비즈니스 분석의 예측 모델링

예측 모델링은 비즈니스 예측에서 미래에 사용할 모델을 생성, 처리 및 검증하기 위해 사용 가능한 결과에 대해 비즈니스 및 조직에서 사용하는 기술입니다. 이 도구는 가능한 미래 결과를 이해하기 위한 데이터 마이닝 기술인 예측 분석의 필수적인 부분입니다.

예측 모델링은 위험과 가능한 손실을 완화하기 위해 여러 부문에서 널리 사용됩니다. 기업은 금융, 경제 및 시장과 관련된 이벤트, 소비자 행동 및 위험을 예측하기 위해 예측 모델링을 광범위하게 사용합니다.

응용 예측 모델링이 비즈니스 분석에서 중요한 이유

예측 모델링에는 역사적 사건의 분석이 포함됩니다. 따라서 기업이 이벤트, 고객 행동 및 가능한 위험을 예측할 수 있는 기능을 제공하는 비즈니스 분석에서 필수적인 역할을 합니다.

기술의 발달로 휴대폰, 컴퓨터와 같은 디지털 제품은 필수품이 되었습니다. 그 결과 소셜 미디어, 검색 기록, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등에서 검색된 실시간 데이터의 양이 압도적으로 많았습니다. 이 데이터는 기업에서 사용할 수 있습니다. 이 방대한 양의 데이터는 빅 데이터 범주에 속합니다. 예측 모델링은 기업이 운영 및 소비자 기반과의 관계를 개선하기 위해 추가로 활용하는 빅 데이터를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.

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예측 모델링 도구는 수동으로 분석하기 어려운 방대한 양의 비정형 및 복잡한 데이터를 관리할 수 있습니다. 예측 모델링은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 도움으로 단기간에 데이터를 분석하는 대신 사용됩니다. 이러한 프로그램은 과거 데이터의 대규모 데이터 세트를 처리하여 예측에 도움이 되는 데이터 패턴을 평가하고 식별하는 데 사용됩니다. 따라서 기업은 예측 모델을 사용하여 소비자 행동이나 시장 동향을 예측할 수 있습니다.

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예측 모델링은 어떻게 작동합니까?

예측 모델링은 고정되어 있지 않습니다. 데이터 업데이트 및 변경을 위해 정기적으로 수정 및 검증됩니다. 예측 모델은 주로 이전 이벤트 및 현재 이벤트의 가정을 기반으로 작동합니다. 새로 획득한 데이터가 현재 상당한 변화를 보인다면 미래에 대한 영향도 그에 따라 재계산됩니다. 예측 모델은 빠르게 작동하고 방대한 데이터 세트를 처리하여 짧은 시간 내에 계산을 수행하도록 설계되었습니다. 그러나 컴퓨터 생물학 및 양자 출력과 같은 복잡한 예측 모델은 처리하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.

5가지 종류의 예측 분석 모델

모든 애플리케이션에 대해 처음부터 예측 모델을 생성할 필요는 없습니다. 이러한 도구는 수많은 사용 사례에서 응용 프로그램에 대한 많은 중요한 모델 및 알고리즘에 사용됩니다. 기술 발전은 또한 분석의 발전으로 이어졌으며 이를 통해 이러한 모델의 사용이 기하급수적으로 확대되었습니다. 5가지 중요한 예측 분석 모델은 다음과 같습니다.

• 분류 모델: 직접적이고 간단한 쿼리 응답을 위해 데이터를 분류하도록 설계된 가장 간단한 모델입니다.
• 클러스터링 모델: 이 모델은 공통 속성을 통해 데이터를 함께 쌓도록 설계되었습니다. 공통 속성이나 행동을 가진 사물이나 사람을 그룹화하고 각 그룹에 대한 추가 계획과 전략을 만듭니다.
• 예측 모델: 예측 모델 중에서 가장 많이 사용되는 모델입니다. 숫자 값에 대해 작업하고 과거 데이터에서 배우도록 설계되었습니다.
• 이상치 모델: 이 모델은 비정상적이거나 이상적인 데이터 포인트를 분석합니다.
• 시계열 모델: 이 모델은 시간을 기반으로 일련의 데이터 요소를 평가하도록 설계되었습니다.

