指揮するとき 予測分析は、企業が賢明なビジネス上の決定を下すのに役立つことが多いため、組織は予測モデリングを採用する場合があります。 これらのモデルは、企業が顧客、潜在的なビジネスの見通し、またはアカウント関連のセキュリティ警告に関する追加情報を発見するのに役立ちます。 ビジネスの成功や機能の強化を保証する方法を理解することに興味がある場合は、これらの戦略を研究すると有益になる可能性があります。 この記事では、予測モデリングについて説明し、これらの方法の利点を概説し、さまざまなビジネス シナリオで使用できる 10 種類の予測モデリングをリストします。
予測モデリング
履歴データに従って将来の出来事、傾向、またはパターンを予測できるモデルの開発は、予測モデリングとして知られています。 企業はこれらのモデルを使用して、将来の業務を正確に計画します。
予測分析ツールは予測モデリングです。 企業は、新しいプロジェクト、ベンチャー、またはアイデアの経済的実行可能性を評価するためにこれを頻繁に使用します。 それは統計と 分析ツール 最近のデータと過去のデータの両方を調べて結果を予測します。
幅広い企業や業界が予測モデリングと分析を使用して、サービスと顧客を効果的に管理しています。 予測モデルは、診断手順を強化し、末期疾患や慢性疾患の患者を効果的に治療するためにヘルスケア分野で頻繁に使用されていますが、医療機関では不正行為を発見するためにこれらのモデルを使用することもあります。 これらは、人事部門や企業の採用担当者によって利用される場合があります。
予測モデリング手法
予測モデリングでは、以下にリストされている手法が使用されます。
- 線形回帰: XNUMX つの連続変数間に線形関係がある場合、線形回帰を使用して、独立変数に基づいて従属変数の値を計算できます。
- 線形回帰と同様に、重回帰では、多数の独立因子を調べることによって従属変数の値が決定されます。
- データセットが大きく、分類が必要な場合は、ロジスティック回帰を使用して従属変数を特定します。
- デシジョン ツリー: データ マイニングでは、この手法が頻繁に使用されます。 逆ツリーを示すフローチャートが作成されます。 ここでは、内部ノードが XNUMX つ以上のオプションをリストするブランチに分割され、各オプションがさらに分割されて、選択から生じる可能性のある代替の可能性が表示されます。 この方法を使用すると、最適なオプションを選択しやすくなります。
- 人気の回帰および分類モデルは、ランダム フォレストです。 機械学習のアルゴリズムはそれらを使用して解決されます。 これは、互いに無関係なさまざまな決定木で構成されます。 これらのデシジョン ツリーを組み合わせると、分析が容易になります。
- ブースティング: その名前が示すように、この手法を使用すると、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ロジスティック回帰、ニューラル ネットワークなどの他のモデルの結果から学習することが容易になります。
- ニューラル ネットワークは、人工知能と機械学習で使用される問題解決ツールの一種です。 計算学習システム用のアルゴリズムのコレクションを作成します。 入力、処理、出力は、これらのアルゴリズムを構成する XNUMX つのレベルです。
予測モデリングの種類
各タイプのモデルは特定の目的を果たし、その目的を達成するために特定の種類のデータを使用します。 さらに、記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析などのさまざまな方法論を使用します。 一般的な XNUMX 種類の予測モデリングを以下にリストし、ビジネスでの応用例について簡単に説明します。
#1. 分類のためのモデル
この予測モデリングは最も基本的なもので、はい/いいえの質問に答える場合に適用されます。 分類モデルは、履歴データを使用してクエリを分析します。 データを迅速に収集して分類し、「この応募者は不履行になる可能性がありますか?」などの質問に答えます。 小売業と銀行業はこれを採用しています。 現在のデータを利用できるため、他の企業でもこの方式が採用されています。
#2. 予測モデル
彼らの適応力のおかげで、 予測モデル は、最も一般的に使用される予測モデル タイプの XNUMX つでもあります。 これらのモデルは履歴データを分析し、そのデータから情報を推定して数値結果を生成します。 オンライン小売業者などの企業は、予測モデリングを使用して、来週受け取る可能性のある注文の数を予測できます。 これらのモデルは、多数のパラメーターを一度に正常に制御することもできます。 たとえば、レストランは注文する備品の数を決定するときに、このモデルを使用して、近隣のイベントや近づいている休日に関する情報を含めることができます。
