Miért prediktív modellezés?
A prediktív modellezés segít a pontos betekintés meghatározásában egy osztályozott kérdéscsoportban, és lehetővé teszi az előrejelzéseket a felhasználók körében. A lelkes előny fenntartása érdekében komoly betekintést nyújtani az eredményekbe és a jövőbeli eseményekbe, amelyek szembesülnek a legfontosabb feltételezésekkel. Az elemző szakemberek a következő forrásokból származó adatokat gyakran használják prediktív modellek táplálására:
- Tranzakciós adatok
- CRM adatok
- Az ügyfélszolgálattal kapcsolatos adatok
- Felmérési vagy szavazási adatok
- Gazdasági adatok
- Demográfiai adatok
- Gépeken keresztül generált adatok
- A földrajzi reprezentációra vonatkozó adatok
- Digitális marketing és hirdetési adatok
- A webes forgalomra vonatkozó adatok
A prediktív modellezés típusai
Különböző típusú regressziós technikák állnak rendelkezésre az előrejelzések készítéséhez. A következő szakaszokban részletesen tárgyaljuk őket.
1. Leíró elemzés:
Az adatokhoz kapcsolódik. Például egy Saas vállalat 3000 licencet ad forgalomba a 2. negyedévben és 2.000 licencet a negyedik negyedévben. A leíró elemzés válaszol a lekérdezés teljes eladására e két időszak között.
2. Diagnosztikai elemzés:
A leíró elemzés oka a diagnosztikai elemzés. A fenti példából a diagnosztikai elemzés további lépést hajt végre az adatokkal. Azt is előre láthatja, hogy az eladások növekedése az eladók teljesítményének vagy az érdeklődés növekedésének az oka egy adott társadalomban.
3. Prediktív elemzés:
A prediktív elemzés olyan módszereket használ ki, mint például az adatbányászat és a gépi tanulás a jövő előrejelzésére. Itt a folyamat magában foglalja a múltbeli adatok áttekintését és a jövőbeli esemény meghatározását. Az adatelemzők elemző modelleket készíthetnek a szükséges adatok tárolására. A prediktív analitika nagyban különbözik az adatbányászattól, mivel a befejező rész az e változók közötti rejtett kapcsolatok feltárására helyezi a hangsúlyt, míg az előző egy modellt tartalmaz a valószínű befejezés megállapítására. A SaaS vállalat modellezheti a korábbi marketing ráfordítások adatait minden területen, hogy előrejelzési modellt állítson elő a kilátások bevételére a marketing kiadások alapján.
4. Prescriptive Analytics:
A vényköteles elemzők egy előrejelzett eredmény alapján javaslatot nyújtanak be. a történeti adatokhoz viszonyítva javasolt a cselekvés.
Modellezési módszerek:
A legszélesebb körben alkalmazott prediktív modellezési módszerek az alábbiak,
1. Egyszerű lineáris regresszió:
Statisztikai módszer a folyamatos két változó kapcsolatának megemlítésére.
2. Többszörös lineáris regresszió:
Statisztikai módszer több mint két folyamatos változó közötti kapcsolat megemlítésére.
3. Polinomiális regresszió:
A maradékok és a prediktor közötti nemlineáris kapcsolat nemlineáris kapcsolathoz vezet. Ezt polinomiális regressziós modell segítségével archiválhatjuk.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. A vektor-regresszió támogatása:
A támogató vektorgép egy másik regressziós módszer, amely az összes kulcsfontosságú tulajdonság alapján jellemzi az algoritmust. A támogatási vektor regresszió (SVR) hasonló elveket alkalmaz az osztályozáshoz, mint az SVM, néhány kisebb eltéréssel.
5. Döntési fa regresszió:
Ezekben a döntési fa modellekben egy struktúrához hasonló fa kerül felhasználásra az osztályozással vagy regresszióval kapcsolatos algoritmusok felépítéséhez. Itt a döntési fajtát fokozatosan fejlesztettük ki úgy, hogy az adott adatkészletet kisebb részekre osztottuk.
6. Naiv Bayes:
A gépi tanulás során egyszerű valószínűségi osztályozók, amelyeket a Bayes-tétel független feltételezések mellett történő alkalmazásával lehet megjósolni.
én. Naiv Bayes kódrészlet:
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)
megjósolni a termelési arányokat és a készleteket. A termelési hibák a múltbeli adatok felhasználásával is meghatározhatók.
ii. Versenyelőny a versenytársakkal szemben, ha az ügyfeladatokba dobja Önt információkkal, amelyekkel az ügyfelek kiválaszthatják a versenytársak termékeit, ezen adatok meghatározása elősegíti az ügyfelekkel szembeni előny megőrzését.
iii. Kockázatcsökkentés és csalások felderítése
iv. Az ügyfelek elvárásainak jobb megértése
v. Jobb marketing kampányok
A prediktív modellezés előnyei:
A termelés hatékonyságának javítása, lehetővé teszi a vállalatok számára a prediktív modellezési folyamatok hatékonyságát, amelyen keresztül statisztikák és adatok jelentik az eredményt az adatmodellekkel. Ezek a modellek lehetővé teszik a TV-besorolásoktól a sport, a technológiai fejlődés és a vállalati jövedelem előrejelzését.
A prediktív modellezés egy másik módja annak, hogy
- Prediktív elemzés
- Prediktív elemzés
- Gépi tanulás
A prediktív modellezés hátrányai:
- Az előrejelzési modellek között gyakorlati hiány van az emberi viselkedés megértése közben
- A döntés modellezi a közvetett hatalmat
- A lekérdezés előrejelzési kudarca
Következtetés:
Jóllehet matematikai problémának tekintik, a prediktív modellezés mindig utal a felhasználók elvárására, hogy megtervezzék azokat a műszaki és szervezeti akadályokat, amelyek megakadályozhatják őket a szükséges adatok megszerzésében. és nagyobb értelemben ez a technika nagyrészt hasznos lesz az adatvilág elemzési szakaszában.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a prediktív modellezéshez. Itt néhány alapvető fogalmat, típust és a modellezési megközelítést tárgyaltunk, előnyeivel és hátrányaival együtt. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi az adattárház?
- Adatmegjelenítő eszközök
- Bevezetés az adattudományba
- Karrier a nagy adatban