Warum prädiktive Modellierung?

Predictive Modeling ist hilfreich, um genaue Einblicke in eine Reihe von Fragen zu erhalten, und ermöglicht auch Prognosen unter den Benutzern. Um einen entschlossenen Vorteil aufrechtzuerhalten, ist es wichtig, Einblicke in die Ergebnisse und zukünftigen Ereignisse zu erhalten, die mit den wichtigsten Annahmen in Konflikt stehen. Analytiker verwenden häufig Daten aus den folgenden Quellen, um Vorhersagemodelle einzugeben:

  • Transaktionsdaten
  • CRM-Daten
  • Daten zum Kundenservice
  • Umfrage- oder Abfragedaten
  • Wirtschaftsdaten
  • Demografiebezogene Daten
  • Durch Maschinen erzeugte Daten
  • Daten zur geografischen Darstellung
  • Digitale Marketing- und Werbedaten
  • Daten zum Webverkehr

Arten der prädiktiven Modellierung

Es gibt verschiedene Arten von Regressionstechniken, um Vorhersagen zu treffen. In den folgenden Abschnitten werden wir sie detailliert behandeln.

1. Beschreibende Analytik:

Bezogen auf die Daten. Ein Saas-Unternehmen zum Beispiel verkauft 3.000 Lizenzen im zweiten Quartal und 2.000 Lizenzen im ersten Quartal. Die deskriptive Analyse reagiert auf den Gesamtumsatz der Abfrage zwischen diesen beiden Zeiträumen.

2. Diagnostic Analytics:

Der Grund für die deskriptive Analytik liegt in der diagnostischen Analytik. Ausgehend von dem obigen Beispiel geht die diagnostische Analyse mit den Daten einen weiteren Schritt weiter. Es könnte auch vorausgesehen werden, ob der Umsatzanstieg auf die Leistung der Verkäufer oder auf eine Zinserhöhung in einer bestimmten Gesellschaft zurückzuführen ist.

3. Predictive Analytics:

Predictive Analytics nutzen Methoden wie Data Mining und maschinelles Lernen, um die Zukunft vorherzusagen. Hier geht es darum, die Vergangenheitsdaten zu betrachten und das zukünftige Auftreten zu bestimmen. Datenanalysten können Vorhersagemodelle zum Speichern der benötigten Daten erstellen. Die prädiktive Analytik unterscheidet sich stark vom Data Mining, da der abschließende Teil die Aufdeckung verborgener Beziehungen zwischen diesen Variablen beleuchtet, während der vorherige Teil ein Modell zum Abschluss eines wahrscheinlichen Endes betrifft. Ein SaaS-Unternehmen kann Daten zu Verkäufen früherer Marketingausgaben in allen Bereichen modellieren, um ein Prognosemodell für potenzielle Einnahmen auf der Grundlage der Marketingausgaben zu erstellen.

4. Prescriptive Analytics:

Prescriptive Analytics unterbreitet einen Vorschlag, der auf einem prognostizierten Ergebnis basiert. In Bezug auf historische Daten können Maßnahmen empfohlen werden.

Modellierungsmethoden:

Die am weitesten verbreiteten prädiktiven Modellierungsmethoden sind wie folgt:

1. Einfache lineare Regression:

Eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu erwähnen, die kontinuierlich sind.

2. Multiple lineare Regression:

Eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen mehr als zwei Variablen zu erwähnen, die kontinuierlich sind.

3. Polynomregression:

Eine nichtlineare Beziehung zwischen Residuen und einem Prädiktor führt zu einer nichtlinearen Beziehung. Dies kann durch ein Polynom-Regressionsmodell archiviert werden.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Unterstützung der Vektorregression:

Support Vector Machine ist eine weitere Regressionsmethode, die den Algorithmus basierend auf allen wichtigen Funktionen charakterisiert. Die Support Vector Regression (SVR) wendet ähnliche Prinzipien wie die SVM für die Klassifizierung an, mit einigen geringfügigen Unterschieden.

5. Regression des Entscheidungsbaums:

In diesen Entscheidungsbaummodellen wird ein Baum wie eine Struktur verwendet, um klassifizierungs- oder regressionsbezogene Algorithmen zu erstellen. Hier wird der Entscheidungsbaum schrittweise entwickelt, indem der gegebene Datensatz in kleinere Abschnitte unterteilt wird.

6. Naive Bayes:

Beim maschinellen Lernen handelt es sich um einfache Wahrscheinlichkeitsklassifikatoren, die durch Anwendung des Bayes-Theorems neben unabhängigen Annahmen vorhergesagt werden.

ich. Naives Bayes-Code-Snippet:

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)

prognostizieren Produktionsraten und Inventar. Auch Produktionsfehler können anhand vergangener Daten ermittelt werden.

ii. Wettbewerbsvorteil gegenüber Mitbewerbern: Wenn Sie in die Kundendaten einfließen, die Sie haben, können Sie Informationen erhalten, aus denen die Kunden die Produkte der Mitbewerber auswählen. Wenn Sie diese Daten ermitteln, können Sie einen Vorteil gegenüber den Kunden aufrechterhalten.

iii. Risikominderung und Betrugserkennung

iv. Kundenerwartungen besser verstehen

v. Bessere Marketingkampagnen

Vorteile der prädiktiven Modellierung:

Verbesserung der Produktionseffizienz. Unternehmen können effektiv prädiktive Modellierungsprozesse durchführen, bei denen Statistiken und Daten verwendet werden, um die Ergebnisse mit Datenmodellen vorherzusagen. Diese Modelle ermöglichen Prognosen von TV-Einschaltquoten bis hin zu Sport, technologischem Fortschritt und Unternehmensgewinnen.

Die prädiktive Modellierung ist ein anderer Weg, der als

  • Predictive Analytics
  • Vorausschauende Analyse
  • Maschinelles Lernen

Nachteile der prädiktiven Modellierung:

  • Es besteht eine praktische Lücke zu diesen Vorhersagemodellen, während das menschliche Verhalten verstanden wird
  • Entscheidung modelliert indirekte Macht
  • Polling-Vorhersage fehlgeschlagen

Fazit:

Obwohl dies als mathematisches Problem angesehen wird, wird bei der prädiktiven Modellierung immer die Erwartung der Benutzer angesprochen, die technischen und organisatorischen Barrieren zu planen, die sie möglicherweise daran hindern, die benötigten Daten zu erhalten. und in einem größeren Punkt wird diese Technik hauptsächlich im analytischen Bereich der Datenwelt nützlich sein.

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