Зашто предиктивно моделирање

Предиктивно моделирање је корисно да се утврди тачан увид у класификован скуп питања, а такође омогућава предвиђања међу корисницима. Да би се одржала духовита предност, озбиљно је стећи увид у исходе и будуће догађаје који се суочавају са кључним претпоставкама. Професионалци аналитике често користе податке из следећих извора за храњење предиктивних модела:

  • Подаци о трансакцији
  • ЦРМ подаци
  • Подаци везани за службу за кориснике
  • Анкета или подаци анкете
  • Економски подаци
  • Демографски повезани подаци
  • Подаци генерисани машинама
  • Подаци о географском представљању
  • Подаци дигиталног маркетинга и оглашавања
  • Подаци о веб саобраћају

Врсте предиктивног моделирања

На располагању су различите врсте регресије за предвиђање. У следећим одељцима детаљно ћемо говорити о њима.

1. Дескриптивна аналитика:

Повезано са подацима. На пример, компанија Саас на продају нуди 3.000 лиценци у Куартер2 и 2.000 лиценци у Куартер1. Дескриптивна аналитика одговара на укупну продају упита између ова два периода.

2. Дијагностичка аналитика:

Разлог описне аналитике лежи у дијагностичкој анализи. Из горњег примјера, дијагностичка аналитика наставља даљњи корак с подацима. Такође би се могло предвидјети да ли је пораст продаје последица перформанси продајних особа или повећања камате у одређеном друштву.

3. Предиктивна аналитика:

Предиктивна аналитика користи методе као што су вађење података и машинско учење како би прогнозирали будућност. Овде процес укључује сагледавање прошлих података и утврђивање будуће појаве. Аналитичари података могу да конструишу предиктивне моделе на основу потребних података. предиктивна аналитика се у великој мјери разликује од вађења података јер се у закључном дијелу говори о проналажењу скривених односа између тих варијабли, док претходна односи модел за закључивање вјероватног завршетка. Компанија СааС могла би да моделира податке о продаји претходних маркетиншких издатака у свим областима како би генерисала модел предвиђања за потенцијални приход на основу маркетиншке потрошње.

4. Пресцриптиве Аналитицс:

Преписивачки аналитичари дају приједлог на основу предвиђеног исхода. у односу на историјске податке може се препоручити акција.

Методе моделирања:

Најчешће коришћене методе предиктивног моделирања су у наставку,

1. Једноставна линеарна регресија:

Статистичка метода за спомињање односа две варијабле које су континуиране.

2. Вишеструка линеарна регресија:

Статистичка метода која се спомиње однос између више од две варијабле које су континуиране.

3. Полиномна регресија:

Нелинеарни однос између остатака и предиктора предвиђа нелинеарни однос. Ово се може архивирати кроз полиномни регресијски модел.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Векторска регресија подршке:

Суппорт Вецтор Мацхине је још једна метода регресије која карактерише алгоритам заснован на свим кључним карактеристикама. Регресија вектора подршке (СВР) примењује сличне принципе као СВМ за класификацију, са малим разликама.

5. регресија стабла одлучивања:

Стабло попут структуре користи се у овим моделима стабала одлука за изградњу алгоритама који се односе на класификацију или регресију. Овде се стабло одлука поступно развија подбацивањем датог скупа података у мање комаде.

6. Наивни Баиес:

У машинском учењу они су једноставни вјероватни класификатори који се предвиђају примјеном Баиесове теореме заједно са независним претпоставкама.

ја. Исјечак кода Наиве Баиес:

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)

предвидјети стопе производње и залихе. Такође, неуспеси у производњи могу се утврдити помоћу претходних података.

ии. Конкурентска предност у односу на конкуренте, ударање у податке о купцима које сте имали, могло би вам представити информације с разлогом којим купци бирају производе конкурената, одређивање тих података помоћи ће у одржавању предности над купцима.

иии. Смањење ризика и откривање преваре

ив. Боље разумевање очекивања купаца

в. Боље маркетиншке кампање

Предности предиктивног моделирања:

Побољшање ефикасности производње омогућава компанијама да ефикасно процесију предиктивно моделирање, што подразумева статистику и податке да предвиде резултат помоћу модела података. Ови модели омогућавају предвиђање било чега, од ТВ рејтинга до спорта, технолошког напретка и корпоративне зараде.

Предиктивно моделирање је други начин назван,

  • Предиктивна аналитика
  • Предиктивна анализа
  • Машинско учење

Недостаци предиктивног моделирања:

  • Практичан јаз постоји код ових модела предвиђања уз разумевање људског понашања
  • Модели одлуке индиректна снага
  • Неуспјех у предвиђању анкете

Закључак:

Иако се сматра математичким проблемом, предиктивно моделирање увек поставља очекивања од корисника да планирају техничке и организационе баријере које би им могле да спрече да добију потребне податке. и са шире стране, ова техника ће у великој мери бити корисна у одељку за аналитику света података.

Препоручени чланци

Ово је водич за предиктивно моделирање. Овде смо расправљали о неким основним концептима, типовима и приступу моделирања, где су предности и недостаци. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -

  1. Шта је складиште података?
  2. Алати за визуелизацију података
  3. Увод у науку о подацима
  4. Каријере у великим подацима

Категорија:

Велики података