bij het dirigeren voorspellende analyse, dat bedrijven vaak helpt bij het nemen van verstandige zakelijke beslissingen, kunnen organisaties gebruikmaken van voorspellende modellen. Deze modellen helpen bedrijven bij het ontdekken van aanvullende informatie over hun klantenkring, potentiële zakelijke vooruitzichten of accountgerelateerde beveiligingswaarschuwingen. U kunt baat hebben bij het bestuderen van deze strategieën als u wilt weten hoe u het succes of de verbeterde functionaliteit van uw bedrijf kunt garanderen. In dit artikel leggen we voorspellende modellering uit, schetsen we de voordelen van deze methoden en noemen we 10 verschillende soorten voorspellende modellering die in verschillende bedrijfsscenario's kunnen worden gebruikt.
Voorspellende modellen
Het ontwikkelen van modellen die toekomstige gebeurtenissen, trends of patronen kunnen voorspellen op basis van historische gegevens, wordt voorspellende modellering genoemd. Bedrijven gebruiken deze modellen om hun toekomstige activiteiten nauwkeurig te plannen.
Een voorspellende analysetool is voorspellende modellering. Bedrijven gebruiken het vaak om de economische levensvatbaarheid van een nieuw project, onderneming of idee te evalueren. Het maakt gebruik van statistische en analytische hulpmiddelen om zowel recente als historische gegevens en voorspelde resultaten te onderzoeken.
Een breed scala aan bedrijven en sectoren gebruikt voorspellende modellen en analyses om hun diensten en klanten effectief te beheren. Voorspellende modellen worden in de zorg veel gebruikt om diagnostische procedures te verbeteren en terminale of chronisch zieke patiënten effectief te behandelen, terwijl instellingen deze modellen ook kunnen gebruiken om fraude op te sporen. Ze kunnen worden gebruikt door rekruteringsmanagers op personeelsafdelingen en bedrijven.
Voorspellende modelleringstechnieken
De onderstaande techniekmethoden worden gebruikt bij voorspellende modellering:
- Lineaire regressie: Een lineaire regressie kan worden gebruikt om de waarde van de afhankelijke variabele te berekenen op basis van de onafhankelijke variabele wanneer er een lineaire relatie is tussen twee continue variabelen.
- Net als bij lineaire regressie, bepaalt meervoudige regressie de waarde van de afhankelijke variabele door een aantal onafhankelijke factoren te onderzoeken.
- Wanneer de dataset groot is en categorisatie noodzakelijk is, wordt logistische regressie gebruikt om de afhankelijke variabelen te identificeren.
- Beslisboom: Datamining maakt vaak gebruik van deze techniek. Er wordt een stroomschema gemaakt om een omgekeerde boom te illustreren. Hier verdeelt het interne knooppunt zich in takken die twee of meer opties opsommen, en elke optie wordt vervolgens verder verdeeld om alternatieve mogelijkheden te tonen die uit de selectie kunnen voortvloeien. Het gebruik van deze methode maakt het kiezen van de beste optie gemakkelijker.
- Een populair regressie- en classificatiemodel is Random Forest. Algoritmen voor machine learning worden ermee opgelost. Het bestaat uit verschillende beslisbomen die geen verband houden met elkaar. Samen maken deze beslisbomen de analyse eenvoudiger.
- Boosting: Zoals de naam al aangeeft, maakt deze techniek het gemakkelijker om te leren van de uitkomsten van andere modellen, waaronder ondersteunende vectormachines, beslissingsbomen, logistische regressie en neurale netwerken.
- Neurale netwerken zijn een soort probleemoplossend hulpmiddel dat wordt gebruikt bij kunstmatige intelligentie en machine learning. Het creëert een verzameling algoritmen voor een systeem van computationeel leren. Invoer, verwerking en uitvoer zijn de drie niveaus waaruit deze algoritmen bestaan.
