Ennustava modelleerimise ja ennustava analüüsi erinevused
Ennustavas modelleerimisel kasutatakse tulemuse tõenäosuse ennustamiseks regressioonimudelit ja statistikat ning seda saab rakendada kõigi tundmatute sündmuste korral. Ennustavat modelleerimist kasutatakse sageli masinõppe, tehisintellekti (AI) valdkonnas. Mudel valitakse tuvastamisteooria abil, et arvata tulemuse tõenäosus, kui saadakse kindlaksmääratud arv sisendandmeid. Põhimõtteliselt on kaks ennustava mudeli klassi: parameetriline mudel ja mitteparameetriline mudel. Ennustav analüüs on andmete kogumine andmetest, et ennustada suundumusi, ja käitumismustrid on ennustav analüüs. Põhimõtteliselt kasutab ta olemasolevaid või mineviku andmeid (ajaloolisi andmeid) tulevaste tulemuste ennustamiseks paremate otsuste tegemiseks. Ennustavale analüütikale sai Big Data ja masinõppe tehnoloogiate ilmumise tõttu palju rohkem tähelepanu.
Võrdle ennustavat modelleerimist ja ennustavat analüüsi
Allpool on toodud kuue parima võrdlus ennustava modelleerimise ja ennustava analüüsi vahel 
Vaadakem lähemalt ennustava analüüsi ja ennustava modelleerimise üksikasjalikku kirjeldust:
Ennustav analüüs
Ennustavat analüütikat kasutatakse teadmata tulevaste sündmuste tulemuste ennustamiseks, kasutades andmeid kaevandamise, statistika, andmete modelleerimise, AI abil andmeid analüüsida ja värskendada ning prognoosida tulevasi probleeme. See koondab juhtimis-, teabe- ja modelleerimisäri, mida kasutatakse lähitulevikus riskide ja võimaluste tuvastamiseks.
Ennustav suurandmete analüüs võimaldab kasutajal avastada struktureeritud ja struktureerimata andmete mustreid ja seoseid ning võimaldab organisatsioonil ennetavaks muutuda.
Ennustava analüütika läbiviimiseks kasutatavad analüüsimeetodid on peamiselt regressioonitehnikad ja masinõppe tehnikad.
Ennustav analüütiline protsess
- Määratle projekt: määrake projekti tulemused, väljundid, jõupingutuste ulatus, ärieesmärgid, määratlege kasutatavad andmekogumid.
- Andmete kogumine : kliendi interaktsioonidest tervikliku ülevaate saamiseks võetakse andmeid mitmest allikast ja prognoositava analüütika jaoks kasutatakse andmete kaevandamist.
- Andmete analüüs: see on andmete muundamise, kontrollimise, puhastamise ja modelleerimise protsess, mille eesmärk on saada kasulikku teavet ja jõuda järeldusele
- Statistika: statistiline analüüs võimaldab kinnitada eeldusi, hüpoteese ja testida neid standardseid statistilisi mudeleid kasutades.
- Modelleerimine: ennustav modelleerimine järgib iteratiivset protsessi, mille tulemusel luuakse automaatselt täpsed ennustusmudelid tuleviku kohta. Kasutades mitmeliigilist evolutsiooni, pakub see mitmeid võimalusi parima valimiseks.
- Juurutamine: ennustav mudeli juurutamine võimaldab analüütilisi tulemusi juurutada igapäevases otsustusprotsessis, et modelleerimise põhjal otsuseid automatiseerides saada tulemusi, aruandeid ja väljundit.
- Mudeli jälgimine: mudeleid hallatakse ja jälgitakse, et vaadata mudeli toimivust, et veenduda, kas see annab oodatud tulemusi.
Ennustava analüüsi rakendamine
Seda saab kasutada paljudes rakendustes. Ennustava analüütika kaks näidet on järgmised.
1.Kogumisanalüüs:
Ennustav analüüs aitab optimeerida ressursside jaotust, tuvastades allpool probleemid / faktid:
- Tõhusad inkassofirmad
- Kontaktistrateegiad
- Juriidilised toimingud suurendavad sissenõudmist
- Kogumiskulude vähendamine.
2.Kliendisuhete haldus (CRM):
CRM-eesmärkide (nt müügi-, klienditeenindus- ja turunduskampaaniate) saavutamiseks kasutatakse kliendiandmete jaoks ennustavat analüüsi. Organisatsioonid peavad analüüsima nõudlust nõudvaid või suure nõudlusega tooteid ning tuvastama ka kliente kaotavad probleemid. Analüütilist CRM-i rakendatakse kogu kliendi elutsükli vältel.
Ennustav modelleerimine
Seda saab tulemuse saamiseks kasutada ükskõik millise mineviku või tuleviku tundmatu sündmuse korral. Tulemuste ennustamiseks kasutatav mudel valitakse tuvastamisteooria abil. Ennustatavad modelleerimislahendused on andmete kaevandamise tehnoloogia kujul. Kuna tegemist on iteratiivse protsessiga, rakendatakse sama algoritmi andmetele korduvalt ja korduvalt iteratiivselt, et mudel saaks õppida.
Ennustav modelleerimisprotsess
Ennustav modelleerimisprotsess hõlmab andmete algoritmi töötamist ennustamiseks, kuna protsess on iteratiivne ja see koolitab mudeli, mis annab ettevõtte täitmiseks kõige sobivamaid teadmisi. Allpool on toodud mõned analüütilise modelleerimise etapid.
1. Andmete kogumine ja puhastamine
Koguge andmeid kõigist allikatest vajaliku teabe saamiseks, puhastades mürarikast teavet, et ennustamine oleks täpne.
2. Andmete analüüs / teisendamine
Normeerimiseks tuleb andmed efektiivseks töötlemiseks ümber muuta. Väärtuste skaleerimine vahemiku normaliseerimiseks, et siis, kui andmeid ei kaota, olulisust. Eemaldage ka ebaolulised elemendid korrelatsioonianalüüsi abil, et määrata lõplik tulemus.
3. Ennustava mudeli koostamine
Ennustavas mudelis kasutatakse klassifitseerimise algoritmi abil ennustava mudeli ehitamiseks regressioonitehnikat. Tuvastage katseandmed ja rakendage klassifitseerimise reegleid, et kontrollida klassifikatsioonimudeli tõhusust katseandmetega.
4. Järeldused / hindamine:
Järelduste tegemiseks klastrianalüüsi tegemiseks ja andmegruppide loomiseks.
Ennustava modelleerimise funktsioonid:
1. Andmete analüüs ja manipuleerimine
Kaevandage kasulikke andmeid andmeanalüüsivahendite abil, samuti saame andmeid modifitseerida, uusi andmeid luua, andmeid ühendada või tulemuste ennustamiseks filtrit rakendada.
2.Visualiseerimine:
Aruannete genereerimiseks interaktiivse graafika kujul on saadaval tööriistad.
3.Statistika:
Prognoosi kinnitamiseks statistikavahendi abil saab näidata seose andmete muutujate vahel.
Ennustav modelleerimine vs ennustav analüütika võrdlustabel
Allpool on võrdlustabel ennustava modelleerimise ja ennustava analüüsi vahel
| Ennustav modelleerimine | Ennustav analüüs |
| Äriprotsess hõlmab:
Andmete kogumine, muundamine, mudeli koostamine ja mudeli hindamine / järeldamine tulemuse ennustamiseks | Äriprotsess sisaldab:
Määratlege projekt, andmete kogumine, statistika, modelleerimine, juurutamine ja mudeli seire. |
| Iteratiivne protsess ja käivitab andmekogumites ühe või enama algoritmi | Ajalooliste ja tehingute andmete analüüsiprotsess statistika ja andmete kaevandamise teel tulemuse ennustamiseks |
| Põhimõtteliselt on kaks ennustava mudeli klassi:
1. Parameetriline mudel 2. Mitteparameetriline mudel | Ennustava analüüsi tüübid:
|
| Mudel on korduvkasutatav (regressioonimudel) | Kasutage tehnikat alates andmekaevandamisest, modelleerimisest, masinõppest ja tehisintellektist |
| Rakendused: seda kasutatakse arheoloogias, autokindlustuses, tervishoius jm. | Rakendused: seda kasutatakse projekti riskijuhtimisel,
Pettuste tuvastamine, kogumisanalüüs jne |
| Mudeli kategooria tüübid:
Ennustav mudel, kirjeldav mudel ja otsustusmudel. | Analyticsi tüübid:
Regressioonitehnika, masinõppe tehnika |
Kokkuvõte - ennustav modelleerimine vs ennustav analüüs
Kokkuvõtlikult võib öelda, et ennustava modelleerimise ja ennustava analüüsi aluseks on see, et iga päev genereeritavad andmed või ajaloolised andmed võivad sisaldada teavet tänapäeva ettevõtte kohta, et saada täpsusega maksimaalne tulemus. Analüütika või modelleerimise ülesanne on vajalike andmete eraldamine struktureerimata või struktureeritud andmetest.
Soovitatav artikkel
See on juhend ennustava modelleerimise ja ennustava analüüsi erinevuste vahel, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Ennustav analüüs vs andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum
- Teage pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi 5 kõige kasulikumat erinevust
- Masinõpe vs ennustav analüüs - 7 kasulikku erinevust