Miks ennustav modelleerimine

Ennustav modelleerimine on abiks salastatud küsimuste täpse ülevaate määramiseks ning võimaldab ka prognoose kasutajate vahel. Meeleoluka eelise säilitamiseks on oluline omandada ülevaade tulemustest ja tulevastest sündmustest, mis seisavad silmitsi peamiste eeldustega. Analyticsi spetsialistid kasutavad ennustavate mudelite sisestamiseks sageli järgmistest allikatest pärit andmeid:

  • Tehinguandmed
  • CRM-i andmed
  • Klienditeenindusega seotud andmed
  • Uuringute või küsitluste andmed
  • Majandusandmed
  • Demograafilised andmed
  • Masinate kaudu genereeritud andmed
  • Andmed geograafilise esindatuse kohta
  • Digitaalse turunduse ja reklaami andmed
  • Andmed veebiliikluse kohta

Ennustava modelleerimise tüübid

Ennustuste tegemiseks on saadaval erinevat tüüpi regressioonitehnikaid. Järgmistes osades käsitleme neid üksikasjalikult.

1. Kirjeldav analüüs:

Andmetega seotud. Näiteks Saasi ettevõte paneb müüki 3000 litsentsi 2. kvartalis ja 2000 litsentsi 1. kvartalis. Kirjeldav analüüs vastab päringule kogu müügi kohta nende kahe perioodi vahel.

2. Diagnostiline analüüs:

Kirjeldava analüütika põhjus on diagnostiline analüüs. Ülaltoodud näite kohaselt astub diagnostiline analüütik andmetega veel sammu. Samuti võiks ette näha, kas müügi suurenemine tuleneb müügiinimeste tulemuslikkusest või huvide suurenemisest teatud ühiskonnas.

3. Ennustav analüüs:

Ennustavas analüütikas kasutatakse tuleviku ennustamiseks selliseid meetodeid nagu andmete kaevandamine ja masinõpe. Siin hõlmab protsess varasemate andmete vaatamist ja edasise esinemise kindlaksmääramist. Andmeanalüütikud saavad konstrueerida ennustavaid mudeleid vajalike andmete hoidmiseks. ennustav analüütika erineb suures osas andmete kaevandamisest, kuna kokkuvõtvas osas keskendutakse nende muutujate vahel peidetud seoste leidmisele, samas kui eelmine seostab mudeli tõenäolise lõpu järeldamiseks. SaaS-i ettevõte võib modelleerida andmeid varasemate turunduskulutuste müügi kohta kõigis piirkondades, et genereerida prognoosimudel väljavaate sissetuleku jaoks, mis põhineb turunduskulutustel.

4. Prescriptive Analytics:

Retseptiravimid pakuvad pakkumist prognoositud tulemuse põhjal. varasemate andmetega võrreldes võib soovitada toimimist.

Modelleerimismeetodid:

Kõige laiemalt kasutatavad ennustavad modelleerimismeetodid on järgmised,

1. Lihtne lineaarne regressioon:

Statistiline meetod kahe pideva muutuja vahelise seose mainimiseks.

2. mitu lineaarset regressiooni:

Statistiline meetod enam kui kahe pideva muutuja vahelise seose mainimiseks.

3. Polünoomne regressioon:

Mittelineaarne seos jääkide ja ennustaja vahel toob kaasa mittelineaarse seose. Seda saab arhiivida polünoomse regressioonimudeli abil.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Vektori regressiooni toetamine:

Tugivektorimasin on veel üks regressioonimeetod, mis iseloomustab algoritmi, mis põhineb kõigil võtmefunktsioonidel. Tugivektori regressioon (SVR) rakendab klassifitseerimisel sarnaseid põhimõtteid nagu SVM, väikeste erinevustega.

5. Otsustuspuu regressioon:

Nendes otsustuspuu mudelites kasutatakse puudetaolist struktuuri klassifitseerimise või regressiooniga seotud algoritmide loomiseks. Siin arendatakse otsustuspuud järk-järgult, alamrühmades antud andmestiku väiksemateks tükkideks.

6. Naiivsed Bayes:

Masinõppes on need lihtsad tõenäosuslikud klassifikaatorid, mida ennustatakse Bayesi teoreemi rakendamisel sõltumatute eelduste kõrval.

i. Naive Bayes koodilõik:

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)

ennustada tootmismahtu ja varusid. Samuti saab varasemate andmete abil kindlaks teha tootmisrikke.

ii. Konkurentsieelis konkurentide ees, kui teie klientide andmete lugemine võib teile pakkuda teavet koos põhjusega, miks kliendid valivad konkurendid, aitab nende andmete kindlaksmääramine säilitada eelise klientide ees.

iii. Riski vähendamine ja pettuste avastamine

iv. Klientide ootuste parem mõistmine

v. Paremad turunduskampaaniad

Ennustava modelleerimise eelised:

Tootmise efektiivsuse parandamine võimaldab ettevõtetel tõhusalt ennustada modelleerimisprotsesse, mille kaudu statistika ja andmed eeldavad andmemudelitega tulemuse prognoosimist. Need mudelid võimaldavad ennustada kõike alates telereitingutest kuni spordi, tehnoloogia arengu ja ettevõtete tuluni.

Ennustavat modelleerimist nimetatakse veel üheks viisiks,

  • Ennustav analüüs
  • Ennustav analüüs
  • Masinõpe

Ennustava modelleerimise puudused:

  • Inimeste käitumisest aru saamisel on nende ennustusmudelitega praktiline lünk
  • Otsus modelleerib kaudset võimu
  • Valimisprognoosi ebaõnnestumine

Järeldus:

Ehkki ennustavat modelleerimist peetakse matemaatiliseks probleemiks, postitab see kasutajate ootusi alati kavandada tehnilisi ja organisatsioonilisi tõkkeid, mis võivad takistada neil vajalike andmete saamist. ja suuremas osas on see tehnika suuresti kasulik andmemaailma analüüsiosas.

Soovitatavad artiklid

See on olnud juhend ennustavaks modelleerimiseks. Siin arutasime mõningaid põhimõisteid, tüüpe ja modelleerimise lähenemisviisi koos eeliste ja puudustega. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Mis on andmeladu?
  2. Andmete visualiseerimise tööriistad
  3. Sissejuhatus andmeteadusesse
  4. Karjäär suurandmetes

Kategooria:

Suured andmed