Soorten voorspellende modellen
Elk type model dient een bepaald doel en gebruikt daarvoor een specifiek soort gegevens. Bovendien gebruiken ze verschillende methodologieën, waaronder beschrijvende, diagnostische, voorspellende en prescriptieve analyses. Hieronder staan tien populaire typen voorspellende modellering vermeld, samen met korte beschrijvingen van hun toepassingen in het bedrijfsleven:
#1. Model voor classificatie
Deze voorspellende modellering is de meest elementaire en is van toepassing op het beantwoorden van ja/nee-vragen. Classificatiemodellen analyseren query's met behulp van historische gegevens. Het verzamelt en categoriseert snel gegevens om vragen te beantwoorden zoals "Is deze sollicitant waarschijnlijk in gebreke?" Retail en banking maken hier gebruik van. Omdat het actuele gegevens kan gebruiken, gebruiken andere bedrijven deze methode.
#2. Voorspellingsmodel
Door hun aanpassingsvermogen prognose modellen zijn ook een van de meest gebruikte typen voorspellende modellen. Deze modellen analyseren historische gegevens en schatten informatie uit die gegevens om numerieke resultaten te produceren. Een bedrijf kan, net als een online retailer, prognosemodellering gebruiken om te voorspellen hoeveel bestellingen het de komende week kan ontvangen. Deze modellen zijn ook in staat om met succes meerdere parameters tegelijk te regelen. Bij het bepalen van het aantal te bestellen benodigdheden kan een restaurant dit model bijvoorbeeld gebruiken om informatie op te nemen over naburige evenementen en naderende feestdagen.
#3. Model van clustering
Op basis van vergelijkbare kwaliteiten verdeelt een clusteringmodel de data in vele categorieën. Vervolgens worden de resultaten per cluster op brede schaal bepaald met behulp van de gegevens van elke groep. Dit model werkt door gebruik te maken van twee verschillende typen clustering. Door te verifiëren of elk punt volledig tot een bepaald cluster behoort, classificeert harde clustering gegevens. Bedrijven kunnen een clustermodel gebruiken om marketingstrategieën voor bepaalde consumentengroepen te selecteren.
#4. Het Outlier-model
De oneven of uitbijterinformatie van een dataset wordt gevonden met behulp van het uitschietersmodel. Het kan specifieke gevallen van vreemde gegevens of relaties met andere groepen en hoeveelheden onderzoeken. Financiële instellingen maken veelvuldig gebruik van deze techniek om fraude op te sporen. Een uitschieter modelkan bijvoorbeeld vreemde transacties op de rekening van een klant ontdekken, zoals een aanzienlijke uitgave aan juwelen op een locatie waar de klant nooit andere aankopen heeft gedaan. Het model kan vaststellen of een derde partij toegang heeft gehad tot het account van een consument door het bedrag, de locatie, het tijdstip en het type aankoop te identificeren.
#5. Tijdreeksmodel
Tijdreeksen worden gebruikt als invoervariabelen in een tijdreeksmodel. Om patronen of gebeurtenissen gedurende een andere gedefinieerde tijdsperiode te voorspellen, wordt rekening gehouden met historische trends en gegevenspunten uit een bepaalde tijdreeks. Dit model kan verschillende trends en projecten tegelijk voorspellen of zich concentreren op één enkele. Het kan ook externe elementen onderzoeken, zoals seizoenen of cyclische variaties die van invloed kunnen zijn op toekomstige patronen. Een elektronisch productiebedrijf zou dit model bijvoorbeeld kunnen gebruiken om de verwerkingstijden van de afgelopen 12 maanden te onderzoeken. Het model kan dan de gemiddelde verwerkingssnelheid per maand voorspellen.
#6. Beslissingsboom
Een beslissingsboom is een algoritme dat de potentiële resultaten van verschillende opties weergeeft door gegevens uit verschillende bronnen in een boomachtige structuur weer te geven. Dit paradigma verdeelt verschillende keuzes in takken en vermeldt vervolgens mogelijke resultaten onder elke keuze. Bedrijven gebruiken dit vaak om de belangrijke variabelen in een bepaalde dataset te identificeren. Ze kunnen er ook misbruik van maken omdat het model potentiële uitkomsten kan genereren uit onvolledige datasets. Omdat beslissingsbomen eenvoudig te begrijpen zijn, gebruiken verschillende bedrijven ze om de afdeling duidelijkheid te houden bij het presenteren van gegevens.
