ビジネス分析における予測モデリング

予測モデリングは、ビジネス予測で将来使用するモデルを作成、処理、および検証するために、企業や組織が利用可能な結果に対して使用する手法です。 このツールは、予想される将来の結果を理解するためのデータ マイニングの手法である予測分析の不可欠な部分です。

予測モデリングは、リスクと起こりうる損失を軽減するために、複数のセクターで広く使用されています。 企業は、イベント、消費者行動、および金融、経済、市場に関連するリスクを予測するために、予測モデリングを広範に使用しています。

ビジネス分析で応用予測モデリングが重要な理由

予測モデリングには、過去の出来事の分析が含まれます。 したがって、企業がイベント、顧客の行動、および起こりうるリスクを予測する能力を得るために、ビジネス分析において不可欠な役割を果たします。

テクノロジーの出現により、携帯電話やコンピューターなどのデジタル製品は基本的な必需品になりました。 その結果、ソーシャル メディア、閲覧履歴、クラウド コンピューティング プラットフォームなどから膨大な量のリアルタイム データが取得されました。このデータは、企業が利用できます。 この膨大な量のデータは、ビッグデータのカテゴリに分類されます。 予測モデリングは、企業が業務や消費者ベースとの関係を改善するためにさらに利用するビッグデータを分析する上で重要な役割を果たします。

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予測モデリング ツールは、手動での分析が困難な膨大な割合の構造化されていない複雑なデータを管理できます。 代わりに予測モデリングを使用して、コンピューター ソフトウェア プログラムを使用して短期間のデータを分析します。 これらのプログラムは、履歴データからの大規模なデータセットを処理して、予測に役立つデータ パターンを評価および特定するために使用されます。 したがって、企業は予測モデルを使用して、消費者の行動や市場の傾向を予測できます。

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予測モデリングの仕組み

予測モデリングは固定されていません。 データを更新および変更するために、定期的に改訂および検証されます。 予測モデルは、主に以前のイベントと現在のイベントの仮定に基づいて機能します。 新たに取得したデータが現在大きな変化を示している場合、将来への影響もそれに応じて再計算されます。 予測モデルは、高速に動作し、大量のデータセットを処理して計算を短時間で実行するように設計されています。 ただし、計算生物学や量子出力のような複雑な予測モデルは、処理に時間がかかります。

5 種類の予測分析モデル

すべてのアプリケーションについて、最初から予測モデルを作成する必要はありません。 これらのツールは、多数のユース ケースで、アプリケーションの多くの重要なモデルとアルゴリズムに使用されます。 技術の進歩は分析の進歩にもつながり、これらのモデルの使用が指数関数的に拡大しました。 5 つの重要な予測分析モデルは次のとおりです。

• 分類モデル:これは、直接的で単純なクエリ応答のデータを分類するように設計された、最も単純なモデルです。
• クラスタリング モデル:このモデルは、共通の属性を介してデータを積み重ねるように設計されています。 共通の属性や行動を持つ物や人をグループ化し、グループごとにさらに計画や戦略を立てます。
• 予測モデル:これは、予測モデルの中で最も人気があります。 数値に取り組み、過去のデータから学習するように設計されています。
• 外れ値モデル:このモデルは、異常または異常なデータ ポイントを分析します。
• 時系列モデル:このモデルは、時間に基づいて一連のデータ ポイントを評価するように設計されています。

予測モデリングにおける一般的な予測アルゴリズム

予測アルゴリズムは、履歴データを使用して将来のイベントを予測し、重要な傾向を捉えるための数学的モデルを構築するのに役立ちます。 予測アルゴリズムは、人工知能 (AI) のサブタイプである機械学習またはディープ ラーニングのいずれかに依存します。 最も重要で一般的に使用される予測アルゴリズムのいくつかは次のとおりです。

• ランダム フォレスト:このアルゴリズムは、関連性のない決定木のクラスターから取得されたもので、回帰と分類を使用して大規模なデータセットを分類できます。
• 2 つの値の一般化線形モデル (GLM):このアルゴリズムは、変数のリストを減らして最適なものを探します。 これは、最適な結果を決定するために、転換点を計算し、データ キャプチャやその他の影響 (カテゴリ予測変数など) を変更するように設計されています。 このアルゴリズムは、通常の線形回帰など、他のさまざまなモデルの欠点を克服するのに役立ちます。
• 勾配ブースト モデル:このアルゴリズムは、結合された決定木を使用します。 ただし、ランダム フォレストとは異なり、これらのツリーは関連しています。 一度に 1 つずつツリーを構築するため、次のツリーが前のツリーの欠陥を修正するのに役立ちます。 このアルゴリズムは、検索エンジンの出力などのランキングでよく使用されます。
• K-Means:このアルゴリズムは高速であるため、非常に人気があります。 類似性に基づいてデータ ポイントをグループ化するように設計されており、クラスタリング モデルによく使用されます。 物事をすばやくレンダリングできます。
• Prophet:このアルゴリズムは、在庫、リソース割り当て、販売ノルマなどのキャパシティ プランニング用に設計されているため、予測モデルや時系列で広く使用されています。 柔軟性が高く、ヒューリスティックと一連の適切な仮定に簡単に対応できるため、推奨されます。

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予測モデリングの限界

ビジネス分析に広く使用されているにもかかわらず、予測モデリングは制限や課題に慣れています。 以下に、いくつかの課題とその解決策を示します。

• データのラベル付けのエラー:これは、強化学習または敵対的生成ネットワーク (GAN) によって簡単に修正できます。
• 機械学習のトレーニングに必要な大量のデータセットの不足:これは、「ワンショット学習」で簡単に克服できます。
• 機械がその行動の背後にある目的を説明できないこと:機械は人間として機能できません。 それらの計算の一部は、人間が見つけて理解するのが非常に複雑になる可能性があります。 これは、人間の安全に必要なモデルの透明性、潜在的な修正、注意のテクニック、ローカルで解釈可能なモデルに依存しない説明 (LIME) の助けを借りて簡単に克服できます。
• 学習の一般化の能力または欠如:機械は、学習したことを引き継ぐことができず、特定のユースケースに適用されるため、新しい状況に知識を適用するのに苦労します。 ここで機械学習の出番です。予測モデリングは、機械学習が再利用可能であり、複数のユースケースに適用できるかどうかに大きく依存しています。
• アルゴリズムとデータの偏り:これはまだ解決策がない唯一の制限です。 いかなる代表も、大勢の人々の虐待につながる結果を変えることはできません。

結論

言うまでもなく、予測分析ツールは、時間とコストを削減し、効率を高めるために、データ アナリストによって広く使用されています。 競合他社の情報、環境要因、市場の状況、規制の変更などの変数を考慮することで、組織がビジネスの成果を予測するのに劇的に役立ちました。

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