Modelarea predictivă în Business Analytics

Modelarea predictivă este o tehnică utilizată de companii și organizații cu privire la rezultatele disponibile pentru crearea, procesarea și validarea unui model pentru utilizare ulterioară în prognoza de afaceri. Acest instrument este o parte integrantă a analizei predictive, o tehnică de extragere a datelor pentru a înțelege posibilele rezultate viitoare.

Modelarea predictivă este utilizată pe scară largă în mai multe sectoare pentru a atenua riscurile și posibilele pierderi. Companiile folosesc pe scară largă modelarea predictivă pentru prognoza evenimentelor, comportamentul consumatorilor și riscurile legate de finanțe, economie și piață.

De ce este importantă modelarea predictivă aplicată în Business Analytics

Modelarea predictivă include analiza evenimentelor istorice. Prin urmare, joacă un rol esențial în analiza de afaceri prin care companiilor li se oferă capacitatea de a prognoza evenimentele, comportamentul clienților și posibilele riscuri.

Odată cu apariția tehnologiei, produsele digitale precum telefoanele mobile și computerele au devenit o necesitate de bază. Acest lucru a dus la cantități copleșitoare de date în timp real preluate de pe rețelele sociale, istorice de navigare, platforme de cloud computing etc. Aceste date sunt disponibile pentru utilizare de către companii. Această cantitate mare de date se încadrează în categoria datelor mari. Modelarea predictivă joacă un rol esențial în analiza datelor mari care sunt utilizate în continuare de companii pentru îmbunătățirea operațiunilor și relațiilor cu baza de consumatori.

Explorați programele noastre de analiză a afacerilor din SUA de la cele mai bune universități din lume

Instrumentele de modelare predictivă pot gestiona proporții mari de date nestructurate și complexe, care sunt dificil de analizat manual. Modelarea predictivă este folosită în schimb pentru a analiza datele pe o perioadă scurtă de timp cu ajutorul programelor software de calculator. Aceste programe sunt utilizate pentru a procesa seturi mari de date din date istorice pentru a evalua și identifica modelele de date care ajută la prognoză. Prin urmare, companiile pot folosi modele predictive pentru a prezice comportamentul consumatorilor sau tendințele pieței.

Consultați cursurile noastre de analiză de afaceri pentru a vă perfecționa

Cum funcționează modelarea predictivă?

Modelarea predictivă nu este fixă. Este revizuit și validat în mod regulat pentru actualizarea și efectuarea modificărilor datelor. Modelele predictive funcționează în primul rând pe baza ipotezelor evenimentelor anterioare și evenimentelor curente. Dacă datele nou achiziționate prezintă schimbări semnificative în prezent, impactul lor asupra viitorului este de asemenea recalculat în consecință. Modelele predictive sunt concepute să funcționeze rapid și să gestioneze seturi masive de date pentru a efectua calcule într-o fracțiune de timp. Cu toate acestea, procesarea modelelor complexe de predicție, cum ar fi biologia computațională și rezultatele cuantice, durează mai mult.

Cinci tipuri de modele de analiză predictivă

Modelele predictive nu trebuie create de la bun început pentru fiecare aplicație. Aceste instrumente sunt utilizate pentru multe modele critice și algoritmi pentru aplicație în numeroase cazuri de utilizare. Progresele tehnologice au condus și la progrese în analiză, prin care utilizarea acestor modele s-a extins exponențial. Cele cinci modele importante de analiză predictivă sunt următoarele:

• Model de clasificare: acesta este cel mai simplu model, conceput pentru a clasifica datele pentru răspunsuri directe și simple la interogare.
• Model de grupare: acest model este conceput pentru a stivui date împreună prin atribute comune. Grupează lucruri sau oameni cu atribute sau comportamente comune și face planuri și strategii suplimentare pentru fiecare grup.
• Model de prognoză: acesta este cel mai popular dintre modelele de predicție. Este conceput pentru a lucra asupra valorii numerice și pentru a învăța din datele istorice.
• Modelul valori aberante : acest model analizează punctele de date anormale sau periferice.
• Model de serie de timp: Acest model este conceput pentru a evalua o serie de puncte de date pe baza timpului.

Algoritmi predictivi comuni în modelarea predictivă

Algoritmii predictivi folosesc date istorice pentru a prezice evenimente viitoare care ajută la construirea de modele matematice pentru captarea tendințelor importante. Algoritmii predictivi depind fie de învățarea automată, fie de învățarea profundă, care sunt subtipuri de inteligență artificială (AI). Unii dintre cei mai importanți și utilizați algoritmi predictivi sunt: ​​-

• Păduri aleatorii: Acest algoritm a fost preluat dintr-un grup de arbori de decizie care nu sunt înrudiți și pot folosi regresia și clasificarea pentru a clasifica seturi mari de date.
• Model liniar generalizat (GLM) pentru două valori: Acest algoritm reduce lista de variabile pentru a căuta ceea ce se potrivește cel mai bine. Este conceput pentru a calcula punctele de basculanță și pentru a modifica captarea datelor și alte influențe, cum ar fi predictorii categoric, pentru a determina rezultatul care funcționează cel mai bine. Acest algoritm ajută la depășirea dezavantajelor din diverse alte modele, cum ar fi regresia liniară obișnuită.
• Model sporit cu gradient: Acest algoritm folosește arbori de decizie combinați. Cu toate acestea, acești copaci sunt înrudiți, spre deosebire de Random Forest. Construiește copaci pe rând, ajutând astfel următorul copac să repare defectele arborelui anterior. Acest algoritm este adesea folosit în clasamente, cum ar fi în rezultatele motoarelor de căutare.
• K-Means: Acest algoritm este destul de popular deoarece este rapid. Este conceput pentru a grupa punctele de date pe baza asemănărilor lor și este utilizat în mod obișnuit pentru modelul de clustering. Poate reda lucrurile rapid.
• Profet: Acest algoritm este utilizat pe scară largă în modelele de prognoză și în seriile de timp, deoarece este conceput pentru planificarea capacității, cum ar fi inventarul, alocarea resurselor, cotele de vânzări și altele asemenea. Este preferat datorită flexibilității sale ridicate și pentru că poate găzdui cu ușurință euristici și o serie de ipoteze bune.

Citiți alte articole din SUA legate de Business Analytics

Limitările modelării predictive

În ciuda faptului că este utilizat pe scară largă pentru analiza de afaceri, modelarea predictivă nu este străină de limitări și provocări. Mai jos, am enumerat câteva dintre provocări și soluțiile lor: -

• Erori în etichetarea datelor: acestea pot fi rectificate cu ușurință prin învățare prin consolidare sau prin rețele generative de contradicție (GAN).
• Lipsa de seturi masive de date necesare pentru instruirea învățării automate: acest lucru poate fi depășit cu ușurință prin „învățare unică”.
• Incapacitatea unei mașini de a explica scopul din spatele acțiunilor sale: Mașinile nu pot funcționa ca oameni. Unele dintre calculele lor pot fi excepțional de complexe de găsit și de a înțelege oamenii. Acest lucru poate fi depășit cu ușurință cu ajutorul transparenței modelului necesară pentru siguranța umană, remedieri potențiale, tehnici de atenție și explicații locale-interpretabile-model-agnostice (LIME).
• Capacitatea sau lipsa de a generaliza învățarea: Mașinile nu pot continua ceea ce au învățat și au probleme în a-și aplica cunoștințele în circumstanțe noi, deoarece se aplică unui anumit caz de utilizare. Aici intervine învățarea automată. Modelarea predictivă depinde în mare măsură de ca învățarea automată să fie reutilizabilă și să fie aplicată în mai multe cazuri de utilizare.
• Prejudecăți în algoritmi și date: aceasta este singura limitare care încă nu are o soluție. Nicio reprezentare nu poate modifica rezultatele care să ducă la maltratarea unor grupuri mari de oameni.

Concluzie

Inutil să spunem că instrumentele de analiză predictivă sunt utilizate pe scară largă de analiștii de date pentru a reduce timpul și costurile și pentru a crește eficiența. A ajutat în mod dramatic organizațiile să prognozeze rezultatele afacerii, luând în considerare variabile precum inteligența concurențială, factorii de mediu, condițiile pieței și modificările reglementărilor.

Cunoașterea instrumentelor de analiză predictivă poate fi foarte utilă dacă doriți să vă actualizați CV-ul și să vă creșteți șansele de a obține oportunități de angajare profitabile. Programul de certificare Business Analytics de la upGrad este o opțiune excelentă pentru perfecționare.

Pentru a afla mai multe despre curs, discutați astăzi cu experții noștri!