#7. Neuraal netwerk
Een geavanceerd model dat lijkt op het menselijk brein wordt een neuraal netwerk genoemd. Het bevat talloze algoritmen die samenwerken om patronen te vinden, gegevens te groeperen en categorieën vast te stellen voor verschillende datasets. Neurale netwerken hebben vaak drie lagen. De invoerlaag stuurt informatie naar de verhullende laag, de laag eronder. De onzichtbare laag bevat methoden voor het bouwen van voorspellers. De uitvoerlaag verzamelt de informatie van deze voorspellers en genereert het volledige eindresultaat. Organisaties kunnen deze netwerken gebruiken met andere voorspellende modellen, zoals tijdreeksen of clustering, om beslissingen te nemen.
#8. Algemeen lineair model
Een analytische techniek om de effecten van verschillende variabelen op continue variabelen te vergelijken, is het algemene lineaire model. Dit instrument dient vaak als basis voor aanvullende statistische toetsen zoals regressieanalyse. Bij het genereren en analyseren van gegevens om een voorspelling te geven, gebruiken bedrijven die voorspellende modellen gebruiken vaak regressieanalyse. Het algemene lineaire model bepaalt of de gemiddelden van twee afhankelijke kenmerken variëren in een voorspelling. Een gegeneraliseerd lineair model, waarin een enkele persoon talloze gerelateerde modellen grafisch weergeeft, is een verzameling van deze modellen.
#9. Model met gradiëntversterking
Een model met gradiëntversterking creëert ranglijsten door verschillende verbonden beslissingsbomen te combineren. Het bouwt één boom per keer, herstelt fouten in de eerste boom om een verbeterde tweede boom te bouwen. Afhankelijk van het bedrijf dat het ontwikkelt, kan deze procedure meerdere bomen omvatten. Sommige bedrijven gebruiken deze modellen om potentiële zoekmachineresultaten te kiezen.
#10. Profeet model
Een individu kan een profetisch model combineren met tijdreeksen of voorspellingsmodellen om plannen te maken voor een bepaalde gebeurtenis. Een bedrijf kan het Prophet-model bijvoorbeeld gebruiken om verkoopdoelen of voorraadbehoeften te berekenen. Deze door Facebook gehoste oplossing is aanpasbaar en werkt goed met tijdreeksmodellen waarin veel seizoenen of feestdagen zijn verwerkt.
Voorspellende algoritmemodellen maken
Hoewel het creëren van een voorspellend analysemodel geen gemakkelijke onderneming is, hebben we het proces kunnen beperken tot zes cruciale stappen.
- Bepaal het proces dat de voorspellende analysemodellen zal gebruiken en wat de beoogde bedrijfsresultaten zullen zijn door reikwijdte en schaal te definiëren.
- Profielgegevens: Voorspellende analyses hebben veel gegevens nodig. Het onderzoek naar de voor analyse benodigde gegevens bevindt zich in de volgende fase. Organisaties moeten kiezen hoe toegankelijk het zal zijn, waar gegevens worden opgeslagen en hoe het momenteel is geconfigureerd.
- Gegevens moeten eerst worden gevonden, vervolgens worden verzameld, opgeschoond en geïntegreerd. Het is een cruciale stap, aangezien goede voorspellende analysemodellen een solide basis vereisen.
- Integreer analyses in het bedrijfsproces: Het model kan alleen worden gebruikt om de beste resultaten te behalen door analyses te integreren in het bedrijfsproces.
Voorbeeld van voorspellend modelleren
Laten we enkele voorbeelden bekijken om voorspellende modellering beter te begrijpen.
