Pomysły dotyczące rozwiązań
Ten artykuł jest pomysłem na rozwiązanie. Jeśli chcesz, abyśmy rozszerzyli zawartość o więcej informacji, takich jak potencjalne przypadki użycia, alternatywne usługi, zagadnienia dotyczące implementacji lub wskazówki dotyczące cen, daj nam znać, przekazując opinię w usłudze GitHub.
Przewidywanie zmian klientów używa platformy Azure AI do przewidywania prawdopodobieństwa zmian i pomaga znaleźć wzorce w istniejących danych skojarzonych z przewidywanym współczynnikiem zmian.
Architektura
Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.
Przepływ danych
Usługa Azure Event Hubs umożliwia przesyłanie strumieniowe wszystkich danych na żywo na platformę Azure.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym przy użyciu usługi Azure Stream Analytics. Usługa Stream Analytics może wyprowadzać przetworzone dane do usługi Azure Synapse . Dzięki temu klienci mogą łączyć istniejące i historyczne dane w celu tworzenia pulpitów nawigacyjnych i raportów w usłudze Power BI.
Pozyskiwanie danych historycznych na dużą skalę do usługi Azure Blob Storage przy użyciu usługi Azure Synapse lub innego narzędzia ETL.
Użyj usługi Azure Synapse, aby połączyć dane przesyłane strumieniowo z danymi historycznymi na potrzeby raportowania lub eksperymentowania w usłudze Azure Machine Edukacja.
Usługa Azure Machine Edukacja umożliwia tworzenie modeli na potrzeby przewidywania prawdopodobieństwa zmian i identyfikowania wzorców danych w celu zapewnienia inteligentnych szczegółowych informacji.
Usługa Power BI umożliwia tworzenie raportów operacyjnych i pulpitów nawigacyjnych na podstawie usługi Azure Synapse. Modele usługi Azure Machine Edukacja mogą służyć do dalszego ulepszania raportowania i wspierania firm w procesach podejmowania decyzji.
Elementy
- Azure Event Hubs to usługa pozyskiwania zdarzeń, która może przetwarzać miliony zdarzeń na sekundę. Dane wysyłane do centrum zdarzeń można przekształcać i przechowywać przy użyciu dowolnego dostawcy analizy w czasie rzeczywistym.
- Azure Stream Analytics to aparat analityczny w czasie rzeczywistym przeznaczony do analizowania i przetwarzania dużej ilości szybkich danych przesyłanych strumieniowo. Relacje i wzorce zidentyfikowane w danych mogą służyć do wyzwalania akcji i inicjowania przepływów pracy, takich jak tworzenie alertów, przekazywanie informacji do narzędzia raportowania lub przechowywanie przekształconych danych do późniejszego użycia.
- Azure Blob Storage to usługa w chmurze do przechowywania dużych ilości danych bez struktury, takich jak tekst, dane binarne, audio i dokumenty, łatwiejsze i ekonomiczne. Usługa Azure Blob Storage umożliwia analitykom danych szybki dostęp do danych na potrzeby eksperymentowania i tworzenia modelu sztucznej inteligencji.
- Usługa Azure Synapse Analytics to szybki i niezawodny magazyn danych z nieograniczoną analizą, która łączy integrację danych, magazynowanie danych przedsiębiorstwa i analizę danych big data. Zapewnia ona swobodę wykonywania zapytań dotyczących danych na Twoich warunkach przy użyciu zasobów bezserwerowych lub dedykowanych oraz udostępniania danych na potrzeby natychmiastowej analizy biznesowej i uczenia maszynowego.
- Usługa Azure Machine Edukacja może służyć do dowolnego nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia maszynowego, niezależnie od tego, czy wolisz pisać kod języka R w języku Python. Modele uczenia maszynowego można tworzyć, trenować i śledzić w obszarze roboczym usługi Azure Machine Leaning.
- Usługa Power BI to zestaw narzędzi, które zapewniają zaawansowane szczegółowe informacje dla organizacji. Usługa Power BI łączy się z różnymi źródłami danych, upraszcza przygotowywanie danych i tworzenie modeli z różnych źródeł. Usprawnij współpracę zespołową w całej organizacji, aby tworzyć raporty analityczne i pulpity nawigacyjne, aby obsługiwać decyzje biznesowe i publikować je na urządzeniach internetowych i mobilnych, które będą używane przez użytkowników.
Szczegóły scenariusza
Utrzymanie istniejących klientów jest pięć razy tańsze niż koszt uzyskiwania nowych klientów. W związku z tym kierownicy ds. marketingu często próbują oszacować prawdopodobieństwo odpływu klientów i starają się podjąć odpowiednie działania, aby je zminimalizować.
Potencjalne przypadki użycia
To rozwiązanie używa usługi Azure Machine Edukacja do przewidywania prawdopodobieństwa zmian i pomaga znaleźć wzorce w istniejących danych skojarzonych z przewidywanym współczynnikiem zmian. Korzystając zarówno z danych historycznych, jak i niemal w czasie rzeczywistym, użytkownicy mogą tworzyć modele predykcyjne w celu analizowania cech i identyfikowania predyktorów istniejących odbiorców. Te informacje zapewniają firmom możliwość działania analizy w celu poprawy utrzymania klientów i marży zysku.
To rozwiązanie jest zoptymalizowane pod kątem branży handlu detalicznego.
Wdrażanie tego scenariusza
Aby uzyskać więcej informacji na temat kompilowania i wdrażania tego rozwiązania, odwiedź przewodnik po rozwiązaniu w usłudze GitHub.
Celem niniejszego przewodnika jest przedstawienie działania potoków danych prognostycznych sprzedawcom, aby pomóc im w przewidywaniu odpływu klientów. Dzięki uzyskanym prognozom sprzedawcy mogą zapobiegać odpływowi klientów, korzystając z własnej wiedzy na temat dziedziny działalności i właściwych strategii marketingowych. W przewodniku przedstawiono również sposób ponownego trenowania modeli zmian klientów w celu używania większej ilości danych w miarę ich dostępności.
Składniki rozwiązania
To kompleksowe rozwiązanie jest zaimplementowane w chmurze i korzysta z platformy Microsoft Azure. Rozwiązanie składa się z kilku składników platformy Azure, w tym pozyskiwania danych, przechowywania danych, przenoszenia danych, zaawansowanej analizy i wizualizacji. Zaawansowana analiza jest implementowana w usłudze Azure Machine Edukacja, w której można tworzyć modele nauki o danych przy użyciu języka Python lub R. Możesz też ponownie użyć istniejących bibliotek w firmie lub innych firm. Dzięki pozyskiwaniu danych rozwiązanie może tworzyć przewidywania na podstawie danych przesyłanych na platformę Azure ze środowiska lokalnego.
Pulpit nawigacyjny rozwiązania
Poniższa migawka przedstawia przykładowy pulpit nawigacyjny usługi Power BI, który zapewnia wgląd w przewidywane współczynniki zmian w bazie klientów.
Następne kroki
- Informacje o usłudze Azure Event Hubs
- Azure Stream Analytics — Zapraszamy!
- Co to jest usługa Azure Synapse Analytics?
- Wprowadzenie do usługi Azure Blob Storage
- Co to jest Azure Machine Learning?
- Co to jest usługa Power BI?
Powiązane zasoby
Przewodniki dotyczące architektury:
- Sztuczna inteligencja (AI)
- Porównanie produktów i technologii uczenia maszynowego firmy Microsoft
- Struktura operacji uczenia maszynowego (MLOps)
Architektury referencyjne: