Perché la modellazione predittiva
La modellazione predittiva è utile per determinare informazioni accurate in una serie di domande classificate e consente inoltre previsioni tra gli utenti. Per sostenere un vantaggio vivace, è serio avere una visione dei risultati e degli eventi futuri che si confrontano con ipotesi chiave. I professionisti di Analytics spesso usano i dati delle seguenti fonti per alimentare modelli predittivi:
- Dati sulle transazioni
- Dati CRM
- Dati relativi al servizio clienti
- Dati di sondaggio o polling
- Dati economici
- Dati demografici correlati
- Dati generati tramite macchine
- Dati sulla rappresentazione geografica
- Marketing digitale e dati pubblicitari
- Dati sul traffico web
Tipi di modellazione predittiva
Esistono diversi tipi di tecniche di regressione per fare previsioni. Nelle sezioni seguenti, ne discuteremo in dettaglio.
1. Analisi descrittiva:
Relativo ai dati. Ad esempio, una società Saas mette in vendita 3.000 licenze nel trimestre 2 e 2.000 licenze nel trimestre 1. L'analisi descrittiva risponde alla domanda di vendita totale tra questi due periodi.
2. Analisi diagnostica:
Il motivo dell'analisi descrittiva risiede nell'analisi diagnostica. Dall'esempio sopra, l'analisi diagnostica procede con un ulteriore passo con i dati. Potrebbe anche prevedere se l'aumento delle vendite sia dovuto all'andamento delle persone in vendita o all'aumento degli interessi in una determinata società.
3. Analisi predittiva:
L'analisi predittiva sfrutta metodi come il data mining e l'apprendimento automatico per prevedere il futuro. Qui il processo prevede l'esame dei dati passati e la determinazione dell'occorrenza futura. Gli analisti di dati possono costruire modelli predittivi sulla conservazione dei dati necessari. l'analisi predittiva differisce in gran parte dal data mining perché la parte conclusiva mette in luce relazioni nascoste tra queste variabili, mentre la precedente riguarda un modello per concludere la probabile conclusione. Una società SaaS potrebbe modellare i dati sulle vendite delle spese di marketing passate in ogni area per generare un modello di previsione per le entrate potenziali sulla base delle spese di marketing.
4. Analisi prescrittiva:
L'analisi prescrittiva presenta una proposta basata su un risultato previsto. relativamente ai dati storici può essere raccomandata un'azione.
Metodi di modellazione:
I metodi di modellazione predittiva più utilizzati sono i seguenti,
1. regressione lineare semplice:
Un metodo statistico per menzionare la relazione tra due variabili che sono continue.
2. regressione lineare multipla:
Un metodo statistico per menzionare la relazione tra più di due variabili che sono continue.
3. regressione polinomiale:
Una relazione non lineare tra i residui rispetto a un predittore porterà a una relazione non lineare. Questo può essere archiviato attraverso un modello di regressione polinomiale.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. Supportare la regressione vettoriale:
Support Vector Machine è un altro metodo di regressione, che caratterizza l'algoritmo basato su tutte le funzionalità chiave. Support Vector Regression (SVR) applica principi simili a SVM per la classificazione, con alcune differenze minori.
5. regressione dell'albero decisionale:
Un albero come una struttura viene utilizzato in questi modelli di albero decisionale per costruire una classificazione o algoritmi relativi alla regressione. Qui l'albero decisionale viene sviluppato in modo progressivo sottoponendo il set di dati in blocchi più piccoli.
6. Naive Bayes:
Nell'apprendimento automatico, sono semplici classificatori probabilistici che sono previsti applicando il teorema di Bayes insieme a ipotesi indipendenti.
io. Snippet di codice 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)
prevedere i tassi di produzione e l'inventario. Inoltre, i guasti di produzione possono essere determinati utilizzando i dati passati.
ii. Vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti, inserendo i dati dei clienti in modo che tu possa presentare potrebbero fornirti informazioni sul motivo per cui i clienti scelgono i prodotti della concorrenza, determinando questi dati contribuirai a mantenere un vantaggio sui clienti.
iii. Riduzione del rischio e rilevazione delle frodi
iv. Comprendere meglio le aspettative dei clienti
v. Migliori campagne di marketing
Vantaggi della modellazione predittiva:
Miglioramento dell'efficienza produttiva, Consente alle aziende di efficacemente processi di modellazione predittiva attraverso i quali implica statistiche e dati per prevedere il risultato con modelli di dati. Questi modelli consentono di prevedere qualsiasi cosa, dalle classificazioni TV agli sport, ai progressi tecnologici e ai guadagni aziendali.
La modellazione predittiva è un altro modo definito come,
- Analisi predittiva
- Analisi predittiva
- Apprendimento automatico
Svantaggi della modellazione predittiva:
- Esiste un divario pratico con questi modelli di previsione mentre si comprende il comportamento umano
- Modelli di decisione potere indiretto
- Errore di previsione del polling
Conclusione:
Sebbene sia considerato un problema matematico, la modellazione predittiva registra sempre le aspettative degli utenti di pianificare le barriere tecniche e organizzative che potrebbero impedire loro di ottenere i dati di cui hanno bisogno. e su un punto più ampio, questa tecnica sarà ampiamente utile nella sezione di analisi del mondo dei dati.
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