[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},77,"blog","cn-what-is-ai-based-business-forecasting-with-geo-targeted-proxies","基于人工智能的商业预测与地理定位代理是什么？","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/10-1-trusted-proxy-website-ai-forecasting-cover-2064x982-19dbdeb9-aa3c-44ce-91a4-4ea9e160756c.webp","https://blog.dexodata.com/storage/","2023/03/30","2025/01/30","人工智能如何通过地理定位代理改善商业预测？","基于使用旋转数据中心代理和来自Dexodata的地理定位代理收集的数据的人工智能驱动预测的工作原理，提供旋转代理免费试用。","geo targeted proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">预测、预言和可信的代理网站\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">商业预测的主要类型是什么？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">预测方法如何分类？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">使用人工智能进行预测分析的优势\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">为什么使用基于人工智能的商业预测？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>大规模收集网络数据是商业分析的基础。现代的人工智能驱动解决方案以不同的结构化程度收集详细信息。数据收集基础设施，如Dexodata，确保通过地理定位代理无缝访问洞察来源。多线程获取程序的方法适用于基于HTML和API的框架，包括\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/why-are-scraping-mobile-apps-so-popular\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">抓取移动应用程序\u003C/a>。\u003C/p>\n\u003Cp>获取的信息经过不同阶段的检查、验证和格式化，以适合分析和得出结论。预测是最重要的领域之一，应用通过\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">旋转数据中心代理\u003C/a>进行的在线情报的结果。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>预测、预言和可信的代理网站\u003C/h2>\n\u003Cp>知情决策策略对于减少不确定性至关重要，因为根据\u003Ca href=\"https://www.microstrategy.com/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MicroStrategy\u003C/a>的研究，59%的全球企业应用大数据。资源和预算的精确规划需要以计算的可能风险百分比进行预测。\u003C/p>\n\u003Cp>知情管理考虑多个方面。甚至在选择便宜的旋转代理（如数据中心IP）或更有价值的服务器（例如移动服务器）之间的选择本身也可以成为预测的主题。\u003C/p>\n\u003Cp>商业\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Forecasting\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">预测\u003C/a>是一种对市场及其参与者未来状况进行合理假设的方式。这些包括对以下内容的估计：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>可能的需求\u003C/li>\n\u003Cli>现金流\u003C/li>\n\u003Cli>库存\u003C/li>\n\u003Cli>分销网络\u003C/li>\n\u003Cli>劳动力市场和就业\u003C/li>\n\u003Cli>库存要求\u003C/li>\n\u003Cli>收入和收益。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>预测应与预测分析区分开来。尽管有不同的解释，第一个术语代表考虑历史信息及其时间统计和早期发生事件的方面。\u003C/p>\n\u003Cp>预测是一个更常见的主题，它选择影响研究指标的多个因素，而不强制采用时间序列方法。否则，这些程序有很多共同之处。参与的工具收集在线指标在每种情况下都经过测试，以确保最佳兼容性。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>商业预测的主要类型是什么？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>企业利用两种主要类型的预测：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>需求\u003C/li>\n\u003Cli>增长。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>它们是相互关联的，互为补充，就像正确选择的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">住宅旋转代理\u003C/a>增强了应用数字指纹的可靠性。\u003C/p>\n\u003Cp>需求预测是一种通过从过去和当前指标外推来估计目标受众需求的方法。它考虑生产、库存、物流、分销和\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/geo-targeted-proxies-in-supply-chain-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">人工智能驱动的供应链分析\u003C/a>的其他组成部分。\u003C/p>\n\u003Cp>该过程可以是：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>主动和被动\u003C/li>\n\u003Cli>短期或长期\u003C/li>\n\u003Cli>微观或宏观层面\u003C/li>\n\u003Cli>内部或外部。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>商业绩效的改善依赖于对公司内部机制和外部驱动因素的深度分析。Dexodata的地理定位代理基础设施符合在大规模收集网络数据时部署负载抗性连接的请求。\u003C/p>\n\u003Cp>增长预测是根据先前的统计和市场模式计算可能的风险、机会和收益所必需的。