنبؤية معقدة، فقم بدمج Azure ML مع Power BI لإنشاء نماذج مخصصة. تحديث النماذج والتحقق من صحتها بانتظام: يجب تحديث النماذج التنبؤية في كثير من الأحيان. وهذا يحافظ على دقتها مع ورود بيانات جديدة. التحقق من صحة النماذج هو المفتاح للحفاظ على سلامة التنبؤات.
من خلال اتباع أفضل الممارسات هذه، يمكن للشركات زيادة الذكاء الاصطناعي في Power BI للتحليلات التنبؤية.
كيف تحصل على شهادة Power BI؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي: إدارة المشاريع: PMP و CAPM و PMI RMP إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما اللينة، الإدارة اللينة، Minitab، تحليل الأعمال CMMI: CBAP، CCBA، CCBA، ECBA التدريب الرشيق: تدريب PMI-ACP، CSM، CSPO Scrum تدريب Scrum: CSM إدارة برامج DevOps: PgMP تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية Exin الحوسبة السحابية إدارة عملاء سيتريكس: إدارة الحوسبة السحابية: Citrix Cloud Administration
الشهادات العشر الأعلى أجراً التي يجب استهدافها في عام 2024 هي محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP) مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد شهادة البيانات الكبيرة شهادة علوم البيانات شهادة معتمدة في مراقبة المخاطر ونظم المعلومات (CRISC) مدير أمن المعلومات المعتمد (CISM) شهادة محترف إدارة المشاريع (PMP) ® شهادة مختص إدارة المشاريع (PMP) شهادة مخترق أخلاقي معتمد (CEH) شهادة خبير سكروم معتمد (CSM)
الخاتمة
في الختام، تمكّن ميزات الذكاء الاصطناعي في Power BI من إجراء تحليلات تنبؤية سهلة وقوية. تساعد Power BI الشركات على التنبؤ بالاتجاهات واتخاذ القرارات. يحتوي على مرئيات مدمجة تبسط البيانات المعقدة. كما أنه يحتوي على عمليات تكامل متقدمة للتعلم الآلي من خلال Azure. تتيح الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للشركات القيام بأكثر من تحليل الماضي. يمكنهم الآن العثور على رؤى حول الفرص والتحديات المستقبلية.
يمكن للمؤسسات استخدام التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي في Power BI. وسيساعدهم ذلك على اتخاذ قرارات أفضل، والحفاظ على قدرتهم التنافسية، وإثبات عملياتهم المستقبلية في عالم يعتمد على البيانات.
اتصل بنا :