Чому прогнозування моделювання

Можливість прогнозування корисна для визначення точного розуміння класифікованого набору питань, а також дозволяє прогнозувати серед користувачів. Щоб відстоювати яскраву перевагу, слід серйозно проаналізувати результати та майбутні події, які протистоять ключовим припущенням. Професіонали Analytics часто використовують дані з таких джерел для подачі прогнозних моделей:

  • Дані про транзакцію
  • Дані CRM
  • Дані, пов'язані з обслуговуванням клієнтів
  • Дані опитування або опитування
  • Економічні дані
  • Демографічні дані
  • Дані, генеровані за допомогою машин
  • Дані про географічне представлення
  • Дані цифрового маркетингу та реклами
  • Дані про веб-трафік

Види прогнозного моделювання

Для прогнозування доступні різні типи прийомів регресії. У наступних розділах ми детально їх обговоримо.

1. Описова аналітика:

Пов'язані з даними. Наприклад, компанія Saas виставляє на продаж 3 000 ліцензій у кварталі2 та 2000 ліцензій у кварталі1. Описова аналітика відповідає на загальний обсяг запитів між цими двома періодами.

2. Діагностична аналітика:

Причина описової аналітики лежить у діагностичній аналітиці. З наведеного прикладу діагностична аналітика переходить до подальшого кроку з даними. Він також міг передбачити, чи буде збільшення продажів через результати продажів осіб або підвищення інтересу в певному суспільстві.

3. Прогнозована аналітика:

Прогностична аналітика використовує такі методи, як обробка даних та машинне навчання для прогнозування майбутнього. Тут процес включає перегляд даних минулого та визначення майбутнього явища. Аналітики даних можуть конструювати прогнозні моделі для зберігання необхідних даних. Прогностична аналітика значною мірою відрізняється від видобутку даних тим, що у висновковій частині висвітлюється приховання прихованих зв’язків між цими змінними, тоді як попередні стосуються моделі висновку ймовірного закінчення. Компанія SaaS може моделювати дані про продажі минулих маркетингових витрат у кожній області для створення прогнозної моделі прогнозного доходу на основі маркетингових витрат.

4. Рецептурна аналітика:

Аналітична аналітика подає пропозицію на основі прогнозованого результату. відносно історичних даних можна рекомендувати дії.

Методи моделювання:

Найбільш широко використовувані методи прогнозного моделювання наведені нижче,

1. Проста лінійна регресія:

Статистичний метод для згадування взаємозв'язку між двома змінними, які є безперервними.

2. Множинна лінійна регресія:

Статистичний метод для згадування зв'язку між більш ніж двома змінними, які є безперервними.

3. Поліноміальна регресія:

Нелінійна залежність між залишками та предиктором призведе до нелінійного співвідношення. Це можна архівувати за допомогою поліноміальної регресійної моделі.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Вектори регресії:

Support Vector Machine - ще один метод регресії, який характеризує алгоритм на основі всіх ключових особливостей. Регресія векторної підтримки (SVR) застосовує аналогічні принципи, як SVM для класифікації, з деякими незначними відмінностями.

5. Регресія дерева рішень:

Дерево на зразок структури використовується в цих моделях дерев рішень для побудови алгоритмів, що стосуються класифікації або регресії. Тут дерево рішень поступово розробляється шляхом підмноження даного набору даних на менші шматки.

6. Наївний Бейс:

У машинному навчанні вони є простими імовірнісними класифікаторами, які передбачаються, застосовуючи теорему Байєса поряд із незалежними припущеннями.

i. Фрагмент коду 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)

прогнозувати темпи виробництва та запаси. Також виробничі збої можна визначити, використовуючи дані минулого.

ii. Конкурентна перевага перед конкурентами, барабанившись із отриманими вами даними про клієнтів, ви могли б представити вам інформацію з причиною того, щоб клієнти вибирали товари конкурентів, визначення цих даних допоможе зберегти перевагу перед клієнтами.

iii. Зменшення ризику та виявлення шахрайства

iv. Краще розуміння очікувань клієнтів

v. Кращі маркетингові кампанії

Переваги прогнозного моделювання:

Підвищення ефективності виробництва. Це дозволяє компаніям ефективно прогнозувати процеси прогнозування, завдяки чому статистичні дані та дані передбачають результат за допомогою моделей даних. Ці моделі дозволяють прогнозувати що завгодно - від телевізійних рейтингів до спорту, технологічного прогресу та корпоративного заробітку.

Інтелектуальне моделювання - це ще один спосіб, який називають,

  • Прогностична аналітика
  • Прогностичний аналіз
  • Машинне навчання

Недоліки прогнозного моделювання:

  • Практичний розрив існує з цими моделями прогнозування, розуміючи поведінку людини
  • Моделі рішення непрямої потужності
  • Невдача прогнозування опитування

Висновок:

Хоча це вважається математичною проблемою, прогностичне моделювання завжди створює очікування від користувачів планувати технічні та організаційні бар'єри, які можуть завадити їм отримати необхідні їм дані. а в цілому ця методика буде корисною в аналітичному розділі світу даних.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом з прогнозування моделювання. Тут ми обговорили деякі основні поняття, типи та підхід Моделювання, де є переваги та недоліки. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке Склад даних?
  2. Інструменти візуалізації даних
  3. Вступ до наукових даних
  4. Кар'єра у великих даних

Категорія: