De ce modelarea predictivă

Modelarea predictivă este utilă pentru a determina o perspectivă precisă într-un set clasificat de întrebări și permite, de asemenea, prognoze în rândul utilizatorilor. Pentru a menține un avantaj plin de spirit, este serios să vă informați asupra rezultatelor și evenimentelor viitoare care se confruntă cu presupuneri cheie. Profesioniștii Google Analytics utilizează adesea date din următoarele surse pentru a alimenta modele predictive:

  • Date de tranzacție
  • Date CRM
  • Date referitoare la serviciul pentru clienți
  • Date de sondaj sau de sondaj
  • Date economice
  • Date legate de demografie
  • Date generate prin utilaje
  • Date despre reprezentarea geografică
  • Date digitale de marketing și publicitate
  • Date despre traficul web

Tipuri de modelare predictivă

Există diferite tipuri de tehnici de regresie disponibile pentru a face predicții. În secțiunile următoare, le vom discuta în detaliu.

1. Analize descriptive:

Legat de date. De exemplu, o companie Saas scoate la vânzare 3.000 de licențe în trimestrul 2 și 2.000 de licențe în trimestrul1. Analiticele descriptive răspund la vânzarea totală a interogării între aceste două perioade.

2. Analize de diagnostic:

Motivul analizei descriptive constă în analiza de diagnosticare. Din exemplul de mai sus, analizele de diagnostic continuă un pas suplimentar cu datele. De asemenea, ar putea prevedea dacă creșterea vânzărilor se datorează performanței persoanelor vânzate sau creșterea dobânzii într-o anumită societate.

3. Analiza predictivă:

Analitica predictivă exploatează metode precum minarea datelor și învățarea automată pentru a prognoza viitorul. Aici procesul implică analizarea datelor din trecut și determinarea apariției viitoare. Analiștii de date pot construi modele predictive pentru păstrarea datelor necesare. Analitica predictivă diferă în mare măsură de extragerea datelor, deoarece punctul de referință al pieselor finale privind dezvăluirea relațiilor ascunse între aceste variabile, în timp ce precedentul se referă la un model care să încheie sfârșitul probabil. O companie SaaS ar putea modela datele privind vânzările cheltuielilor de marketing trecute în fiecare domeniu pentru a genera un model de prognoză pentru veniturile potențiale bazate pe cheltuielile de marketing.

4. Analize prescriptive:

Analitica prescriptivă licită o propunere bazată pe un rezultat prognozat. în raport cu datele istorice poate fi recomandată acțiunea.

Metode de modelare:

Cele mai utilizate metode de modelare predictivă sunt cele de mai jos,

1. Regresie liniară simplă:

O metodă statistică pentru a menționa relația dintre două variabile care sunt continue.

2. Regresie liniară multiplă:

O metodă statistică pentru a menționa relația dintre mai mult de două variabile care sunt continue.

3. Regresie polinomială:

O relație neliniară între reziduale față de un predictor va duce la o relație neliniară. Aceasta poate fi arhivată printr-un model de regresie polinomială.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Regresie vectorială de sprijin:

Suport Vector Machine este o altă metodă de regresie, care caracterizează algoritmul bazat pe toate caracteristicile cheie. Support Vector Regression (SVR) aplică principii similare cu SVM pentru clasificare, cu unele diferențe minore.

5. Regresia arborelui decizional:

Un arbore ca o structură este utilizat în aceste modele de arbori de decizie pentru a construi o algoritmi de clasificare sau de regresie. Aici arborele decizional este dezvoltat treptat prin subinsetarea setului de date dat în bucăți mai mici.

6. Naive Bayes:

În învățarea automată, sunt clasificatori probabilistici simpli care sunt prevăzuți prin aplicarea teoremei Bayes alături de presupuneri independente.

i. Fragment de cod Naive Bayes:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier1 = GaussianNB()
classifier1.fit(X1_train, y1_train)
# Predicting of the Test set results
y1_pred = classifier1.predict(X1_test)

prezice ratele de producție și inventarul. De asemenea, eșecurile de producție pot fi determinate folosind date anterioare.

ii. Avantaj competitiv față de concurenți, dând drumul la datele clientului pe care le-ați putea prezenta informații cu motivul pentru care clienții pot alege produsele concurenților, determinarea acestor date va ajuta la menținerea unui avantaj asupra clienților.

iii. Reducerea riscurilor și detectarea fraudelor

iv. Înțelegerea așteptărilor clienților mai bine

v. Campanii de marketing mai bune

Avantajele modelării predictive:

Îmbunătățirea eficienței producției, Permite companiilor să efectueze eficient procesele de modelare predictive prin care implică statistici și date să prevadă rezultatele cu modele de date. Aceste modele permit prognozarea de la clasificări TV la sport, avansuri tehnologice și câștiguri corporative.

Modelarea predictivă este o altă modalitate denumită ca,

  • Analize predictive
  • Analiza predictivă
  • Învățare automată

Dezavantajele modelării predictive:

  • Există un decalaj practic cu aceste modele de predicție, în timp ce înțelegem comportamentul uman
  • Modele de decizie putere indirectă
  • Eșec de predicție de sondaj

Concluzie:

Deși considerată a fi o problemă matematică de modelare predictivă, întotdeauna postează așteptarea utilizatorilor de a planifica barierele tehnice și organizaționale care le-ar putea împiedica să obțină datele de care au nevoie. și pe un punct mai larg, această tehnică va fi în mare măsură utilă în secțiunea de analiză a lumii datelor.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru modelarea predictivă. Aici am discutat câteva concepte de bază, tipuri și abordare de modelare cu avantaje și dezavantaje. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Ce este un depozit de date?
  2. Instrumente de vizualizare a datelor
  3. Introducere în știința datelor
  4. Cariere în Big Data

Categorie:

Date mare