Ритейл и eCommerce:

• Предсказание продаж и спроса на продукцию;
• Прогноз эффекта от маркетинговых кампаний;
• Построение моделей предпочтений покупателей;
• Персонифицированные рекомендации для клиентов.

Телеком:

• Предсказание оттока абонентов;
• Предсказание удовлетворенности клиентов;
• Управление лояльностью;
• Сегментация групп абонентов со схожими предпочтениями.

Энергетика и ЖКХ:

• Прогнозирование нагрузки и потребления;
• Предсказание отказов оборудования.

Финансовый сектор:

• Скоринг заемщиков;
• Выявление и предупреждение мошенничества;
• Оценка страховых рисков и прибыли.

Логистика:

• Оптимизация маршрутов и цепочки поставок;
• Прогнозирование времени доставки и поломок;
• Рациональное планирование расписания.

Промышленность:

• Предсказание отказов оборудования;
• Оптимизация технического обслуживания;
  
• Прогнозирование качества продукции.

Преимущества Microsoft Azure Machine Learning

• Не требует установки программного обеспечения и доступен через браузер с возможностью совместной работы.
  
• Azure ML подходит для задач, в которых необходимо задействовать большие вычислительные мощности: он не требует дополнительных серверов заказчика, так как все расчеты происходят в облаке.
• Возможность одновременно использовать различные алгоритмы машинного обучения и стратегии моделирования.

• Управление моделями: возврат изменений, поиск и повторное использование прогнозных моделей или их переобучение.
• Автоматическое масштабирование в ответ на объемы использования, что позволяет экономить аппаратные ресурсы.
• Возможность отслеживать изменения используемых моделей и качество работы используемых алгоритмов.
• Автоматическое переобучение модели при появлении новых данных, что улучшает качество прогноза.
• Не требует дорогостоящего внедрения и затрат на поддержку работоспособности системы.