Объем потребляемых данных растет в геометрической прогрессии, сегодня большой объем больших данных накапливается в организациях, это может быть связано с деловые партнеры, потребители, партнеры по приложениям, внутренние и внешние руководители, посетители и т. д. Данные собираются и характеризуются для выявления и анализа тенденций.
С другой стороны, анализ данных относится к процессу, включающему различные инструменты и методы качественного и количественного исследования, которое использует эти накопленные данные и дает некоторые результаты, которые используются для повышения производительности, доходности, снижения рисков, повышения производительности бизнеса.
Введение в прогнозное моделирование
Анализ данных может варьироваться от компании к компании в зависимости от потребностей, поэтому для удовлетворения требований были разработаны различные модели данных. Прогнозное моделирование - это подраздел аналитики данных, который использует интеллектуальный анализ данных и вероятность для прогнозирования результатов.
Каждая модель построена на основе ряда предикторов, которые очень подходят для определения будущих решений. После получения данных для конкретного предиктора формулируется аналитическая модель.
Модель может применять простое линейное уравнение или сложную нейронную структуру, описанную соответствующим программным обеспечением, а также, если в случае наличия дополнительных данных, аналитическая модель пересматривается.
Более того, прогнозное моделирование использует различные алгоритмы регрессии и аналитику или статистику для оценки вероятности события с использованием теории обнаружения и в основном применяется в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI).
Проще говоря, прогнозное моделирование - это обычно применяемый статистический метод для предсказания будущих результатов, это решения с точки зрения технологии интеллектуального анализа данных для анализа прошлых и недавних данных и создания модели для определения будущего поведения на основе данных.
В основном существует два типа прогнозного моделирования;
1. Параметрическая модель
Предположения являются важной частью любой модели данных, они не только упрощают модель, но и улучшают прогнозы, поэтому алгоритмы, которые учитывают предположения и упрощают функцию, известны как параметрические алгоритмы машинного обучения, а модель обучения, которая компилирует данные с различными параметрами заранее определенный размер, независимый от количества обучающих переменных, называется параметрической моделью.
2. Непараметрическая модель
Алгоритмы ML, которые позволяют делать строгие предположения в терминах функции отображения, называются непараметрическими алгоритмами Ml, и без каких-либо допущений доступны алгоритмы ML для сбора любых обучающих данных функциональной формы. Непараметрические модели хорошо подходят для огромного количества данных без каких-либо предварительных знаний.
Преимущества и проблемы прогнозного моделирования
В основных аспектах преимуществ прогнозное моделирование снижает затраты, необходимые предприятиям для прогнозирования результатов бизнеса, экономических и экологических факторов, рыночных обстоятельств и т. Д., Но это не означает, что выгоды появляются бесцельно, даже прогнозное моделирование также показывает ряд проблем. , вот несколько преимуществ и проблем, перечисленных ниже;
Преимущества:
- Прогноз стоимости и спроса в бизнесе,
- Анализ и планирование оттока рабочей силы,
- Прогнозирование влияющих внешних факторов,
- Идентификация оппонента и
- Консервация и консервация оборудования.
Проблемы:
- Конфиденциальность и безопасность данных,
- Обработка больших объемов данных,
- Управление данными и очистка, а также
- Адаптивность модели к новым бизнес-задачам.
Процесс прогнозного моделирования
Он включает выполнение алгоритмов при запуске данных для прогнозирования, этот процесс является итеративным по своей природе, поскольку он обучает модель получать наиболее подходящую информацию для бизнес-целей, таких как различные приложения в бизнес-аналитике. Чтобы погрузиться в процесс прогнозного моделирования, найдите ниже описание;
1. Сбор и очистка данных: данные накапливаются из всех источников для извлечения необходимой информации путем очистки данных с помощью некоторых операций, которые устраняют громкие данные для получения точных оценок. Различные источники включают данные о транзакциях и поддержке клиентов, данные опросов и экономические данные, демографические и географические данные, данные, генерируемые машинами и Интернетом, и т. Д.
2. Преобразование данных: данные необходимо преобразовать путем точной обработки, чтобы получить нормализованные данные. Значения масштабируются в предоставленном диапазоне нормализованных данных, посторонние элементы удаляются с помощью корреляционного анализа для принятия окончательного решения.
3. Формулировка прогнозной модели: Любая прогнозная модель часто использует методы регрессии для создания прогнозной модели с использованием алгоритма классификации. Во время этого процесса распознаются тестовые данные, решения по классификации реализуются на тестовых данных для определения производительности модели.
4. Выводы или вывод: Наконец, выводы сделаны из модели, для этого выполняется кластерный анализ.
Вывод
Основные идеи, лежащие в основе формулировки прогнозного моделирования, - это данные, которые генерируются ежедневно, или исторические данные, которые могут содержать наиболее актуальную информацию для текущих бизнес-сценариев, чтобы получить максимальную прибыль с подходящими моделями и точными прогнозами. Процесс прогнозного моделирования включает в себя фундаментальную задачу по извлечению необходимой информации из структурированных или неструктурированных данных.
Со всеми этими данными различные инструменты являются необходимыми компонентами для извлечения выводов и закономерностей, например, методы машинного обучения необходимы для выявления тенденций в данных и модели проектирования, которая оценивает будущие выводы. Доступны различные алгоритмы машинного обучения для прогнозного моделирования, линейной и нелинейной регрессии, нейронные сети, SVM, деревья решений и многие другие. Надеюсь, этот блог может дать базовые сведения о прогнозном моделировании, его типах и процессах, а также о преимуществах и проблемах.