#1. Verzekeringsbranche
Om premiewaarden te beoordelen, winsten te optimaliseren, fraude op te sporen en procedures voor het afhandelen van claims te verbeteren, maken verzekeringsmaatschappijen gebruik van verschillende voorspellende technieken. Om het juiste premiebedrag te bepalen, onderzoekt een autoverzekeringsmaatschappij bijvoorbeeld de staat van de voertuigen en past ze tal van algoritmen toe.
#2. Financiële en bancaire sector
Banken gebruiken voorspellingsmodellen om de kredietscores van potentiële leners te analyseren om hun betrouwbaarheid, achtergrond en geschiedenis van wanbetalingen te bevestigen. Het helpt bij het voorspellen van de waarschijnlijkheid van fraude, verkeerde voorstelling van zaken en gevaren verbonden aan een specifieke klant.
#3. Retail- en marketingsector
Bedrijven voorspellen de effectiviteit van marketingcampagnes met behulp van voorspellende modelleringstechnieken. Voorspellende analyse dient bovendien om doelgroepen en toekomstige inkomsten te projecteren. In de detailhandel worden voorspellende studies gebruikt om prognoses te genereren die bedrijven helpen bij het bepalen van de benodigde hoeveelheid voorraad voor elk uniek product. Prognoses bepalen de hoeveelheid voorraad die nodig is om te voldoen aan de verwachte vraag naar een specifiek product.
#4. Weersvoorspelling
Beslissingsbomen en lineaire regressie zijn voorbeelden van voorspellende modelleringstechnieken die weersvariaties en natuurrampen voorspellen, waaronder cyclonen, tsunami's en stormen. Deze modellen kunnen de windsnelheid en -richting van de storm bepalen. Als gevolg hiervan worden deze modellen gebruikt om de lokale bevolking te waarschuwen.
Voordelen van voorspellend modelleren
De mogelijkheid om effectievere marketing-, verkoop- en klantenserviceplannen te ontwikkelen, is een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van voorspellende modellen. Bijkomende voordelen die bedrijven kunnen hebben door het gebruik van voorspellende modellen, worden hieronder opgesomd:
- Het verbeteren van iemands kennis van concurrentie
- Technieken gebruiken om een concurrentievoordeel te verwerven
- Verbetering van huidige goederen of diensten
- Het herkennen van klantwensen
- De doelmarkt van een branche of bedrijf herkennen
- Vermindering van de kosten, inspanningen en tijd die worden besteed aan het schatten van de resultaten
- Het voorspellen van externe elementen die een impact kunnen hebben op de output of het proces
- Het herkennen van monetaire risico's
- Voorraad- of resourcebeheermethoden voor prognoses
- Opkomende trends herkennen
- Opstellen van churn- of personeelsanalyses
Wat is het belangrijkste doel van voorspellende modellen?
Donncha Carroll, een partner in de omzetgroeigroep van Axiom Consulting Partners, beschreef voorspellende modellering als een soort datamining die eerdere gegevens analyseert met als doel trends of patronen te detecteren en die inzichten vervolgens te gebruiken om te anticiperen op toekomstige gebeurtenissen.
Wat is het verschil tussen voorspellende analyse en voorspellende modellering?
Voorspellende modellen en voorspellende analyses zijn niet hetzelfde. Het maken van voorspellingen op basis van eerdere gegevens is een proces dat bekend staat als voorspellende modellering. Het gebruik van voorspellende modellen om zakelijke problemen aan te pakken, maakt deel uit van het proces van voorspellende analyses.
Is lineaire regressie een voorspellend model?
De meest gebruikte voorspellende analysetechniek is lineaire regressie. Het doet voorspellingen over de toekomst van het doelwit door gebruik te maken van lineaire relaties tussen het doelwit afhankelijke variabele, en een of meer voorspellers.
Gerelateerde artikelen
- VOORSPELLEND ONDERHOUD: betekenis, technieken, software en verschil.
- VOORSPELLENDE ANALYSE: Wat het is, voorbeeld, tools en belang
- Risicomodellering: definitie, voorbeelden en topsoftwareoplossingen
Referentie
