Proč prediktivní modelování

Prediktivní modelování je užitečné k určení přesného vhledu do utajované sady otázek a také umožňuje předpovědi mezi uživateli. Abychom zachovali duchaplnou výhodu, je důležité držet vhled do výsledků a budoucích událostí, které čelí klíčovým předpokladům. Odborníci Analytics často využívají k předpovídání modelů data z následujících zdrojů:

  • Transakční data
  • CRM data
  • Údaje týkající se služeb zákazníkům
  • Průzkum nebo dotazování
  • Ekonomické údaje
  • Demografické údaje
  • Data generovaná pomocí strojů
  • Údaje o geografickém zastoupení
  • Digitální marketing a reklamní data
  • Data o webovém provozu

Typy prediktivního modelování

Pro předpovědi existují různé typy regresních technik. V následujících sekcích je podrobně probereme.

1. Popisná analýza:

Souvisí s údaji. Například společnost Saas uvádí na prodej 3 000 licencí v Quarter2 a 2 000 licencí v Quarter1. Popisná analytika reaguje na celkový prodej dotazu mezi těmito dvěma obdobími.

2. Diagnostická analýza:

Důvod popisné analýzy spočívá na diagnostické analytice. Z výše uvedeného příkladu pokračuje diagnostická analytika s daty dalším krokem. Mohlo by také předvídat, zda je nárůst prodeje způsoben výkonem prodejců nebo zvýšením zájmu v určité společnosti.

3. Prediktivní analýza:

Prediktivní analytika využívá metody, jako je dolování dat a strojové učení, předpovídat budoucnost. Zde tento proces zahrnuje prohlížení minulých dat a určení budoucího výskytu. Analytici dat mohou konstruovat prediktivní modely na uchovávání potřebných dat. prediktivní analytika se do značné míry liší od dolování dat, protože závěrečná část se zaměřuje na odhalení skrytých vztahů mezi těmito proměnnými, zatímco předchozí se týkají modelu k závěru pravděpodobného ukončení. Společnost SaaS by mohla modelovat data o prodejích minulých marketingových výdajů v každé oblasti, aby vytvořila předpovědní model pro potenciální příjem založený na marketingových výdajích.

4. Předpisová analýza:

Předpisová analytika nabídne návrh založený na předpokládaném výsledku. vzhledem k historickým datům lze doporučit akci.

Metody modelování:

Nejpoužívanější metody prediktivního modelování jsou níže,

1. Jednoduchá lineární regrese:

Statistická metoda, která zmiňuje vztah mezi dvěma proměnnými, které jsou spojité.

2. Vícenásobná lineární regrese:

Statistická metoda, která zmiňuje vztah mezi více než dvěma proměnnými, které jsou spojité.

3. Polynomiální regrese:

Nelineární vztah mezi zbytky versus prediktor povede k nelineárnímu vztahu. Toto lze archivovat pomocí polynomického regresního modelu.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Podpora vektorové regrese:

Podpora Vector Machine je další regresní metoda, která charakterizuje algoritmus na základě všech klíčových funkcí. Podpora vektorové regrese (SVR) používá při klasifikaci podobné principy jako SVM, s malými rozdíly.

5. Regrese rozhodovacího stromu:

Strom jako struktura se používá v těchto modelech rozhodovacích stromů k vytvoření algoritmů souvisejících s klasifikací nebo regresí. Zde se strom rozhodování postupně vyvíjí tím, že daný datový soubor seřadí do menších kousků.

6. Naive Bayes:

Ve strojovém učení jsou to jednoduché pravděpodobnostní klasifikátory, které jsou předpovídány použitím Bayesovy věty spolu s nezávislými předpoklady.

i. Fragment 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)

předpovídat rychlost výroby a zásoby. Selhání výroby lze také určit pomocí minulých dat.

ii. Konkurenční výhoda oproti konkurentům, bubnování do zákaznických údajů, které byste mohli poskytnout informacím s důvodem pro to, aby si zákazníci vybrali konkurenční produkty, určení těchto údajů pomůže udržet výhodu nad zákazníky.

iii. Snížení rizika a detekce podvodů

iv. Lepší porozumění očekáváním zákazníků

v. Lepší marketingové kampaně

Výhody prediktivního modelování:

Zvyšování efektivity výroby, umožňuje společnostem efektivně prediktivní procesy modelování, díky nimž statistiky a data předpovídají výsledky s datovými modely. Tyto modely umožňují předpovídat cokoli od televizních hodnocení po sport, technologický pokrok a podnikové příjmy.

Prediktivní modelování je dalším způsobem označováno jako

  • Prediktivní analytika
  • Prediktivní analýza
  • Strojové učení

Nevýhody prediktivního modelování:

  • U těchto modelů predikce existuje praktická mezera při porozumění lidskému chování
  • Rozhodovací modely nepřímá moc
  • Selhání předpovědi dotazování

Závěr:

Přestože je prediktivní modelování považováno za matematický problém, vždy zveřejňuje očekávání uživatelů, aby naplánovali technické a organizační překážky, které jim mohou bránit v získávání potřebných dat. a ve větší míře bude tato technika velmi užitečná v analytické části datového světa.

Doporučené články

Toto byl průvodce prediktivním modelováním. Zde jsme diskutovali některé základní pojmy, typy a modelovací přístup s výhodami a nevýhodami. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -

  1. Co je datový sklad?
  2. Nástroje vizualizace dat
  3. Úvod do datové vědy
  4. Kariéra ve velkých datech

Kategorie:

Velká data