Zašto prediktivno modeliranje

Prediktivno modeliranje korisno je za određivanje točnog uvida u klasificirani skup pitanja, a omogućuje i predviđanja među korisnicima. U cilju održavanja duhovite prednosti, ozbiljno je steći uvid u ishode i buduće događaje koji se suočavaju s ključnim pretpostavkama. Profesionalci analitike često koriste podatke iz sljedećih izvora za hranjenje prediktivnih modela:

  • Podaci o transakciji
  • CRM podaci
  • Podaci koji se odnose na službu za korisnike
  • Anketa ili podaci ankete
  • Ekonomski podaci
  • Demografski povezani podaci
  • Podaci generirani pomoću strojeva
  • Podaci o geografskom predstavljanju
  • Podaci digitalnog marketinga i oglašavanja
  • Podaci o web prometu

Vrste prediktivnog modeliranja

Dostupne su različite vrste regresijskih tehnika za predviđanje. U sljedećim ćemo odjeljcima detaljno raspravljati o njima.

1. Opisna analitika:

Povezano s podacima. Na primjer, tvrtka Saas nudi na prodaju 3000 licenci u Quarter2 i 2000 licenci u Quarter1. Opisna analitika odgovara na ukupnu prodaju upita između ta dva razdoblja.

2. Dijagnostička analitika:

Razlog opisne analitike leži u dijagnostičkoj analizi. Iz gornjeg primjera dijagnostička analitika nastavlja daljnji korak s podacima. Također se može predvidjeti je li porast prodaje rezultat uspješnosti prodaje ili porasta kamata u određenom društvu.

3. Prediktivna analitika:

Prediktivna analitika koristi metode kao što su vađenje podataka i strojno učenje kako bi prognozirali budućnost. Ovdje postupak uključuje uvid u prošle podatke i utvrđivanje buduće pojave. Analitičari podataka mogu konstruirati prediktivne modele na čuvanju potrebnih podataka. prediktivna analitika u velikoj se mjeri razlikuje od vađenja podataka jer zaključni dio usredotočuje na pronalaženje skrivenih odnosa između tih varijabli, dok prethodna upućuje na model zaključivanja vjerojatnog završetka. Tvrtka SaaS mogla bi modelirati podatke o prodaji prošlih marketinških izdataka na svim područjima kako bi generirala model prognoze potencijalnog dohotka na temelju marketinških troškova.

4. Preskriptivna analitika:

Propisivački analitičari daju prijedlog na temelju predviđenog rezultata. u odnosu na povijesne podatke može se preporučiti djelovanje.

Metode modeliranja:

Metode prediktivnog modeliranja koje se najčešće koriste su dolje navedene,

1. Jednostavna linearna regresija:

Statistička metoda koja spominje odnos između dvije varijable koje su kontinuirane.

2. Višestruka linearna regresija:

Statistička metoda koja spominje odnos između više od dvije varijable koje su kontinuirane.

3. Polinomna regresija:

Nelinearni odnos između ostataka i predviđača vodit će do nelinearnog odnosa. To se može arhivirati kroz polinomni regresijski model.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. regresija vektora podrške:

Support Vector Machine je još jedna regresijska metoda koja karakterizira algoritam temeljen na svim ključnim značajkama. Regresija vektora podrške (SVR) primjenjuje slične principe kao SVM za razvrstavanje, uz neke manje razlike.

5. regresija stabla odluke:

Stablo poput strukture koristi se u ovim modelima stabala odlučivanja za izgradnju algoritama koji se odnose na klasifikaciju ili regresiju. Ovdje se stablo odluka postupno razvija podvrštavanjem datog skupa podataka u manje dijelove.

6. Naivni Bayes:

U strojnom učenju oni su jednostavni vjerojatni klasifikatori koji se predviđaju primjenom Bayesova teorema zajedno s neovisnim pretpostavkama.

ja. Isječak koda 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)

predvidjeti stope proizvodnje i zaliha. Također, neuspjesi u proizvodnji mogu se utvrditi korištenjem prošlih podataka.

ii. Konkurentska prednost u odnosu na konkurente, udaranje u podatke o kupcima koje ste imali, moglo bi vam pružiti informacije s razlogom zbog kojeg kupci biraju proizvode konkurencije. Određivanje ovih podataka pomoći će u održavanju prednosti nad kupcima.

iii. Smanjenje rizika i otkrivanje prijevara

iv. Bolje razumijevanje očekivanja kupaca

v. Bolje marketinške kampanje

Prednosti prediktivnog modeliranja:

Poboljšanje proizvodne učinkovitosti omogućava kompanijama da učinkovito procesi prediktivno modeliranje, što podrazumijeva statistiku i podatke da predvidi rezultat s modelima podataka. Ovi modeli omogućuju predviđanje svega, od TV ocjena do sporta, tehnološkog napretka i korporativne zarade.

Prediktivno modeliranje drugi je način nazvan,

  • Prediktivna analitika
  • Prediktivna analiza
  • Strojno učenje

Nedostaci prediktivnog modeliranja:

  • Praktični jaz postoji s tim modelima predviđanja uz razumijevanje ljudskog ponašanja
  • Modeli odluke neizravna snaga
  • Neuspjeh u predviđanju anketa

Zaključak:

Iako se smatra matematičkim problemom, prediktivno modeliranje uvijek postavlja očekivanja od korisnika da planiraju tehničke i organizacijske barijere koje bi im mogle spriječiti da dobiju potrebne podatke. i sa šire strane, ova će tehnika uvelike biti korisna u odjeljku za analitiku svijeta podataka.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za prediktivno modeliranje. Ovdje smo raspravljali o nekim osnovnim konceptima, vrstama i modeling pristupu, s tim što su prednosti i nedostaci. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je skladište podataka?
  2. Alati za vizualizaciju podataka
  3. Uvod u nauku o podacima
  4. Karijere u velikim podacima

Kategorija:

Veliki podaci