Modelowanie predykcyjne w analityce biznesowej

Modelowanie predykcyjne to technika stosowana przez firmy i organizacje na dostępnych wynikach do tworzenia, przetwarzania i walidacji modelu do przyszłego wykorzystania w prognozowaniu biznesowym. To narzędzie jest integralną częścią analizy predykcyjnej, techniki eksploracji danych w celu zrozumienia możliwych przyszłych wyników.

Modelowanie predykcyjne jest szeroko stosowane w wielu sektorach w celu ograniczenia ryzyka i ewentualnych strat. Firmy intensywnie wykorzystują modelowanie predykcyjne do prognozowania zdarzeń, zachowań konsumentów oraz ryzyka związanego z finansami, gospodarką i rynkiem.

Dlaczego stosowane modelowanie predykcyjne jest ważne w analityce biznesowej

Modelowanie predykcyjne obejmuje analizę wydarzeń historycznych. Dlatego odgrywa integralną rolę w analityce biznesowej, dzięki której firmy mają możliwość prognozowania zdarzeń, zachowań klientów i możliwych zagrożeń.

Wraz z pojawieniem się technologii produkty cyfrowe, takie jak telefony komórkowe i komputery, stały się podstawową koniecznością. Doprowadziło to do powstania przytłaczających ilości danych w czasie rzeczywistym pobieranych z mediów społecznościowych, historii przeglądania, platform przetwarzania w chmurze itp. Dane te są dostępne dla firm. Ta ogromna ilość danych należy do kategorii big data. Modelowanie predykcyjne odgrywa istotną rolę w analizie Big Data, która jest dalej wykorzystywana przez firmy do poprawy ich działalności i relacji z bazą konsumentów.

Poznaj nasze amerykańskie programy analityki biznesowej oferowane przez najlepsze światowe uniwersytety

Narzędzia do modelowania predykcyjnego mogą zarządzać ogromnymi proporcjami nieustrukturyzowanych i złożonych danych, które są trudne do ręcznej analizy. Modelowanie predykcyjne służy zamiast tego do analizy danych w krótkim okresie za pomocą programów komputerowych. Programy te służą do przetwarzania dużych zbiorów danych z danych historycznych w celu oceny i identyfikacji wzorców danych, które pomagają w prognozowaniu. W związku z tym firmy mogą wykorzystywać modele predykcyjne do przewidywania zachowań konsumentów lub trendów rynkowych.

Sprawdź nasze kursy analityki biznesowej, aby podnieść swoje umiejętności

Jak działa modelowanie predykcyjne?

Modelowanie predykcyjne nie jest naprawione. Jest regularnie aktualizowany i weryfikowany pod kątem aktualizacji i wprowadzania zmian w danych. Modele predykcyjne działają przede wszystkim w oparciu o założenia wcześniejszych wydarzeń i bieżących wydarzeń. Jeżeli nowo pozyskane dane wykazują obecnie istotne zmiany, ich wpływ na przyszłość również jest odpowiednio przeliczany. Modele predykcyjne są zaprojektowane do szybkiej pracy i obsługi ogromnych zbiorów danych w celu wykonywania obliczeń w ułamku czasu. Jednak przetwarzanie złożonych modeli predykcyjnych, takich jak biologia obliczeniowa i wyniki kwantowe, trwa dłużej.

Pięć rodzajów modeli analizy predykcyjnej

Modele predykcyjne nie muszą być tworzone od samego początku dla każdej aplikacji. Narzędzia te są wykorzystywane w wielu krytycznych modelach i algorytmach dla aplikacji w wielu przypadkach użycia. Postęp technologiczny doprowadził również do postępów w analityce, dzięki czemu wykorzystanie tych modeli rozszerzyło się wykładniczo. Pięć ważnych modeli analizy predykcyjnej to:-:

• Model klasyfikacji: jest to najprostszy model przeznaczony do kategoryzacji danych dla bezpośrednich i prostych odpowiedzi na zapytania.
• Model klastrowania: ten model jest przeznaczony do łączenia danych za pomocą wspólnych atrybutów. Grupuje rzeczy lub ludzi o wspólnych cechach lub zachowaniach i tworzy dalsze plany i strategie dla każdej grupy.
• Model prognostyczny: jest to najpopularniejszy spośród modeli predykcyjnych. Jest przeznaczony do pracy na wartościach liczbowych i uczenia się na danych historycznych.
• Model wartości odstających: ten model analizuje anomalne lub odstające punkty danych.
• Model szeregów czasowych: ten model jest przeznaczony do oceny serii punktów danych na podstawie czasu.

Powszechne algorytmy predykcyjne w modelowaniu predykcyjnym

Algorytmy predykcyjne wykorzystują dane historyczne do przewidywania przyszłych wydarzeń, które pomagają budować modele matematyczne do rejestrowania ważnych trendów. Algorytmy predykcyjne zależą od uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia, które są podtypami sztucznej inteligencji (AI). Niektóre z najważniejszych i powszechnie stosowanych algorytmów predykcyjnych to:-

• Losowe lasy: ten algorytm został zaczerpnięty z klastra niepowiązanych drzew decyzyjnych i może używać regresji i klasyfikacji do klasyfikowania dużych zestawów danych.
• Uogólniony model liniowy (GLM) dla dwóch wartości: Algorytm ten redukuje listę zmiennych, aby znaleźć to, co najlepiej pasuje. Jest przeznaczony do obliczania punktów krytycznych i zmiany przechwytywania danych oraz innych wpływów, takich jak predyktory jakościowe, w celu określenia najlepszego wyniku. Algorytm ten pomaga przezwyciężyć wady różnych innych modeli, takich jak zwykła regresja liniowa.
• Gradient Boosted Model: Ten algorytm wykorzystuje połączone drzewa decyzyjne. Jednak te drzewa są powiązane, w przeciwieństwie do Random Forest. Buduje drzewa pojedynczo, pomagając w ten sposób następnemu drzewu naprawić wady poprzedniego drzewa. Algorytm ten jest często używany w rankingach, np. w wynikach wyszukiwarek.
• K-Means: Ten algorytm jest dość popularny, ponieważ jest szybki. Jest przeznaczony do grupowania punktów danych na podstawie ich podobieństw i jest powszechnie używany w modelu grupowania. Może szybko renderować rzeczy.
• Prorok: Algorytm ten jest szeroko stosowany w modelach prognostycznych i szeregach czasowych, ponieważ jest przeznaczony do planowania wydajności, np. zapasów, alokacji zasobów, limitów sprzedaży i tym podobnych. Jest preferowany ze względu na dużą elastyczność i łatwość obsługi heurystyki oraz szereg dobrych założeń.

Przeczytaj nasze inne artykuły w USA dotyczące analityki biznesowej

Ograniczenia modelowania predykcyjnego

Mimo że modelowanie predykcyjne jest szeroko stosowane w analityce biznesowej, nie jest im obce ograniczenia i wyzwania. Poniżej wymieniliśmy niektóre wyzwania i ich rozwiązania:-

• Błędy w etykietowaniu danych: można to łatwo naprawić poprzez uczenie się przez wzmacnianie lub generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN).
• Niedobór ogromnych zbiorów danych wymaganych do trenowania uczenia maszynowego: można to łatwo przezwyciężyć dzięki „uczeniu jednokrotnemu”.
• Niezdolność maszyny do wyjaśnienia celu jej działania: Maszyny nie mogą funkcjonować jako ludzie. Niektóre z ich obliczeń mogą być wyjątkowo skomplikowane, aby ludzie mogli je znaleźć i zrozumieć. Można to łatwo przezwyciężyć za pomocą przejrzystości modelu niezbędnej dla bezpieczeństwa ludzi, potencjalnych poprawek, technik uwagi i wyjaśnień lokalnie interpretowalnych i niezależnych od modelu (LIME).
• Umiejętność lub brak uogólniania uczenia się: maszyny nie mogą przenosić tego, czego się nauczyły, i mają problemy z zastosowaniem swojej wiedzy w nowych okolicznościach, ponieważ dotyczą one jednego konkretnego przypadku użycia. Tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe. Modelowanie predykcyjne w dużej mierze zależy od tego, czy uczenie maszynowe nadaje się do wielokrotnego użytku i do zastosowania w wielu przypadkach użycia.
• Błąd w algorytmach i danych: to jedyne ograniczenie, które wciąż nie ma rozwiązania. Żadna reprezentacja nie może zmienić wyników, co prowadzi do złego traktowania dużych grup ludzi.

Wniosek

Nie trzeba dodawać, że narzędzia do analizy predykcyjnej są szeroko stosowane przez analityków danych w celu skrócenia czasu i kosztów oraz zwiększenia wydajności. Znacznie pomogło organizacjom w prognozowaniu wyników biznesowych poprzez uwzględnianie zmiennych, takich jak inteligencja konkurencyjna, czynniki środowiskowe, warunki rynkowe i zmiany przepisów.

Znajomość narzędzi do analizy predykcyjnej może się bardzo przydać, jeśli chcesz ulepszyć swoje CV i zwiększyć swoje szanse na uzyskanie lukratywnych ofert pracy. Program certyfikacji Business Analytics firmy upGrad to doskonała opcja do podnoszenia kwalifikacji.

Aby dowiedzieć się więcej o kursie, porozmawiaj z naszymi ekspertami już dziś!