Hvorfor prediktiv modellering

Predictive Modelling er nyttig for å bestemme nøyaktig innsikt i et klassifisert sett med spørsmål, og tillater også prognoser blant brukerne. For å opprettholde en livlig fordel er det alvorlig å ha innsikt i utfall og fremtidige hendelser som konfronterer viktige forutsetninger. Analytics-fagfolk bruker ofte data fra følgende kilder for å mate prediktive modeller:

  • Transaksjonsdata
  • CRM-data
  • Data relatert til kundeservice
  • Kartleggings- eller pollingdata
  • Økonomiske data
  • Demografisk relaterte data
  • Data generert gjennom maskiner
  • Data om geografisk representasjon
  • Digital markedsførings- og reklamedata
  • Data om nettrafikk

Typer prediktiv modellering

Det er forskjellige typer regresjonsteknikker som er tilgjengelige for å gjøre forutsigelser. I de følgende seksjoner vil vi diskutere dem i detalj.

1. Beskrivende analyse:

Relatert til dataene. For eksempel legger et Saas-selskap ut for salg av 3000 lisenser i kvartal2 og 2000 lisenser i kvartal1. Beskrivende analyser svarer på den totale salget av spørringen mellom disse to periodene.

2. Diagnostisk analyse:

Årsaken til beskrivende analyser ligger på diagnostisk analyse. Fra eksemplet over fortsetter diagnostisk analyse et ytterligere trinn med dataene. Det kan også forutses om økningen i salg skyldes resultatene til salgspersonene eller interesseøkning i et visst samfunn.

3. Predictive Analytics:

Prediktive analyser utnytter metoder som data mining og maskinlæring for å spå fremtiden. Her innebærer prosessen å se på tidligere data og bestemme den fremtidige forekomsten. Dataanalytikere kan konstruere prediktive modeller for å holde nødvendige data. prediktiv analyse skiller seg i stor grad fra data mining fordi den avsluttende delen søkelyset på å avdekke skjulte forhold mellom disse variablene, mens den forrige relaterer en modell for å konkludere sannsynlig slutt. Et SaaS-selskap kan modellere data om salg av tidligere markedsføringsutgifter i alle områder for å generere en prognosemodell for prospektinntekter basert på markedsføringskostnader.

4. Reseptbelagte analyser:

Reseptbelagte analyser tilbyr et forslag basert på et prognostisert utfall. i forhold til historiske data kan handling anbefales.

Modelleringsmetoder:

De mest brukte prediktive modelleringsmetodene er som nedenfor,

1. Enkel lineær regresjon:

En statistisk metode for å nevne forholdet mellom to variabler som er kontinuerlige.

2. Flere lineære regresjoner:

En statistisk metode for å nevne forholdet mellom mer enn to variabler som er kontinuerlige.

3. Polynomial regresjon:

Et ikke-lineært forhold mellom rester kontra en prediktor vil føre til et ikke-lineært forhold. Dette kan arkiveres gjennom en polynomial regresjonsmodell.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Støtt vektorregresjon:

Support Vector Machine er en annen regresjonsmetode, som kjennetegner algoritmen basert på alle viktige funksjoner. Support Vector Regression (SVR) bruker lignende prinsipper som SVM for klassifisering, med noen mindre forskjeller.

5. Regresjon om avgjørelse av tre:

Et tre som en struktur brukes i disse beslutningsmodellmodellene for å bygge en klassifiserings- eller regresjonsrelaterte algoritmer. Her blir beslutningstreet trinnvis utviklet ved å sette det gitte datasettet i mindre biter.

6. Naive Bayes:

I maskinlæring er de enkle probabilistiske klassifisere som er forutsagt ved bruk av Bayes teorem sammen med uavhengige antagelser.

Jeg. Naive Bayes kodeutdrag:

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)

forutsi produksjonsrater og lager. Produksjonsfeil kan også bestemmes ved å bruke tidligere data.

ii. Konkurransefortrinn over konkurrentene, ved å tromme inn i kundedataene du har, kan gi deg informasjon med grunnen til at kundene kan velge konkurrentens produkter. Å bestemme disse dataene vil bidra til å opprettholde en fordel overfor kundene.

iii. Risikoreduksjon og påvisning av svindel

iv. Forstå kundens forventninger bedre

v. Bedre markedsføringskampanjer

Fordeler med prediktiv modellering:

Forbedring av produksjonseffektivitet. Det gjør det mulig for bedrifter å effektivt forutsi modelleringsprosesser som innebærer statistikk og data for å forutse resultat med datamodeller. Disse modellene tillater prognoser alt fra TV-rangeringer til sport, teknologiske fremskritt og bedriftens inntjening.

Prediktiv modellering er en annen måte betegnes som,

  • Prediktiv analyse
  • Prediktiv analyse
  • Maskinlæring

Ulemper ved prediktiv modellering:

  • Et praktisk gap eksisterer med disse prediksjonsmodellene mens man forstå den menneskelige atferden
  • Avgjørelse modellerer indirekte makt
  • Polling-prediksjonsfeil

Konklusjon:

Selv om det anses for å være et matematisk problem, forutsier prediktiv modellering alltid forventningene fra brukerne om å planlegge for tekniske og organisatoriske barrierer som kan forhindre dem i å få dataene de trenger. og på et større punkt vil denne teknikken i stor grad være nyttig i analysedelen av dataverdenen.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til prediktiv modellering. Her diskuterte vi noen grunnleggende konsepter, typer og modelleringsmetoder med fordeler og ulemper. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Hva er et datavarehus?
  2. Verktøy til visualisering av data
  3. Introduksjon til datavitenskap
  4. Karrierer i Big Data

Kategori:

Stor Data