業務分析中的預測建模

預測建模是企業和組織用於創建、處理和驗證模型以供未來用於業務預測的可用結果的一種技術。 該工具是預測分析的一個組成部分，預測分析是一種用於了解未來可能結果的數據挖掘技術。

預測建模被廣泛用於多個部門，以減輕風險和可能的損失。 公司廣泛使用預測模型來預測與財務、經濟和市場相關的事件、消費者行為和風險。

為什麼應用預測建模在業務分析中很重要

預測建模包括對歷史事件的分析。 因此，它在業務分析中發揮著不可或缺的作用，公司通過它能夠預測事件、客戶行為和可能的風險。

隨著科技的發展，手機、電腦等數碼產品已成為基本必需品。 這導致從社交媒體、瀏覽歷史、雲計算平台等中檢索到大量實時數據。這些數據可供企業使用。 這些海量數據屬於大數據的範疇。 預測建模在分析大數據方面發揮著至關重要的作用，公司進一步利用大數據來改善他們的運營和與消費者群的關係。

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預測建模工具可以管理大量難以手動分析的非結構化和復雜數據。 相反，預測建模用於在計算機軟件程序的幫助下在短時間內分析數據。 這些程序用於處理來自歷史數據的大型數據集，以評估和識別有助於預測的數據模式。 因此，企業可以使用預測模型來預測消費者行為或市場趨勢。

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預測建模如何工作？

預測建模不是固定的。 它會定期進行修訂和驗證，以更新和更改數據。 預測模型主要基於先前事件和當前事件的假設工作。 如果新獲取的數據目前出現重大變化，其對未來的影響也相應重新計算。 預測模型旨在快速工作並處理大量數據集，以便在很短的時間內執行計算。 然而，計算生物學和量子輸出等複雜的預測模型需要更長的時間來處理。

五種預測分析模型

無需從一開始就為每個應用程序創建預測模型。 這些工具用於許多用例中的應用程序的許多關鍵模型和算法。 技術進步也帶來了分析的進步，通過這些進步，這些模型的使用呈指數級增長。 五個重要的預測分析模型如下：-：

• 分類模型：這是最簡單的模型，旨在為直接和簡單的查詢響應對數據進行分類。
• 聚類模型：該模型旨在通過公共屬性將數據堆疊在一起。 它將具有共同屬性或行為的事物或人分組，並為每個組制定進一步的計劃和策略。
• 預測模型：這是預測模型中最流行的。 它旨在處理數值並從歷史數據中學習。
• 異常值模型：此模型分析異常或異常數據點。
• 時間序列模型：該模型旨在根據時間評估一系列數據點。

預測建模中的常用預測算法

預測算法使用歷史數據來預測未來事件，這有助於建立數學模型來捕捉重要趨勢。 預測算法依賴於機器學習或深度學習，它們是人工智能 (AI) 的子類型。 一些最重要和最常用的預測算法是：-

• 隨機森林：該算法取自一組不相關的決策樹，可以使用回歸和分類對大型數據集進行分類。
• 兩個值的廣義線性模型 (GLM)：此算法減少變量列表以尋找最適合的變量。 它旨在計算臨界點並更改數據捕獲和其他影響，例如分類預測變量，以確定最有效的結果。 該算法有助於克服各種其他模型中的缺點，例如常規線性回歸。
• 梯度提升模型：該算法使用組合決策樹。 然而，與隨機森林不同，這些樹是相關的。 它一次構建一棵樹，從而幫助下一棵樹糾正前一棵樹中的缺陷。 該算法通常用於排名，例如搜索引擎輸出。
• K-Means：這個算法很受歡迎，因為它速度很快。 它旨在根據數據點的相似性對數據點進行分組，通常用於聚類模型。 它可以快速渲染事物。
• Prophet：該算法廣泛用於預測模型和時間序列，因為它是為容量規劃而設計的，例如庫存、資源分配、銷售配額等。 它是首選，因為它具有很高的靈活性，並且可以輕鬆地適應啟發式方法和一系列良好的假設。

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預測建模的局限性

儘管被廣泛用於業務分析，但預測建模對限制和挑戰並不陌生。 下面，我們列出了一些挑戰及其解決方案：-

• 數據標記錯誤：這可以通過強化學習或生成對抗網絡 (GAN) 輕鬆糾正。
• 訓練機器學習所需的海量數據集稀缺性：這可以通過“一次性學習”輕鬆克服。
• 機器無法解釋其行為背後的目的：機器不能像人類一樣運作。 他們的一些計算對於人類來說可能非常複雜，難以發現和理解。 借助人類安全所需的模型透明度、潛在修復、注意力技術和本地可解釋模型不可知論解釋 (LIME)，可以輕鬆克服這一問題。
• 泛化學習的能力或缺乏：機器無法將他們所學的知識發揚光大，並且難以將他們的知識應用於新的環境，因為它們適用於一個特定的用例。 這就是機器學習的用武之地。預測建模在很大程度上取決於機器學習的可重用性和在多個用例中的應用。
• 算法和數據中的偏差：這是唯一仍然沒有解決方案的限制。 任何代表都不能改變結果，從而導致對一大群人的虐待。

結論

不用說，數據分析師廣泛使用預測分析工具來減少時間和成本並提高效率。 它通過考慮競爭情報、環境因素、市場條件和法規變化等變量，極大地幫助組織預測業務成果。

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