公司确定前景的数量和全球经济环境的潜在影响，以制定良好的增长率策略。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>预测方法如何分类？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>商业分析努力将从多个来源获得的原始洞察转化为适合准确预测的结构化信息，并产生可重复的结果。预测有定性和定量两种方法。\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"text-decoration: underline;\">定性预测\u003C/span>基于专家的意见和判断。在缺乏历史数据的情况下，它是有价值的，例如在引入全新服务或商品时。免费试用旋转代理的应用曾经对客户来说是未知的技术。如今，它已成为可信企业收集基础设施的常见做法。\u003C/p>\n\u003Cp>根据专家的数量、访谈方式和信息处理的特征，有：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>德尔菲定性方法\u003C/li>\n\u003Cli>共识讨论\u003C/li>\n\u003Cli>历史类比等。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>表达的假设随后通过市场研究进行确认。\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"text-decoration: underline;\">定量预测\u003C/span>依赖于在特定时间段内收集的统计数据，以形成未来趋势的版本。准确的数据通过在线中间盒服务器收集。每个代理，无论是住宅旋转、数据中心还是移动，都具有特定的地理位置和动态外部IP。因此，故障或访问远程源的限制数量减少。技术包括：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>计量经济模型\u003C/li>\n\u003Cli>指数平滑\u003C/li>\n\u003Cli>关联研究\u003C/li>\n\u003Cli>回归分析\u003C/li>\n\u003Cli>投入-产出研究。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>定量方法处理大量非结构化和半结构化信息。人工智能在简化获取程序和提高预测能力方面至关重要。\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">人工智能驱动的工具从互联网上提取数据\u003C/a>，检测趋势周期或不规则元素，并将其分类为时间因果类别。它们随后被转化为预测性洞察。\u003C/p>\n\u003Cp>时间序列预测是定量技术的重要组成部分，因为它解释了规律波动和系统事件。在初始数据库形成后，商业预测有时会转向因果模型的应用。这是一种复杂的方法，可以揭示指标之间的关系，以便更好地进行预测。由于其复杂性和重要性，时间序列方法通过机器学习技术得到了增强。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/77/10-1-geo-targeted-proxies-ai-forecasting-1032x491-b98d1296-cc34-4db9-8c0b-33171c3a2f99.png\" alt=\"基于旋转代理收集的数据的人工智能驱动预测的工作原理\" width=\"1020\" height=\"485\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Csup>定性和定量方法可以结合使用\u003C/sup>\u003C/p>\n\u003Cp>定量和定性方法就像数据中心和旋转住宅代理一样有所不同。它们都需要中间网络节点提供的可靠性和速度，特定IP类型的偏好取决于具体情况。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>使用人工智能进行预测分析的优势\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>传统的手动管理预测材料对于维护大数据效率低下。由于现代预测程序默认涉及\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/top-5-trends-to-enhance-big-data-with-geo-targeted-proxies-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">大数据利用\u003C/a>，它们体验到人工智能解决方案的所有好处。最显著的优势包括：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>提高速度，超过手动信息收集和格式化的速度，尽管类型和来源各异\u003C/li>\n\u003Cli>可扩展性，简化了处理大量数据和旋转代理试用或购买的集成\u003C/li>\n\u003Cli>高准确性，减少错误数量，因此一方面减少了重新测试所花费的时间，另一方面提高了预测的质量\u003C/li>\n\u003Cli>低偏见影响，减少了认知人类误解对最终结果的影响\u003C/li>\n\u003Cli>降低成本，通过减少分析专家的雇佣实现\u003C/li>\n\u003Cli>风险管理，增强了通过机器学习驱动的策略检测可能故障或缺陷的潜力\u003C/li>\n\u003Cli>提高个性化，因预测用户情感而提升个别客户体验\u003C/li>\n\u003Cli>实时预测，快速响应挑战并减轻它们的影响\u003C/li>\n\u003Cli>改善趋势检测，平滑不可预测的突发情况的后果，例如COVID-19大流行。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>为什么使用基于人工智能的商业预测？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>人工智能驱动的预测算法比传统技术更快地识别不同变量之间的顺序模式和关系。神经网络提供未来趋势的清晰可视化，并简化基于数据的决策。利用\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">地理定位代理\u003C/a>可以置于人工智能管理之下。这反过来可以改善定制并自动化在旋转代理免费试用期间获得的经验的实施。\u003C/p>\n\u003Cp>Dexodata作为企业网络数据收集生态系统，提供通过API方法更改的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/static-and-dynamic-proxies-everything-you-need-to-know-about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">动态代理和外部IP\u003C/a>，每个新连接、定时或按需。我们的IP池与任何人工智能驱动的分析解决方案100%兼容。\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936354889]