Zakaj predvidevanje modeliranja

Prediktivno modeliranje je koristno za določitev natančnega vpogleda v tajni niz vprašanj in omogoča tudi napovedi med uporabniki. Za ohranitev duhovite prednosti je resno imeti vpogled v izide in prihodnje dogodke, ki se soočajo s ključnimi predpostavkami. Strokovnjaki za Google Analytics uporabljajo podatke iz naslednjih virov za hranjenje napovednih modelov:

  • Podatki o transakcijah
  • Podatki o CRM
  • Podatki v zvezi s storitvijo za stranke
  • Anketa ali podatki ankete
  • Ekonomski podatki
  • Demografski podatki
  • Podatki, ustvarjeni s stroji
  • Podatki o geografski zastopanosti
  • Digitalni marketing in oglaševalski podatki
  • Podatki o spletnem prometu

Vrste napovedovalnega modeliranja

Za napovedovanje so na voljo različne vrste regresijskih tehnik. V naslednjih razdelkih jih bomo podrobno razpravljali.

1. Opisna analitika:

Povezani s podatki. Na primer, družba Saas na prodaj ponudi 3000 licenc v Quarter2 in 2000 licenc v Quarter1. Opisna analitika odgovarja na skupno število poizvedb v teh dveh obdobjih.

2. Diagnostična analitika:

Razlog opisne analitike leži v diagnostični analitiki. Iz zgornjega primera diagnostična analitika nadaljuje nadaljnji korak s podatki. Prav tako bi lahko predvideli, ali je povečanje prodaje posledica uspešnosti prodajnih oseb ali povečanja obresti v določeni družbi.

3. Predvidevanje analitike:

Predvidevna analitika za napoved prihodnosti izkorišča metode, kot sta rudarjenje podatkov in strojno učenje. Tu postopek vključuje ogled preteklih podatkov in določitev prihodnjega dogodka. Analitiki podatkov lahko konstruirajo napovedne modele na podlagi potrebnih podatkov. prediktivna analitika se v veliki meri razlikuje od rudarjenja podatkov, ker je zaključni del osredotočen na iskanje skritih razmerij med temi spremenljivkami, medtem ko prejšnja nanaša na model sklepanja verjetnega konca. Podjetje SaaS lahko modelira podatke o prodaji preteklih marketinških izdatkov na vseh območjih, da ustvari model napovedi prihodnjega dohodka na podlagi tržne porabe.

4. Napisna analitika:

Napačna analitika ponuja predlog na podlagi predvidenega rezultata. glede na pretekle podatke je mogoče priporočiti ukrepanje.

Metode modeliranja:

Najbolj uporabljane metode napovednega modeliranja so, kot je navedeno spodaj,

1. Enostavna linearna regresija:

Statistična metoda za omembo odnosa med dvema spremenljivkama, ki sta neprekinjeni.

2. Večkratna linearna regresija:

Statistična metoda za omembo odnosa med več kot dvema spremenljivkama, ki sta neprekinjeni.

3. Polinomna regresija:

Nelinearno razmerje med ostanki in napovedovalcem bo vodilo v nelinearno razmerje. To je mogoče arhivirati s polinomskim regresijskim modelom.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. regresija podpornega vektorja:

Podporni vektor stroj je še ena regresijska metoda, ki zaznamuje algoritem na podlagi vseh ključnih značilnosti. Regresija za podporno vektorje (SVR) za razvrščanje uporablja podobna načela kot SVM, z nekaj manjšimi razlikami.

5. regresija drevesa odločitve:

V teh modelih odločitvenega drevesa se drevo kot struktura uporablja za gradnjo algoritmov, povezanih s klasifikacijo ali regresijo. Tu se drevo odločitev postopno razvije tako, da dani niz podatkov razdeli na manjše kose.

6. Naivni Bayes:

Pri strojnem učenju gre za preproste verjetnostne klasifikatorje, ki jih napovedujejo z uporabo Bayesovega teorema poleg neodvisnih predpostavk.

jaz. Delček kode 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)

predvideti stopnje proizvodnje in zalog. Tudi proizvodne neuspehe je mogoče določiti z uporabo preteklih podatkov.

ii. Konkurenčna prednost pred tekmeci, pri čemer bi vam lahko priskočili na podatke o strankah, ki ste jih imeli, z informacijami o tem, zakaj bodo kupci izbrali izdelke konkurence, določitev teh podatkov bo pripomogla k ohranjanju prednosti pred strankami.

iii. Zmanjšanje tveganja in odkrivanje goljufij

iv. Boljše razumevanje pričakovanj strank

v. Boljše tržne kampanje

Prednosti predvidevalnega modeliranja:

Izboljšanje proizvodne učinkovitosti. Podjetjem omogoča učinkovito procese napovedovalnega modeliranja, kar pomeni, da bodo statistični podatki in podatki predvideli rezultate s pomočjo podatkovnih modelov. Ti modeli omogočajo napovedovanje vsega, od TV-ocen do športa, tehnološkega napredka in zaslužka podjetij.

Prediktivno modeliranje je še en način, kot je npr.

  • Napovedna analitika
  • Napovedna analiza
  • Strojno učenje

Slabosti predvidevalnega modeliranja:

  • Pri teh modelih napovedovanja obstaja praktična vrzel ob razumevanju človekovega vedenja
  • Modeli odločitve posredna moč
  • Neuspeh napovedi ankete

Zaključek:

Predvidevanje modeliranja, čeprav velja za matematično težavo, vedno pričakuje, da bodo uporabniki načrtovali tehnične in organizacijske ovire, ki bi jim preprečile, da bi dobili potrebne podatke. Na splošno pa bo ta tehnika v veliki meri uporabna v analitičnem delu podatkovnega sveta.

Priporočeni članki

To je vodnik za napovedno modeliranje. Tu smo razpravljali o nekaterih osnovnih pojmih, vrstah in pristopu modeliranja, kjer smo imeli prednosti in slabosti. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je shramba podatkov?
  2. Orodja za vizualizacijo podatkov
  3. Uvod v podatkovno znanost
  4. Poklic v velikih podatkih

Kategorija:

Veliki podatki