Miksi ennakoiva mallintaminen

Ennakoiva mallintaminen on hyödyllinen määritettäessä tarkkaa tietoa luokiteltujen kysymysten joukossa ja sallii myös ennusteiden käyttäjien keskuudessa. Henkisen edun ylläpitämiseksi on vakava saada tietoa tuloksista ja tulevaisuuden tapahtumista, jotka ovat keskeisissä oletuksissa. Analytics-ammattilaiset käyttävät usein ennakoivien mallien syöttämiseen seuraavien lähteiden tietoja:

  • Tapahtumatiedot
  • CRM-tiedot
  • Asiakaspalveluun liittyvät tiedot
  • Kysely- tai kyselytiedot
  • Taloudelliset tiedot
  • Väestörakenteeseen liittyvät tiedot
  • Koneiden kautta tuotettu tieto
  • Tietoja maantieteellisestä esityksestä
  • Digitaalinen markkinointi- ja mainostiedot
  • Tietoja verkkoliikenteestä

Ennustavan mallinnuksen tyypit

Ennusteiden tekemiseksi on saatavana erityyppisiä regressiotekniikoita. Seuraavissa osissa keskustelemme niistä yksityiskohtaisesti.

1. Kuvaileva analyysi:

Liittyy tietoihin. Esimerkiksi Saas-yritys tarjoaa myyntiin 3 000 lisenssiä vuosineljänneksessä 2 ja 2 000 lisenssiä vuosineljänneksessä. Kuvaileva analytiikka vastaa kyselyn kokonaismyyntiin näiden kahden ajanjakson välillä.

2. Diagnostinen analyysi:

Syy kuvaavaan analytiikkaan liittyy diagnostiseen analytiikkaan. Yllä olevasta esimerkistä diagnostinen analytiikka etenee lisävaiheen tietojen kanssa. Se voisi myös ennakoida, johtuuko myynnin kasvu myyntitapahtumien tuloksesta vai korkojen lisääntymisestä tietyssä yhteiskunnassa.

3. Ennustava analyysi:

Ennustavassa analytiikassa hyödynnetään menetelmiä kuten tiedon louhinta ja koneoppiminen tulevaisuuden ennustamiseksi. Tässä prosessissa katsotaan menneitä tietoja ja määritetään tulevaisuuden esiintyminen. Tietoanalyytikot voivat rakentaa ennakoivia malleja tarvittavan tiedon säilyttämiseksi. ennustava analytiikka eroaa suurelta osin tiedonhankinnasta, koska päätelmäosassa kiinnitetään huomiota näiden muuttujien välisten piilotettujen suhteiden löytämiseen, kun taas edellinen liittyy malliin todennäköisen päättymisen päättämiseksi. SaaS-yritys saattaa mallintaa tietoja aikaisempien markkinointikustannusten myynnistä kaikilla alueilla tuottaakseen ennustemallin potentiaalisille tuloille markkinointikustannusten perusteella.

4. Prescriptive Analytics:

Reseptilääkeanalyysit tarjoavat ehdotuksen ennustetun tuloksen perusteella. suhteessa historiallisiin tietoihin voidaan toimia suositella.

Mallintamismenetelmät:

Eniten käytetyt ennustavat mallinnusmenetelmät ovat alla,

1. Yksinkertainen lineaarinen regressio:

Tilastollinen menetelmä kahden jatkuvan muuttujan välisen suhteen mainitsemiseksi.

2. Useita lineaarisia regressioita:

Tilastollinen menetelmä, jolla mainitaan useamman kuin kahden jatkuvan muuttujan välinen suhde.

3. Polynominen regressio:

Epälineaarinen suhde jäännösten ja ennustajan välillä johtaa epälineaariseen suhteeseen. Tämä voidaan arkistoida polynomisen regressiomallin avulla.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Tue vektori-regressiota:

Tukivektorikone on toinen regressiomenetelmä, joka luonnehtii algoritmia kaikkien keskeisten ominaisuuksien perusteella. Tukivektoriregressiolla (SVR) sovelletaan luokitteluun samoja periaatteita kuin SVM: llä, pienillä eroilla.

5. Päätöksen puun regressio:

Rakenteellista puuta käytetään näissä päätöspuumalleissa luokitus- tai regressiopohjaisten algoritmien rakentamiseksi. Täällä päätöksentekopuuta kehitetään asteittain jakamalla annettu tietojoukko pienemmiksi paloiksi.

6. Naiivi Bayes:

Koneoppimisessa ne ovat yksinkertaisia ​​todennäköisyysluokittelijoita, jotka ennustetaan soveltamalla Bayes-lauseen riippumattomien oletusten rinnalle.

i. Naive Bayes -koodinpätkä:

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)

ennustaa tuotantosuhteet ja varastot. Myös tuotantohäiriöt voidaan määrittää aiempien tietojen avulla.

ii. Kilpailuetu kilpailijoihin nähden, rummuttaminen asiakkaan tietoihin, jotka sinulla voi olla, antaa sinulle tietoja syystä, jonka vuoksi asiakkaat valitsevat kilpailijoiden tuotteita, näiden tietojen määrittäminen auttaa säilyttämään etulyöntiaseman asiakkaisiin nähden.

iii. Riskien vähentäminen ja petosten havaitseminen

iv. Asiakkaiden odotusten ymmärtäminen paremmin

v. Parempia markkinointikampanjoita

Ennustavan mallinnuksen edut:

Tuotannon tehokkuuden parantaminen antaa yrityksille mahdollisuuden ennustaa ennakoivia mallintamisprosesseja, joiden avulla tilastot ja tiedot ennakoivat tulosta tietomallien avulla. Nämä mallit mahdollistavat kaiken ennustamisen TV-luokituksista urheiluun, tekniikan kehitykseen ja yritystuloihin.

Ennustava mallintaminen on toinen tapa, jota kutsutaan nimellä,

  • Ennustava analytiikka
  • Ennustava analyysi
  • Koneoppiminen

Ennustavan mallinnuksen haitat:

  • Näiden ennustemallien kanssa on käytännöllinen aukko ymmärrettäessä ihmisen käyttäytymistä
  • Päätös malli epäsuoraa valtaa
  • Kyselyn ennustamisvirhe

johtopäätös:

Ennustava mallintaminen, vaikka sitä pidetään matemaattisena ongelmana, lähettää käyttäjien odotuksen suunnitella tekniset ja organisatoriset esteet, jotka saattavat estää heitä hankkimasta tarvitsemansa tietoja. ja suuremmassa pisteessä tämä tekniikka on suurelta osin hyödyllinen tietomaailman analytiikkaosassa.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas ennakoivaan mallintamiseen. Tässä keskustelimme eräistä peruskonsepteista, tyypeistä ja mallinnusmenetelmästä, jossa on etuja ja haittoja. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on tietovarasto?
  2. Tietojen visualisoinnin työkalut
  3. Tietojenkäsittelytieteen perusteet
  4. Ura Big Data -palvelussa

Luokka:

Suuri data