Waarom voorspellende modellen
Voorspellende modellering is nuttig om nauwkeurig inzicht in een geclassificeerde reeks vragen te bepalen en maakt ook voorspellingen onder de gebruikers mogelijk. Om een sterk voordeel te behouden, is het serieus om inzicht te houden in resultaten en toekomstige gebeurtenissen die belangrijke veronderstellingen confronteren. Analytics-professionals gebruiken vaak gegevens uit de volgende bronnen om voorspellende modellen te voeden:
- Transactie data
- CRM-gegevens
- Gegevens met betrekking tot klantenservice
- Enquêtegegevens
- Economische gegevens
- Demografische gegevens
- Gegevens gegenereerd door machines
- Gegevens over geografische weergave
- Digitale marketing- en reclamegegevens
- Gegevens over webverkeer
Soorten voorspellende modellen
Er zijn verschillende soorten regressietechnieken beschikbaar om voorspellingen te doen. In de volgende paragrafen zullen we ze in detail bespreken.
1. Beschrijvende analyse:
Gerelateerd aan de gegevens. Een Saas-bedrijf verkoopt bijvoorbeeld 3.000 licenties in Quarter2 en 2.000 licenties in Quarter1. Beschrijvende analyses reageren op de totale verkoop van de zoekopdracht tussen deze twee periodes.
2. Diagnostische analyse:
De reden voor beschrijvende analyse ligt bij diagnostische analyse. Uit het bovenstaande voorbeeld gaat diagnostische analyse verder met de gegevens. Het zou ook kunnen voorzien of de omzetstijging te wijten is aan de prestaties van de verkooppersonen of de rentestijging in een bepaalde samenleving.
3. Voorspellende analyse:
Voorspellende analyses maken gebruik van methoden zoals datamining en machine learning om de toekomst te voorspellen. Hier omvat het proces het kijken naar de gegevens uit het verleden en het bepalen van het toekomstige voorkomen. Gegevensanalisten kunnen voorspellende modellen maken voor het bewaren van benodigde gegevens. voorspellende analyse verschilt grotendeels van datamining omdat het afsluitende deel de schijnwerper op het opgraven van verborgen relaties tussen deze variabelen, terwijl de vorige een model betreffen om een waarschijnlijk einde te bepalen. Een SaaS-bedrijf kan gegevens over de verkoop van marketinguitgaven uit het verleden in elk gebied modelleren om een voorspellingsmodel voor inkomsten uit prospecten te genereren op basis van marketinguitgaven.
4. Voorschriftanalyses:
Voorschriftanalyses bieden een voorstel aan op basis van een voorspelde uitkomst. ten opzichte van historische gegevens kan actie worden aanbevolen.
Modellering methoden:
De meest gebruikte methoden voor voorspellende modellen zijn:
1. Eenvoudige lineaire regressie:
Een statistische methode om de relatie tussen twee variabelen te vermelden die continu zijn.
2. Meervoudige lineaire regressie:
Een statistische methode om de relatie tussen meer dan twee variabelen te vermelden die continu zijn.
3. Polynomiale regressie:
Een niet-lineair verband tussen residuen versus een voorspeller leidt tot een niet-lineair verband. Dit kan worden gearchiveerd via een polynoomregressiemodel.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. Ondersteuning van vectorregressie:
Ondersteuning Vector Machine is een andere regressiemethode, die het algoritme kenmerkt op basis van alle belangrijke functies. De Support Vector Regression (SVR) past vergelijkbare principes toe als de SVM voor classificatie, met enkele kleine verschillen.
5. Beslissingsboomregressie:
Een boom zoals een structuur wordt in deze beslissingsboommodellen gebruikt om een classificatie of regressie gerelateerde algoritmen te bouwen. Hier wordt de beslissingsboom stapsgewijs ontwikkeld door de gegeven gegevensset in kleinere brokken op te delen.
6. Naïeve Bayes:
In machine learning zijn het eenvoudige probabilistische classificaties die worden voorspeld door de Bayes-theorie toe te passen naast onafhankelijke veronderstellingen.
ik. Naïef Bayes codefragment:
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)
productiesnelheden en inventaris voorspellen. Ook kunnen productiefouten worden vastgesteld met behulp van gegevens uit het verleden.
ii. Concurrentievoordeel ten opzichte van concurrenten, drummen in de klantgegevens die u heeft, zou u informatie kunnen geven met de reden voor de klanten om de producten van de concurrent te kiezen, het bepalen van deze gegevens zal helpen om een voordeel ten opzichte van de klanten te behouden.
iii. Risicovermindering en fraudeopsporing
iv. De verwachtingen van klanten beter begrijpen
v. Betere marketingcampagnes
Voordelen van voorspellende modellen:
Verbetering van de productie-efficiëntie. Het stelt bedrijven in staat om effectief voorspellende modelleringsprocessen door te voeren waardoor statistieken en gegevens nodig zijn om resultaten met gegevensmodellen te voorzien. Met deze modellen kan alles worden voorspeld, van tv-beoordelingen tot sport, technologische vooruitgang en bedrijfswinsten.
Voorspellende modellen worden een andere manier genoemd,
- Voorspellende analyse
- Voorspellende analyse
- Machine leren
Nadelen van voorspellende modellen:
- Er bestaat een praktische kloof met deze voorspellingsmodellen terwijl het menselijk gedrag wordt begrepen
- Beslissingsmodellen indirecte macht
- Polling voorspellingsfout
Conclusie:
Hoewel het als een wiskundig probleem wordt beschouwd, voorspelt voorspellende modellering altijd de verwachting van de gebruikers om te plannen voor de technische en organisatorische belemmeringen die hen kunnen verhinderen de gegevens te krijgen die ze nodig hebben. en op een groter punt, zal deze techniek grotendeels nuttig zijn in de analyse-sectie van de gegevenswereld.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor voorspellende modellen. Hier hebben we enkele basisconcepten, -typen en Modellering besproken met hun voor- en nadelen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is een datawarehouse?
- Data Visualization Tools
- Introductie tot Data Science
- Carrières in Big Data