业务分析中的预测建模

预测建模是企业和组织用于创建、处理和验证模型以供未来用于业务预测的可用结果的一种技术。 该工具是预测分析的一个组成部分，预测分析是一种用于了解未来可能结果的数据挖掘技术。

预测建模被广泛用于多个部门，以减轻风险和可能的损失。 公司广泛使用预测模型来预测与财务、​​经济和市场相关的事件、消费者行为和风险。

为什么应用预测建模在业务分析中很重要

预测建模包括对历史事件的分析。 因此，它在业务分析中发挥着不可或缺的作用，公司通过它能够预测事件、客户行为和可能的风险。

随着科技的发展，手机、电脑等数码产品已成为基本必需品。 这导致从社交媒体、浏览历史、云计算平台等中检索到大量实时数据。这些数据可供企业使用。 这些海量数据属于大数据的范畴。 预测建模在分析大数据方面发挥着至关重要的作用，公司进一步利用大数据来改善他们的运营和与消费者群的关系。

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预测建模工具可以管理大量难以手动分析的非结构化和复杂数据。 相反，预测建模用于在计算机软件程序的帮助下在短时间内分析数据。 这些程序用于处理来自历史数据的大型数据集，以评估和识别有助于预测的数据模式。 因此，企业可以使用预测模型来预测消费者行为或市场趋势。

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预测建模如何工作？

预测建模不是固定的。 它会定期进行修订和验证，以更新和更改数据。 预测模型主要基于先前事件和当前事件的假设工作。 如果新获取的数据目前出现重大变化，其对未来的影响也相应重新计算。 预测模型旨在快速工作并处理大量数据集，以便在很短的时间内执行计算。 然而，计算生物学和量子输出等复杂的预测模型需要更长的时间来处理。

五种预测分析模型

无需从一开始就为每个应用程序创建预测模型。 这些工具用于许多用例中的应用程序的许多关键模型和算法。 技术进步也带来了分析的进步，通过这些进步，这些模型的使用呈指数级增长。 五个重要的预测分析模型如下：-：

• 分类模型：这是最简单的模型，旨在为直接和简单的查询响应对数据进行分类。
• 聚类模型：该模型旨在通过公共属性将数据堆叠在一起。 它将具有共同属性或行为的事物或人分组，并为每个组制定进一步的计划和策略。
• 预测模型：这是预测模型中最流行的。 它旨在处理数值并从历史数据中学习。
• 异常值模型：此模型分析异常或异常数据点。
• 时间序列模型：该模型旨在根据时间评估一系列数据点。

预测建模中的常用预测算法

预测算法使用历史数据来预测未来事件，这有助于建立数学模型来捕捉重要趋势。 预测算法依赖于机器学习或深度学习，它们是人工智能 (AI) 的子类型。 一些最重要和最常用的预测算法是：-

• 随机森林：该算法取自一组不相关的决策树，可以使用回归和分类对大型数据集进行分类。
• 两个值的广义线性模型 (GLM)：此算法减少变量列表以寻找最适合的变量。 它旨在计算临界点并更改数据捕获和其他影响，例如分类预测变量，以确定最有效的结果。 该算法有助于克服各种其他模型中的缺点，例如常规线性回归。
• 梯度提升模型：该算法使用组合决策树。 然而，与随机森林不同，这些树是相关的。 它一次构建一棵树，从而帮助下一棵树纠正前一棵树中的缺陷。 该算法通常用于排名，例如搜索引擎输出。
• K-Means：这个算法很受欢迎，因为它速度很快。 它旨在根据数据点的相似性对数据点进行分组，通常用于聚类模型。 它可以快速渲染事物。
• Prophet：该算法广泛用于预测模型和时间序列，因为它是为容量规划而设计的，例如库存、资源分配、销售配额等。 它是首选，因为它具有很高的灵活性，并且可以轻松地适应启发式方法和一系列良好的假设。

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预测建模的局限性

尽管被广泛用于业务分析，但预测建模对限制和挑战并不陌生。 下面，我们列出了一些挑战及其解决方案：-

• 数据标记错误：这可以通过强化学习或生成对抗网络 (GAN) 轻松纠正。
• 训练机器学习所需的海量数据集稀缺性：这可以通过“一次性学习”轻松克服。
• 机器无法解释其行为背后的目的：机器不能像人类一样运作。 他们的一些计算对于人类来说可能非常复杂，难以发现和理解。 借助人类安全所需的模型透明度、潜在修复、注意力技术和本地可解释模型不可知论解释 (LIME)，可以轻松克服这一问题。
• 泛化学习的能力或缺乏：机器无法将他们所学的知识发扬光大，并且难以将他们的知识应用于新的环境，因为它们适用于一个特定的用例。 这就是机器学习的用武之地。预测建模在很大程度上取决于机器学习的可重用性和在多个用例中的应用。
• 算法和数据中的偏差：这是唯一仍然没有解决方案的限制。 任何代表都不能改变结果，从而导致对一大群人的虐待。

结论

不用说，数据分析师广泛使用预测分析工具来减少时间和成本并提高效率。 它通过考虑竞争情报、环境因素、市场条件和法规变化等变量，极大地帮助组织预测业务成果。

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