Почему прогнозирующее моделирование

Прогнозирующее моделирование полезно для определения точного понимания классифицированного набора вопросов, а также позволяет прогнозировать среди пользователей. Чтобы поддержать энергичное преимущество, важно иметь представление о результатах и ​​будущих событиях, которые противоречат основным предположениям. Специалисты по аналитике часто используют данные из следующих источников для подачи прогнозных моделей:

  • Данные транзакции
  • Данные CRM
  • Данные, связанные с обслуживанием клиентов
  • Данные опроса или опроса
  • Экономические данные
  • Демографические данные
  • Данные, полученные с помощью машин
  • Данные о географическом представительстве
  • Цифровой маркетинг и рекламные данные
  • Данные о веб-трафике

Типы прогнозного моделирования

Существуют различные типы методов регрессии, доступных для прогнозирования. В следующих разделах мы обсудим их подробно.

1. Описательная аналитика:

Связанные с данными. Например, компания Saas выставляет на продажу 3000 лицензий в 2 квартале и 2 000 лицензий в 1 квартале. Описательная аналитика отвечает на запрос общего объема продаж между этими двумя периодами.

2. Диагностическая аналитика:

Причина описательной аналитики лежит в диагностической аналитике. Из приведенного выше примера диагностическая аналитика переходит к следующему этапу с данными. Можно было бы также предвидеть, связано ли увеличение объема продаж с результатами деятельности продавцов или с повышением интереса в определенном обществе.

3. Прогнозная аналитика:

Прогнозная аналитика использует такие методы, как интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, для прогнозирования будущего. Здесь процесс включает просмотр прошлых данных и определение будущего события. Аналитики данных могут построить прогностические модели для хранения необходимых данных. Предиктивная аналитика в значительной степени отличается от интеллектуального анализа данных, поскольку заключительная часть посвящена раскрытию скрытых связей между этими переменными, в то время как предыдущая связана с моделью для заключения о вероятном окончании. Компания SaaS может моделировать данные о продажах прошлых маркетинговых расходов по каждой области, чтобы создать прогнозную модель для потенциальных доходов на основе маркетинговых расходов.

4. Предписательная аналитика:

Предписательная аналитика предлагает предложение, основанное на прогнозируемом результате. Относительно исторических данных может быть рекомендовано действие.

Методы моделирования:

Наиболее широко используемые методы прогнозного моделирования, как показано ниже,

1. Простая линейная регрессия:

Статистический метод, чтобы упомянуть отношения между двумя переменными, которые являются непрерывными.

2. Множественная линейная регрессия:

Статистический метод, чтобы упомянуть отношения между более чем двумя переменными, которые являются непрерывными.

3. Полиномиальная регрессия:

Нелинейные отношения между остатками и предиктором приведут к нелинейным отношениям. Это может быть заархивировано через модель полиномиальной регрессии.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Поддержка вектора регрессии:

Машина опорных векторов - это еще один метод регрессии, который характеризует алгоритм на основе всех ключевых характеристик. Регрессия опорных векторов (SVR) использует те же принципы, что и SVM для классификации, с некоторыми незначительными отличиями

5. Регрессия дерева решений:

Дерево, подобное структуре, используется в этих моделях дерева решений для построения алгоритмов классификации или регрессии. Здесь дерево решений постепенно развивается путем подстановки данного набора данных в более мелкие порции.

6. Наивный Байес:

В машинном обучении они являются простыми вероятностными классификаторами, которые предсказываются путем применения теоремы Байеса наряду с независимыми предположениями.

я. Наивный байесовский фрагмент кода:

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)

прогнозировать темпы производства и запасов. Кроме того, производственные сбои могут быть определены с использованием прошлых данных.

II. Конкурентное преимущество по сравнению с конкурентами, вбивание в данные о клиентах, которые вы имеете, может предоставить вам информацию о причинах, по которым клиенты выбирают продукты конкурентов, определение этих данных поможет сохранить преимущество перед клиентами.

III. Снижение риска и выявление мошенничества

внутривенно Лучшее понимание ожиданий клиентов

v. Лучшие маркетинговые кампании

Преимущества прогнозного моделирования:

Повышение эффективности производства. Это позволяет компаниям эффективно прогнозировать процессы моделирования, с помощью которых статистика и данные позволяют прогнозировать результаты с помощью моделей данных. Эти модели позволяют прогнозировать что угодно, от телевизионных рейтингов до спортивных, технологических достижений и корпоративных доходов.

Прогнозирующее моделирование - это еще один способ, который называется

  • Прогнозная аналитика
  • Прогнозный анализ
  • Машинное обучение

Недостатки прогнозного моделирования:

  • Существует практический пробел с этими моделями прогнозирования при понимании человеческого поведения
  • Решение модели косвенной власти
  • Ошибка прогноза опроса

Вывод:

Несмотря на то, что прогнозирующее моделирование считается математической проблемой, оно всегда сообщает пользователям, что они планируют технические и организационные барьеры, которые могут помешать им получить необходимые данные. и в более широком смысле, этот метод будет в значительной степени полезен в аналитической части мира данных.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по прогнозному моделированию. Здесь мы обсудили некоторые основные концепции, типы и подходы к моделированию с преимуществами и недостатками. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое хранилище данных?
  2. Инструменты визуализации данных
  3. Введение в науку о данных
  4. Карьера в больших данных

Категория:

Большое количество данных