#3. クラスタリングのモデル
同等の品質に基づいて、クラスタリング モデルはデータを多くのカテゴリに分割します。 次に、各クラスターの結果は、各グループのデータを使用して大規模に決定されます。 このモデルは、XNUMX つの異なるクラスタリング タイプを利用して動作します。 ハード クラスタリングでは、各ポイントが特定のクラスターに完全に属しているかどうかを確認することでデータを分類します。 企業はクラスタリング モデルを使用して、特定の消費者グループ向けのマーケティング戦略を選択する場合があります。
#4. 外れ値モデル
データセットの奇数または外れ値の情報は、外れ値モデルを使用して検出されます。 奇妙なデータの特定のインスタンスや、他のグループや数量との関係を調べることができます。 金融機関は、不正行為を発見するためにこの手法を頻繁に使用します。 アン 外れ値モデルたとえば、顧客が他に購入したことのない場所での宝石類への多額の支出など、顧客のアカウント内の奇妙な取引を見つける可能性があります。 このモデルは、購入金額、場所、時間、種類を特定することで、第三者が消費者のアカウントにアクセスしたかどうかを確立できます。
#5. 時系列モデル
時系列は次のように使用されます。 入力変数 時系列モデルで。 別の定義された期間全体にわたるパターンやイベントを予測するために、特定の時系列からの履歴傾向とデータ ポイントが考慮されます。 このモデルは、複数のトレンドやプロジェクトを一度に予測することも、単一のトレンドやプロジェクトに集中することもできます。 また、将来のパターンに影響を与える可能性のある季節や周期的変動などの外部要素を調べることもできます。 たとえば、電子機器製造会社はこのモデルを使用して、過去 12 か月間の処理時間を調査する可能性があります。 その後、モデルは月次の平均処理速度を予測できます。
#6. デシジョンツリー
デシジョン ツリーは、複数のソースからのデータをツリー状の構造にグラフ化することで、さまざまなオプションの潜在的な結果を表示するアルゴリズムです。 このパラダイムは、さまざまな選択肢を分岐に分割し、各選択肢の下に潜在的な結果をリストします。 企業は、特定のデータセット内の重要な変数を特定するためにこれを頻繁に使用します。 モデルは不完全なデータセットから潜在的な結果を生成できるため、それらを利用する可能性もあります。 デシジョン ツリーは理解しやすいため、いくつかの企業はデータを提示する際に部門の明確さを維持するためにデシジョン ツリーを利用しています。
＃7。 ニューラルネットワーク
人間の脳に似た洗練されたモデルはニューラル ネットワークと呼ばれます。 これには、パターンを検索し、データをグループ化し、さまざまなデータセットのカテゴリを確立するために連携して動作する多数のアルゴリズムが組み込まれています。 ニューラル ネットワークには XNUMX つの層があることがよくあります。 入力層は、その下の層である隠蔽層に情報を送信します。 非表示のレイヤーには、予測子を構築するためのメソッドが含まれています。 出力層はこれらの予測子から情報を収集し、完全な最終結果を生成します。 組織は、意思決定を行うために、時系列やクラスタリングなどの他の予測モデルとともにこれらのネットワークを使用する場合があります。
#8. 一般的な線形モデル
連続変数に対するさまざまな変数の影響を比較するための分析手法は、一般線形モデルです。 この手段は、回帰分析などの追加の統計テストの基礎として機能することがよくあります。 予測を提供するためにデータを生成および分析する場合、予測モデリングを使用する企業は回帰分析を頻繁に使用します。 一般線形モデルは、XNUMX つの従属特性の平均が予測内で変化するかどうかを判断します。 一般化線形モデルは、XNUMX 人が多数の関連モデルをグラフ化したもので、これらのモデルの集合です。
#9. 勾配ブーストモデル
勾配ブースト モデルは、接続された複数のデシジョン ツリーを組み合わせてランキングを作成します。 一度に XNUMX つのツリーを構築し、最初のツリーの間違いを修正して、改善された XNUMX 番目のツリーを構築します。 開発会社によっては、この手順に複数のツリーが関与する場合があります。 一部の企業は、これらのモデルを使用して、潜在的な検索エンジンの結果を選択します。
＃10。 預言者モデル
個人は、予言モデルを時系列または予測モデルと組み合わせて、特定のイベントの計画を立てることができます。 たとえば、企業は販売目標や在庫ニーズを計算するために Prophet モデルを使用する場合があります。 この Facebook ホストのソリューションは適応性があり、多くの季節や休日を組み込んだ時系列モデルとうまく連携します。
予測アルゴリズムモデルの作成
予測分析モデルの作成は簡単な作業ではありませんが、プロセスを XNUMX つの重要なステップに絞り込むことができました。
- 予測分析モデルを採用するプロセスと、範囲と規模を定義することで企業がどのような結果を目指すかを決定します。
- プロファイル データ: 予測分析には大量のデータが必要です。 分析に必要なデータの調査は次のフェーズにあります。 組織は、データへのアクセス方法、データの保存場所、および現在の構成方法を選択する必要があります。
- データはまず見つけて、次に収集、クリーニング、統合する必要があります。 優れた予測分析モデルには強固な基盤が必要であるため、これは重要なステップです。
- 分析をビジネス プロセスに統合する: このモデルは、分析をビジネス プロセスに統合することによって最良の結果を達成する場合にのみ使用できます。
予測モデリングの例
予測モデリングをさらに理解するために、いくつかの例を見てみましょう。
#1. 保険業界
保険料の価値を評価し、利益を最適化し、不正行為を特定し、保険金請求の決済手順を強化するために、保険会社はさまざまな手段を採用しています。 予測技術。 たとえば、適切な保険料額を決定するために、車両保険会社は車両の状態を検査し、多数のアルゴリズムを適用します。
#2. 金融および銀行部門
銀行は、予測モデルを使用して借り手候補の信用スコアを分析し、その信頼性、背景、債務不履行の履歴を確認します。 これは、特定のクライアントに関連する詐欺、虚偽表示、および危険の可能性を予測するのに役立ちます。
#3. 小売およびマーケティング部門
企業は、予測モデリング技術を使用してマーケティング キャンペーンの効果を予測します。 予測分析は、ターゲット ユーザーと将来の収益を予測するためにも役立ちます。 小売部門では、企業が各固有の製品に必要な在庫数量を決定するのに役立つ予測を生成するために予測調査が使用されます。 予測は、特定の製品の予想される需要を満たすために必要な在庫量を決定します。
#4. 天気予報
デシジョン ツリーと線形回帰は、気象変動やサイクロン、津波、嵐などの自然災害を予測する予測モデリング手法の例です。 これらのモデルは、嵐の風速と風向を決定することができます。 結果として、これらのモデルは地元住民に警告するために採用されています。
予測モデリングの利点
より効果的なマーケティング、販売、顧客サービスの計画を策定できることは、予測モデリングを採用する主な利点の XNUMX つです。 企業が予測モデリングを採用することで得られるその他の利点を以下に示します。
- 競争に関する知識を向上させる
- テクニックを活用して競争力を獲得する
- 現在の商品やサービスを強化する
- 顧客の要求を認識する
- 業界または企業のターゲット市場を認識する
- 結果の見積もりに費やすコスト、労力、時間の削減
- 出力またはプロセスに影響を与える可能性のある外部要素の予測
- 金銭的な危険を認識する
- 予測のための在庫またはリソースの管理方法
- 今後のトレンドを認識する
- チャーン分析または従業員分析の準備
予測モデリングの主な目標は何ですか?
Axiom Consulting Partners の収益成長グループのパートナーである Donncha Carroll 氏は、予測モデリングを、傾向やパターンを検出する目的で以前のデータを分析し、それらの洞察を使用して将来のイベントを予測するデータ マイニングの一種であると説明しました。
予測分析と予測モデリングの違いは何ですか?
予測モデリングと予測分析は同じものではありません。 以前のデータに基づいて予測を行うことは、予測モデリングとして知られるプロセスです。 予測モデルを利用してビジネス上の問題に対処することは、予測分析のプロセスの一部です。
線形回帰は予測モデルですか?
最も一般的に使用される予測分析手法は線形回帰です。 ターゲット間の線形関係を使用して、ターゲットの将来について予測します。 従属変数、および XNUMX つ以上の予測子。
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