Dlaczego modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne pomaga ustalić dokładny wgląd w niejawny zestaw pytań, a także umożliwia prognozy wśród użytkowników. Aby zachować duchową przewagę, ważne jest, aby mieć wgląd w wyniki i przyszłe wydarzenia, które są sprzeczne z głównymi założeniami. Specjaliści Analytics często wykorzystują dane z następujących źródeł do zasilania modeli predykcyjnych:

  • Data transakcji
  • Dane CRM
  • Dane związane z obsługą klienta
  • Dane ankietowe lub ankietowe
  • Dane ekonomiczne
  • Dane demograficzne
  • Dane generowane przez maszyny
  • Dane dotyczące reprezentacji geograficznej
  • Cyfrowe dane marketingowe i reklamowe
  • Dane o ruchu w sieci

Rodzaje modelowania predykcyjnego

Istnieją różne rodzaje technik regresji do prognozowania. W poniższych sekcjach omówimy je szczegółowo.

1. Analiza opisowa:

Powiązane z danymi. Na przykład firma Saas wystawia na sprzedaż 3000 licencji w kwartale 2 i 2000 licencji w kwartale 1. Analizy opisowe odpowiadają na całkowitą sprzedaż zapytania pomiędzy tymi dwoma okresami.

2. Analiza diagnostyczna:

Przyczyną analizy opisowej jest analiza diagnostyczna. Z powyższego przykładu analityka diagnostyczna przechodzi kolejny krok z danymi. Mógłby również przewidzieć, czy wzrost sprzedaży jest spowodowany wynikami sprzedawców lub wzrostem zainteresowania w określonym społeczeństwie.

3. Analiza predykcyjna:

Analizy predykcyjne wykorzystują metody takie jak eksploracja danych i uczenie maszynowe do prognozowania przyszłości. Tutaj proces polega na spojrzeniu na przeszłe dane i określeniu przyszłego wystąpienia. Analitycy danych mogą konstruować modele predykcyjne dotyczące przechowywania potrzebnych danych. analityka predykcyjna w dużej mierze różni się od eksploracji danych, ponieważ końcowa część skupia się na odkryciu ukrytych związków między tymi zmiennymi, podczas gdy poprzednie dotyczą modelu pozwalającego na zakończenie prawdopodobnego zakończenia. Firma SaaS może modelować dane dotyczące sprzedaży wcześniejszych wydatków marketingowych w każdym obszarze, aby wygenerować model prognozy dochodów potencjalnych na podstawie wydatków marketingowych.

4. Analiza preskryptywna:

Analizy preskryptywne składają ofertę na podstawie prognozowanego wyniku. w stosunku do danych historycznych można zalecić działanie.

Metody modelowania:

Najczęściej stosowane metody modelowania predykcyjnego są następujące,

1. Prosta regresja liniowa:

Metoda statystyczna, która wspomina o związku między dwiema zmiennymi, które są ciągłe.

2. Wielokrotna regresja liniowa:

Metoda statystyczna, która wspomina o związku między więcej niż dwiema zmiennymi, które są ciągłe.

3. Regresja wielomianowa:

Nieliniowa zależność między resztami a predyktorem doprowadzi do relacji nieliniowej. Można to zarchiwizować za pomocą modelu regresji wielomianowej.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Wspieranie regresji wektorowej:

Support Vector Machine to kolejna metoda regresji, która charakteryzuje algorytm na podstawie wszystkich kluczowych funkcji. Regresja wektora wsparcia (SVR) stosuje podobne zasady jak SVM do klasyfikacji, z pewnymi drobnymi różnicami.

5. Regresja drzewa decyzyjnego:

Drzewo takie jak struktura jest używane w tych modelach drzewa decyzyjnego do budowania algorytmów związanych z klasyfikacją lub regresją. Tutaj drzewo decyzyjne jest stopniowo opracowywane przez podział danego zestawu danych na mniejsze fragmenty.

6. Naive Bayes:

W uczeniu maszynowym są to proste klasyfikatory probabilistyczne, które są przewidywane poprzez zastosowanie twierdzenia Bayesa wraz z niezależnymi założeniami.

ja. Fragment kodu Naive Bayes:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier1 = GaussianNB()
classifier1.fit(X1_train, y1_train)
# Predicting of the Test set results
y1_pred = classifier1.predict(X1_test)

przewidywać stawki produkcyjne i zapasy. Awarie produkcyjne można również określić na podstawie danych z przeszłości.

ii. Przewaga konkurencyjna nad konkurentami, zagłębianie się w dane klienta, które możesz przedstawić, z informacją, dlaczego klienci wybierają produkty konkurencji, ustalenie tych danych pomoże utrzymać przewagę nad klientami.

iii. Redukcja ryzyka i wykrywanie oszustw

iv. Lepsze zrozumienie oczekiwań klientów

v. Lepsze kampanie marketingowe

Zalety modelowania predykcyjnego:

Poprawa wydajności produkcji, pozwala firmom na efektywne prognozowanie procesów modelowania, które implikuje statystyki i dane w celu przewidywania wyników za pomocą modeli danych. Modele te pozwalają prognozować wszystko, od ocen telewizyjnych po sport, postęp technologiczny i zarobki firm.

Modelowanie predykcyjne to inny sposób określany jako:

  • Analityka predykcyjna
  • Analiza predykcyjna
  • Nauczanie maszynowe

Wady modelowania predykcyjnego:

  • Istnieje praktyczna luka w tych modelach prognozowania, jednocześnie rozumiejąc ludzkie zachowanie
  • Modele decyzyjne mocy pośredniej
  • Błąd prognozy sondowania

Wniosek:

Chociaż modelowanie predykcyjne jest uważane za matematyczny problem, zawsze zawiera oczekiwania użytkowników dotyczące planowania barier technicznych i organizacyjnych, które mogą uniemożliwić im uzyskanie potrzebnych danych. a co więcej, technika ta będzie w dużej mierze przydatna w sekcji analitycznej świata danych.

Polecane artykuły

To był przewodnik po modelowaniu predykcyjnym. Omówiliśmy tutaj kilka podstawowych pojęć, typów i podejścia do modelowania z zaletami i wadami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Co to jest hurtownia danych?
  2. Narzędzia do wizualizacji danych
  3. Wprowadzenie do nauki o danych
  4. Kariera w Big Data

Kategoria:

Big Data