예측 모델링의 일반적인 예측 알고리즘

예측 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 중요한 추세를 포착하기 위한 수학적 모델을 구축하는 데 도움이 되는 미래 이벤트를 예측합니다. 예측 알고리즘은 인공 지능(AI)의 하위 유형인 머신 러닝 또는 딥 러닝에 의존합니다. 가장 중요하고 일반적으로 사용되는 예측 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 랜덤 포레스트: 이 알고리즘은 관련이 없고 회귀 및 분류를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분류할 수 있는 의사 결정 트리 클러스터에서 가져왔습니다.
• 두 값에 대한 일반화 선형 모델(GLM): 이 알고리즘은 가장 적합한 것을 찾기 위해 변수 목록을 줄입니다. 티핑 포인트를 계산하고 데이터 캡처 및 범주형 예측 변수와 같은 기타 영향을 변경하여 가장 잘 작동하는 결과를 결정하도록 설계되었습니다. 이 알고리즘은 일반 선형 회귀와 같은 다양한 다른 모델의 단점을 극복하는 데 도움이 됩니다.
• Gradient Boosted Model: 이 알고리즘은 결합된 결정 트리를 사용합니다. 그러나 이러한 트리는 Random Forest와 달리 관련이 있습니다. 한 번에 하나씩 트리를 구축하여 다음 트리가 이전 트리의 결함을 수정하도록 돕습니다. 이 알고리즘은 검색 엔진 출력과 같이 순위에 자주 사용됩니다.
• K-Means: 이 알고리즘은 빠르기 때문에 매우 유명합니다. 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹화하도록 설계되었으며 일반적으로 클러스터링 모델에 사용됩니다. 빠르게 렌더링할 수 있습니다.
• Prophet: 이 알고리즘은 인벤토리, 리소스 할당, 판매 할당량 등과 같은 용량 계획을 위해 설계되었기 때문에 예측 모델 및 시계열에 널리 사용됩니다. 높은 유연성과 추론 및 일련의 좋은 가정을 쉽게 수용할 수 있기 때문에 선호됩니다.

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예측 모델링의 한계

비즈니스 분석에 널리 사용됨에도 불구하고 예측 모델링은 한계와 도전에 대해 낯선 사람이 아닙니다. 아래에 몇 가지 과제와 해결 방법을 나열했습니다.

• 데이터 레이블 지정 오류: 이는 강화 학습 또는 생성적 적대 네트워크(GAN)를 통해 쉽게 수정할 수 있습니다.
• 기계 학습을 훈련하는 데 필요한 방대한 데이터 세트의 부족: "원샷 학습"으로 쉽게 극복할 수 있습니다.
• 기계가 자신의 행동 이면의 목적을 설명할 수 없음: 기계는 인간으로 기능할 수 없습니다. 계산 중 일부는 인간이 찾고 이해하기에는 매우 복잡할 수 있습니다. 이것은 인간의 안전에 필요한 모델 투명성, 잠재적 수정, 주의 기술 및 LIME(local-interpretable-model-agnostic 설명)의 도움으로 쉽게 극복할 수 있습니다.
• 학습을 일반화하는 능력 또는 부족: 기계는 학습한 내용을 전달할 수 없으며 특정 사용 사례에 적용되기 때문에 지식을 새로운 상황에 적용하는 데 어려움을 겪습니다. 이것이 기계 학습이 필요한 곳입니다. 예측 모델링은 재사용 가능하고 여러 사용 사례에 적용하기 위해 기계 학습에 크게 의존합니다.
• 알고리즘 및 데이터의 편향: 이것이 여전히 솔루션이 없는 유일한 제한 사항입니다. 어떤 대표도 결과를 변경하여 많은 사람들을 학대할 수 없습니다.

결론

말할 필요도 없이 예측 분석 도구는 시간과 비용을 줄이고 효율성을 높이기 위해 데이터 분석가가 널리 사용합니다. 경쟁 인텔리전스, 환경 요인, 시장 조건 및 규정 변경과 같은 변수를 고려하여 조직이 비즈니스 결과를 예측하는 데 크게 도움이 되었습니다.

예측 분석 도구를 아는 것은 이력서를 업그레이드하고 수익성 있는 직업 기회를 얻을 기회를 높이려는 경우 매우 유용할 수 있습니다. upGrad의 비즈니스 분석 인증 프로그램은 기술 향상을 위한 탁월한 옵션입니다.

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