Varför prediktiv modellering

Predictive Modelling är användbart för att bestämma korrekt insikt i en klassificerad uppsättning frågor och tillåter också prognoser bland användarna. För att upprätthålla en livlig fördel är det allvarligt att ha insikt i resultat och framtida händelser som står inför viktiga antaganden. Analytics-experter använder ofta data från följande källor för att mata prediktiva modeller:

  • Transaktionsdata
  • CRM-data
  • Uppgifter relaterade till kundservice
  • Undersöknings- eller omröstningsdata
  • Ekonomiska uppgifter
  • Demografisk relaterade data
  • Data genereras genom maskiner
  • Uppgifter om geografisk representation
  • Digital marknadsföring och reklamdata
  • Uppgifter om webbtrafik

Typer av prediktiv modellering

Det finns olika typer av regressionstekniker tillgängliga för att göra förutsägelser. I följande avsnitt kommer vi att diskutera dem i detalj.

1. Beskrivande analys:

Relaterat till uppgifterna. Till exempel säljer ett Saas-företag till försäljning av 3 000 licenser i Quarter2 och 2, 000 licenser i Quarter1. Beskrivande analys svarar på den totala försäljningen av frågan mellan dessa två perioder.

2. Diagnostisk analys:

Anledningen till beskrivande analys ligger på diagnostisk analys. Från ovanstående exempel fortsätter diagnostisk analys ytterligare ett steg med data. Det kan också förutsäga om försäljningsökningen beror på försäljningspersonarnas prestanda eller ränteökningen i ett visst samhälle.

3. Predictive Analytics:

Predictive analytics utnyttjar metoder som data mining och maskininlärning för att förutse framtiden. Här innebär processen att titta på tidigare data och bestämma den framtida händelsen. Dataanalytiker kan konstruera förutsägbara modeller för att ha information som behövs. prediktiv analys skiljer sig i stor utsträckning från data mining eftersom den avslutande delens rampljuset på att upptäcka dolda förhållanden mellan dessa variabler, medan den tidigare relaterar till en modell för att dra slutsatsen. Ett SaaS-företag kan modellera data om försäljning av tidigare marknadsföringsutgifter i alla områden för att generera en prognosmodell för prospektintäkter baserade på marknadsföringsutgifter.

4. Prescriptive Analytics:

Receptiv analys ger ett förslag baserat på ett prognostiserat resultat. relativt historiska data kan åtgärder rekommenderas.

Modelleringsmetoder:

De mest använda prediktiva modelleringsmetoderna är som nedan,

1. Enkel linjär regression:

En statistisk metod för att nämna förhållandet mellan två variabler som är kontinuerliga.

2. Multipel linjär regression:

En statistisk metod för att nämna förhållandet mellan mer än två variabler som är kontinuerliga.

3. Polynomial regression:

Ett icke-linjärt förhållande mellan rester kontra en prediktor kommer att leda till ett icke-linjärt samband. Detta kan arkiveras genom en polynomial regressionsmodell.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Stöd vektorregression:

Support Vector Machine är en annan regressionsmetod som kännetecknar algoritmen baserad på alla nyckelfunktioner. Support Vector Regression (SVR) tillämpar liknande principer som SVM för klassificering, med några mindre skillnader.

5. Regression av beslutsträd:

Ett träd som en struktur används i dessa beslutsträdmodeller för att bygga en klassificerings- eller regressionsrelaterade algoritmer. Här utvecklas beslutsträdet stegvis genom att dela upp det givna datasättet i mindre bitar.

6. Naive Bayes:

I maskininlärning är de enkla sannolikhetsklassificerare som förutses genom att tillämpa Bayes teorem tillsammans med oberoende antaganden.

i. Naive Bayes kodavsnitt:

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)

förutse produktionshastigheter och lager. Produktionsfel kan också fastställas med hjälp av tidigare data.

ii. Konkurrensfördel jämfört med konkurrenter, genom att trumma in den kunddata du har kan ge dig information med anledningen för kunderna att välja konkurrensprodukter. Att fastställa denna information hjälper till att upprätthålla en fördel gentemot kunderna.

III. Minskning av risker och bedrägeri

iv. Förstå kundernas förväntningar bättre

v. Bättre marknadsföringskampanjer

Fördelar med prediktiv modellering:

Förbättring av produktionseffektiviteten, det gör det möjligt för företag att effektivt förutsäga modelleringsprocesser genom vilka implicerar statistik och data att förutse resultat med datamodeller. Dessa modeller gör det möjligt att förutse allt från TV-betyg till sport, tekniska framsteg och företagsinkomster.

Prediktiv modellering är ett annat sätt som kallas,

  • Predictive analytics
  • Prediktiv analys
  • Maskininlärning

Nackdelar med prediktiv modellering:

  • Ett praktiskt gap finns med dessa förutsägelsemodeller samtidigt som man förstår det mänskliga beteendet
  • Beslut modellerar indirekt makt
  • Pollingförutsägelsefel

Slutsats:

Även om det anses vara ett matematiskt problem förutsäger modellering alltid förväntningarna från användarna att planera för de tekniska och organisatoriska hinder som kan förhindra dem från att få de data de behöver. och på en större punkt kommer denna teknik till stor del att vara användbar i analysavsnittet i datavärlden.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till prediktiv modellering. Här diskuterade vi några grundläggande begrepp, typer och modelleringsmetoder med fördelar och nackdelar. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är ett datavarehus?
  2. Verktyg för datavisualisering
  3. Introduktion till datavetenskap
  4. Karriärer inom Big Data

Kategori:

Big Data