Prečo prediktívne modelovanie

Prediktívne modelovanie je užitočné pri určovaní presného prehľadu o klasifikovanej skupine otázok a tiež umožňuje predpovede medzi používateľmi. Ak chcete zachovať dôvernú výhodu, je dôležité mať prehľad o výsledkoch a budúcich udalostiach, ktoré konfrontujú kľúčové predpoklady. Profesionáli v službe Analytics často používajú údaje z nasledujúcich zdrojov na kŕmenie prediktívnych modelov:

  • Údaje o transakciách
  • CRM dáta
  • Údaje týkajúce sa služieb zákazníkom
  • Prieskum alebo anketa
  • Ekonomické údaje
  • Demografické údaje
  • Dáta generované strojmi
  • Údaje o geografickom zastúpení
  • Digitálne marketingové a reklamné údaje
  • Údaje o webovom prenose

Druhy prediktívneho modelovania

Na predpovede existujú rôzne typy regresných techník. V nasledujúcich častiach ich budeme podrobne prediskutovať.

1. Opisná analýza:

Súvisí s údajmi. Napríklad spoločnosť Saas ponúka na predaj 3 000 licencií v štvrti 2 a 2 000 licencií v štvrti1. Deskriptívna analytika odpovedá na celkový predaj dotazu medzi týmito dvoma obdobiami.

2. Diagnostická analýza:

Dôvod popisnej analýzy spočíva na diagnostickej analýze. Z vyššie uvedeného príkladu diagnostická analytika pokračuje ďalším krokom s údajmi. Mohlo by sa tiež predvídať, či je zvýšenie predaja dôsledkom výkonu osôb predávajúcich tovar alebo zvýšením záujmu v určitej spoločnosti.

3. Prediktívne analýzy:

Prediktívna analytika využíva metódy ako získavanie údajov a strojové učenie na predpovedanie budúcnosti. V tomto procese je potrebné preskúmať minulé údaje a určiť budúci výskyt. Analytici údajov môžu zostaviť prediktívne modely na uchovávanie potrebných údajov. prediktívna analytika sa značne líši od získavania údajov, pretože záverečná časť sa zameriava na odhalenie skrytých vzťahov medzi týmito premennými, zatiaľ čo predchádzajúca sa týka modelu na určenie pravdepodobného konca. Spoločnosť SaaS by mohla modelovať údaje o predajoch minulých marketingových výdavkov v každej oblasti, aby vytvorila prognostický model pre potenciálny príjem založený na marketingových výdavkoch.

4. Predbežná analýza:

Predpísaná analytická súťaž ponúka návrh založený na predpokladanom výsledku. vzhľadom na historické údaje sa môže odporučiť akcia.

Metódy modelovania:

Najpoužívanejšie prediktívne metódy modelovania sú uvedené nižšie,

1. Jednoduchá lineárna regresia:

Štatistická metóda, ktorá uvádza vzťah medzi dvoma premennými, ktoré sú spojité.

2. Viacnásobná lineárna regresia:

Štatistická metóda, ktorá uvádza vzťah medzi viac ako dvoma premennými, ktoré sú spojité.

3. Polynomiálna regresia:

Nelineárny vzťah medzi zvyškami verzus prediktor vedie k nelineárnemu vzťahu. Toto je možné archivovať pomocou modelu polynómovej regresie.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Podpora regresie vektorov:

Podpora Vector Machine je ďalšia regresná metóda, ktorá charakterizuje algoritmus na základe všetkých kľúčových funkcií. Podpora vektorovej regresie (SVR) používa pri klasifikácii podobné princípy ako SVM, s malými rozdielmi.

5. Regresia stromu rozhodnutí:

Strom ako štruktúra sa používa v týchto modeloch rozhodovacieho stromu na vytvorenie algoritmov súvisiacich s klasifikáciou alebo regresiou. V tomto prípade sa strom rozhodovania postupne rozvíja tak, že daný súbor údajov sa nastaví na menšie kúsky.

6. Naive Bayes:

V strojovom učení sú to jednoduché pravdepodobnostné klasifikátory, ktoré sú predpovedané použitím Bayesovej vety spolu s nezávislými predpokladmi.

i. Útržok kódu 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)

predpovedať rýchlosť výroby a zásoby. Poruchy výroby sa dajú určiť aj pomocou minulých údajov.

ii. Konkurenčná výhoda oproti konkurentom, bubnovanie do zákazníckych údajov, ktoré by ste mohli poskytnúť informáciám s dôvodom, prečo si zákazníci môžu vybrať konkurenčné produkty, určenie týchto údajov pomôže udržať výhodu oproti zákazníkom.

iii. Zníženie rizika a odhalenie podvodov

iv. Lepšie porozumieť očakávaniam zákazníkov

v. Lepšie marketingové kampane

Výhody prediktívneho modelovania:

Zvyšovanie efektívnosti výroby, umožňuje spoločnostiam efektívne predvídať procesy modelovania, prostredníctvom ktorých sa predpokladá, že štatistika a údaje budú predvídať výsledky s dátovými modelmi. Tieto modely umožňujú predpovedať čokoľvek od televíznych hodnotení po šport, technologický pokrok a podnikové zisky.

Prediktívne modelovanie je ďalší spôsob, ktorý sa nazýva

  • Prediktívna analytika
  • Prediktívna analýza
  • Strojové učenie

Nevýhody prediktívneho modelovania:

  • Pri týchto predikčných modeloch existuje praktická medzera pri porozumení ľudského správania
  • Rozhodovacie modely nepriama sila
  • Zlyhanie predpovede výzvy

záver:

Aj keď sa predpokladá, že je to matematický problém, prediktívne modelovanie vždy zverejňuje očakávania používateľov, aby naplánovali technické a organizačné prekážky, ktoré by im mohli brániť v získavaní potrebných údajov. a vo väčšej miere bude táto technika do veľkej miery užitočná v analytickej časti sveta údajov.

Odporúčané články

Toto bola príručka pre prediktívne modelovanie. Tu sme diskutovali o niektorých základných pojmoch, druhoch a prístupe modelovania s výhodami a nevýhodami. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -

  1. Čo je to dátový sklad?
  2. Nástroje vizualizácie údajov
  3. Úvod do vedy o údajoch
  4. Kariéra v oblasti veľkých dát

Kategórie: