Прогнозное моделирование в бизнес-аналитике

Прогнозное моделирование — это метод, используемый предприятиями и организациями на основе доступных результатов для создания, обработки и проверки модели для будущего использования в бизнес-прогнозировании. Этот инструмент является неотъемлемой частью предиктивной аналитики, метода интеллектуального анализа данных, позволяющего понять возможные будущие результаты.

Прогнозное моделирование широко используется во многих секторах для снижения рисков и возможных потерь. Компании широко используют прогностическое моделирование для прогнозирования событий, поведения потребителей и рисков, связанных с финансами, экономикой и рынком.

Почему прикладное прогнозное моделирование важно в бизнес-аналитике

Прогнозное моделирование включает в себя анализ исторических событий. Поэтому он играет неотъемлемую роль в бизнес-аналитике, благодаря которой компании получают возможность прогнозировать события, поведение клиентов и возможные риски.

С появлением технологий цифровые продукты, такие как мобильные телефоны и компьютеры, стали предметом первой необходимости. Это привело к тому, что огромные объемы данных в режиме реального времени извлекаются из социальных сетей, истории посещенных страниц, платформ облачных вычислений и т. д. Эти данные доступны для использования предприятиями. Этот огромный объем данных подпадает под категорию больших данных. Прогнозное моделирование играет жизненно важную роль в анализе больших данных, которые в дальнейшем используются компаниями для улучшения своей деятельности и отношений с потребительской базой.

Ознакомьтесь с нашими программами бизнес-аналитики в США от лучших университетов мира

Инструменты прогнозного моделирования могут управлять большими объемами неструктурированных и сложных данных, которые трудно анализировать вручную. Вместо этого используется прогнозное моделирование для анализа данных за короткий период с помощью компьютерных программ. Эти программы используются для обработки больших наборов данных из исторических данных для оценки и выявления шаблонов данных, которые помогают в прогнозировании. Следовательно, предприятия могут использовать прогностические модели для прогнозирования поведения потребителей или рыночных тенденций.

Ознакомьтесь с нашими курсами по бизнес-аналитике, чтобы повысить свою квалификацию

Как работает прогнозное моделирование?

Прогнозное моделирование не фиксировано. Он регулярно пересматривается и проверяется для обновления и внесения изменений в данные. Прогнозные модели в основном работают на основе предположений о предыдущих событиях и текущих событиях. Если вновь полученные данные показывают значительные изменения в настоящее время, их влияние на будущее также пересчитывается соответствующим образом. Прогнозные модели предназначены для быстрой работы и обработки больших наборов данных для выполнения расчетов за короткое время. Однако сложные прогностические модели, такие как в вычислительной биологии и квантовых выходных данных, требуют больше времени для обработки.

Пять видов моделей прогнозной аналитики

Прогнозные модели не обязательно создавать с самого начала для каждого приложения. Эти инструменты используются для многих критических моделей и алгоритмов для приложения во многих случаях использования. Технологические достижения также привели к прогрессу в аналитике, благодаря чему использование этих моделей расширилось в геометрической прогрессии. Пять важных моделей предиктивной аналитики следующие:

• Модель классификации: это самая простая модель, предназначенная для категоризации данных для прямых и простых ответов на запросы.
• Модель кластеризации: эта модель предназначена для объединения данных с помощью общих атрибутов. Он группирует вещи или людей с общими атрибутами или поведением и составляет дальнейшие планы и стратегии для каждой группы.
• Модель прогноза: это самая популярная среди моделей прогнозирования. Он предназначен для работы с числовыми значениями и извлечения уроков из исторических данных.
• Модель выбросов: эта модель анализирует аномальные или отклоняющиеся точки данных.
• Модель временных рядов: эта модель предназначена для оценки ряда точек данных на основе времени.

Общие алгоритмы прогнозирования в прогнозном моделировании

Алгоритмы прогнозирования используют исторические данные для предсказания будущих событий, которые помогают строить математические модели для выявления важных тенденций. Алгоритмы прогнозирования зависят либо от машинного обучения, либо от глубокого обучения, которые являются подвидами искусственного интеллекта (ИИ). Некоторые из наиболее важных и часто используемых алгоритмов прогнозирования:

• Случайные леса: этот алгоритм был взят из группы деревьев решений, которые не связаны между собой и могут использовать регрессию и классификацию для классификации больших наборов данных.
• Обобщенная линейная модель (GLM) для двух значений: этот алгоритм сокращает список переменных, чтобы найти то, что подходит лучше всего. Он предназначен для расчета переломных моментов и изменения сбора данных и других влияний, таких как категориальные предикторы, для определения результата, который работает лучше всего. Этот алгоритм помогает преодолеть недостатки различных других моделей, таких как обычная линейная регрессия.
• Модель с градиентным усилением: в этом алгоритме используются комбинированные деревья решений. Однако эти деревья связаны между собой, в отличие от Random Forest. Он строит деревья по одному, помогая следующему дереву исправить недостатки предыдущего дерева. Этот алгоритм часто используется в ранжировании, например, в результатах поисковых систем.
• K-Means: этот алгоритм довольно популярен, потому что он быстрый. Он предназначен для группировки точек данных на основе их сходства и обычно используется для модели кластеризации. Он может быстро отображать вещи.
• Пророк: Этот алгоритм широко используется в моделях прогнозирования и временных рядах, поскольку он предназначен для планирования мощностей, таких как запасы, распределение ресурсов, квоты продаж и тому подобное. Он предпочтительнее из-за его высокой гибкости и потому, что он может легко учитывать эвристику и множество хороших предположений.

Прочтите наши другие статьи в США, связанные с бизнес-аналитикой

Ограничения прогнозного моделирования

Несмотря на то, что прогнозное моделирование широко используется для бизнес-аналитики, ему не чужды ограничения и проблемы. Ниже мы перечислили некоторые проблемы и их решения:

• Ошибки в маркировке данных: это можно легко исправить с помощью обучения с подкреплением или генеративно-состязательных сетей (GAN).
• Нехватка массивных наборов данных, необходимых для обучения машинному обучению: это можно легко преодолеть с помощью «однократного обучения».
• Неспособность машины объяснить цель своих действий: машины не могут функционировать как люди. Некоторые из их вычислений могут быть исключительно сложными для людей, чтобы найти и понять. Это можно легко преодолеть с помощью прозрачности модели, необходимой для безопасности человека, возможных исправлений, методов внимания и объяснений, не зависящих от модели (LIME).
• Способность или отсутствие обобщающего обучения: машины не могут продвигать то, чему они научились, и у них возникают проблемы с применением своих знаний в новых обстоятельствах, потому что они применимы к одному конкретному варианту использования. Здесь на помощь приходит машинное обучение. Предиктивное моделирование во многом зависит от многоразового использования машинного обучения и его применения в различных вариантах использования.
• Предвзятость в алгоритмах и данных: это единственное ограничение, которое до сих пор не имеет решения. Никакое представительство не может изменить результаты, что приводит к жестокому обращению с большими группами людей.

Вывод

Излишне говорить, что инструменты предиктивной аналитики широко используются аналитиками данных для сокращения времени и затрат и повышения эффективности. Это значительно помогло организациям прогнозировать результаты бизнеса, учитывая такие переменные, как конкурентная разведка, факторы окружающей среды, рыночные условия и изменения в законодательстве.

Знание инструментов прогнозного анализа может очень пригодиться, если вы хотите обновить свое резюме и повысить свои шансы на получение прибыльной работы. Сертификационная программа бизнес-аналитики upGrad — отличный вариант для повышения квалификации.

Чтобы узнать больше о курсе, поговорите с нашими экспертами сегодня!