Hvorfor forudsigelig modellering

Prediktiv modellering er nyttigt til at bestemme nøjagtig indsigt i et klassificeret sæt spørgsmål og tillader også prognoser blandt brugerne. For at opretholde en livlig fordel er det alvorligt at have indsigt i resultater og fremtidige begivenheder, der konfronterer centrale antagelser. Analytics-fagfolk bruger ofte data fra følgende kilder til at fodre forudsigelige modeller:

  • Transaktionsdata
  • CRM-data
  • Data relateret til kundeservice
  • Undersøgelses- eller pollingdata
  • Økonomiske data
  • Demografiske relaterede data
  • Data genereret gennem maskiner
  • Data om geografisk repræsentation
  • Digital marketing og reklamedata
  • Data om webtrafik

Typer af forudsigelig modellering

Der findes forskellige typer regressionsteknikker til at fremsætte forudsigelser. I de følgende afsnit drøfter vi dem detaljeret.

1. Beskrivende analyse:

Relateret til dataene. For eksempel sælger et Saas-firma til salg af 3.000 licenser i kvartal2 og 2.000 licenser i kvartal1. Beskrivende analyser reagerer på den samlede forespørgsel mellem disse to perioder.

2. Diagnostisk analyse:

Årsagen til beskrivende analyse ligger på diagnostisk analyse. Fra ovenstående eksempel fortsætter diagnostisk analyse et yderligere trin med dataene. Det kan også forudses, om stigningen i salget skyldes salgspersonernes ydeevne eller interesseforhøjelsen i et bestemt samfund.

3. Predictive Analytics:

Forudsigelige analyser udnytter metoder såsom data mining og maskinlæring for at forudsige fremtiden. Her involverer processen at se på tidligere data og bestemme den fremtidige forekomst. Dataanalytikere kan konstruere forudsigelige modeller på, hvordan de har nødvendige data. forudsigelig analyse adskiller sig stort set fra data mining, fordi den afsluttende del rampelyset på at afdække skjulte forhold mellem disse variabler, mens de foregående relaterer en model til at konkludere sandsynlig afslutning. Et SaaS-selskab modellerer muligvis data om salg af tidligere markedsudgifter på tværs af hvert område for at generere en prognosemodel for udsigt over indtægter baseret på markedsføringsudgifter.

4. Prescriptive Analytics:

Prescriptive analytics byder på et forslag baseret på et forventet resultat. i forhold til historiske data kan handling anbefales.

Modelleringsmetoder:

De mest anvendte forudsigelige modelleringsmetoder er som nedenfor,

1. Enkel lineær regression:

En statistisk metode til at nævne forholdet mellem to variabler, der er kontinuerlige.

2. Multipel lineær regression:

En statistisk metode til at nævne forholdet mellem mere end to variabler, der er kontinuerlige.

3. Polynomial regression:

Et ikke-lineært forhold mellem rester kontra en prediktor vil føre til et ikke-lineært forhold. Dette kan arkiveres gennem en polynomial regressionsmodel.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Understøt vektorregression:

Support Vector Machine er en anden regressionsmetode, der kendetegner algoritmen baseret på alle nøglefunktioner. Support Vector Regression (SVR) anvender lignende principper som SVM til klassificering med nogle mindre forskelle.

5. Regression af beslutningstræet:

Et træ som en struktur bruges i disse beslutningstræsmodeller til at opbygge en klassificerings- eller regressionsrelaterede algoritmer. Her udvikles beslutningstræet trinvist ved at indsætte det givne datasæt i mindre bidder.

6. Naive Bayes:

I maskinindlæring er de enkle sandsynlige klassifikatorer, som man forudsiger ved at anvende Bayes teorem sammen med uafhængige antagelser.

jeg. Naive Bayes kodestykket:

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)

forudsige produktionshastigheder og lager. Produktionsfejl kan også bestemmes ved hjælp af tidligere data.

ii. Konkurrencemæssig fordel i forhold til konkurrenter, hvis du trommer ind i de kundedata, du har, kunne give dig information med grunden til, at kunderne kan vælge konkurrentens produkter, ved at bestemme disse data vil det hjælpe med at opretholde en fordel i forhold til kunderne.

iii. Risikoreduktion og bedrageri afsløring

iv. At forstå kundernes forventninger bedre

v. Bedre marketingkampagner

Fordele ved forudsigelig modellering:

Forbedring af produktionseffektivitet. Det giver virksomhederne mulighed for effektivt at forudsige modelleringsprocesser, hvorved det indebærer, at statistikker og data kan forudse resultat med datamodeller. Disse modeller tillader prognoser alt fra tv-ratings til sport, teknologiske fremskridt og virksomhedernes indtjening.

Prediktiv modellering er en anden måde, der kaldes,

  • Forudsigelig analyse
  • Forudsigelig analyse
  • Maskinelæring

Ulemper ved forudsigelig modellering:

  • Der findes et praktisk hul med disse forudsigelsesmodeller under forståelse af den menneskelige adfærd
  • Beslutning modellerer indirekte magt
  • Polling-forudsigelsesfejl

Konklusion:

Selvom det betragtes som et matematisk problem, forudsiger forudsigelig modellering altid forventningen fra brugerne om at planlægge de tekniske og organisatoriske barrierer, der kan forhindre dem i at få de data, de har brug for. og på et større punkt vil denne teknik i vid udstrækning være nyttig i analysesektionen i dataverdenen.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til forudsigelig modellering. Her diskuterede vi nogle grundlæggende koncepter, typer og modelleringsmetoder med der fordele og ulemper. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er et datavarehus?
  2. Værktøjer til datavisualisering
  3. Introduktion til datavidenskab
  4. Karrierer inden for Big Data

Kategori:

Big Data