При проведении прогнозный анализ, который часто помогает предприятиям принимать разумные бизнес-решения, организации могут использовать прогнозное моделирование. Эти модели помогают компаниям получать дополнительную информацию о своих клиентах, потенциальных деловых перспективах или предупреждениях безопасности, связанных с учетными записями. Вы можете извлечь пользу из изучения этих стратегий, если вам интересно выяснить, как гарантировать успех или расширенную функциональность вашего бизнеса. В этой статье мы объясняем прогнозное моделирование, описываем преимущества этих методов и перечисляем 10 различных типов прогнозного моделирования, которые можно использовать в различных бизнес-сценариях.
Прогнозное моделирование
Разработка моделей, которые могут предсказывать будущие события, тенденции или закономерности в соответствии с историческими данными, называется прогностическим моделированием. Компании используют эти модели для точного планирования своих будущих операций.
Инструментом прогнозной аналитики является прогнозное моделирование. Предприятия часто используют его для оценки экономической жизнеспособности нового проекта, предприятия или идеи. Он использует статистические и аналитические инструменты изучить как недавние, так и исторические данные и прогнозировать результаты.
Широкий спектр предприятий и отраслей использует прогнозное моделирование и аналитику для эффективного управления своими услугами и клиентами. Прогнозные модели часто используются в секторе здравоохранения для улучшения диагностических процедур и эффективного лечения неизлечимо или хронически больных пациентов, в то время как учреждения могут также использовать эти модели для выявления мошенничества. Они могут быть использованы менеджерами по найму в отделах кадров и на предприятиях.
Методы прогнозного моделирования
Методы, перечисленные ниже, используются в прогнозном моделировании:
- Линейная регрессия: Линейная регрессия может использоваться для расчета значения зависимой переменной на основе независимой переменной, когда существует линейная связь между двумя непрерывными переменными.
- Подобно линейной регрессии, множественная регрессия определяет значение зависимой переменной путем изучения ряда независимых факторов.
- Когда набор данных велик и необходима категоризация, для определения зависимых переменных используется логистическая регрессия.
- Дерево решений: интеллектуальный анализ данных часто использует этот метод. Блок-схема создана для иллюстрации перевернутого дерева. Здесь внутренний узел делится на ветви, в которых перечислены два или более вариантов, а затем каждый вариант делится дальше, чтобы показать альтернативные возможности, которые могут возникнуть в результате выбора. Использование этого метода облегчает выбор наилучшего варианта.
- Популярной моделью регрессии и классификации является Random Forest. С их помощью решаются алгоритмы машинного обучения. Он состоит из разных деревьев решений, не связанных друг с другом. Вместе эти деревья решений упрощают анализ.
- Повышение: как следует из названия, этот метод упрощает изучение результатов других моделей, включая машины опорных векторов, деревья решений, логистическую регрессию и нейронные сети.
- Нейронные сети — это тип инструмента для решения проблем, используемый в искусственном интеллекте и машинном обучении. Он создает набор алгоритмов для системы вычислительного обучения. Ввод, обработка и вывод — это три уровня, из которых состоят эти алгоритмы.
Типы прогнозного моделирования
Каждый тип модели служит определенной цели и использует для этого определенный тип данных. Кроме того, они используют различные методологии, включая описательную, диагностическую, прогностическую и предписывающую аналитику. Ниже перечислены десять популярных типов прогнозного моделирования, а также краткое описание их применения в бизнесе:
№1. Модель для классификации
Это прогностическое моделирование является самым базовым и применяется для ответов на вопросы «да/нет». Модели классификации анализируют запросы, используя исторические данные. Он быстро собирает и классифицирует данные, чтобы ответить на такие вопросы, как «вероятно ли, что этот заявитель не выполнит обязательства?» Розничная торговля и банковское дело используют это. Поскольку он может использовать текущие данные, другие предприятия используют этот метод.
№ 2. Модель прогнозирования
Благодаря своей адаптивности, модели прогноза также являются одним из наиболее часто используемых типов прогностических моделей. Эти модели анализируют исторические данные и оценивают информацию из этих данных для получения числовых результатов. Бизнес, такой как интернет-магазин, может использовать прогнозное моделирование, чтобы предсказать, сколько заказов он может получить на предстоящей неделе. Эти модели также способны успешно контролировать множество параметров одновременно. Например, при определении количества продуктов для заказа ресторан может использовать эту модель для включения информации о ближайших событиях и приближающихся праздниках.
№3. Модель кластеризации
Основываясь на сравнимых качествах, модель кластеризации делит данные на множество категорий. Затем результаты для каждого кластера определяются в широком масштабе с использованием данных из каждой группы. Эта модель работает с использованием двух разных типов кластеризации. Проверяя, полностью ли принадлежит каждая точка определенному кластеру, жесткая кластеризация классифицирует данные. Предприятия могут использовать модель кластеризации для выбора маркетинговых стратегий для определенных групп потребителей.
№ 4. Исключительная модель
Нечетная или выбросная информация набора данных находится с использованием модели выбросов. Он может исследовать конкретные экземпляры нечетных данных или отношения с другими группами и величинами. Финансовые учреждения часто используют этот метод для обнаружения мошенничества. Ан выбросная модель, например, может обнаружить странные транзакции на счету клиента, такие как значительные расходы на ювелирные изделия в месте, где клиент никогда не совершал никаких других покупок. Модель может установить, имело ли третье лицо доступ к учетной записи потребителя, определяя сумму, место, время и тип покупки.
№ 5. Модель временных рядов
Временные последовательности используются как входные переменные в модели временных рядов. Чтобы прогнозировать закономерности или события в течение другого определенного периода времени, он принимает во внимание исторические тенденции и точки данных из заданной временной последовательности. Эта модель может прогнозировать сразу несколько направлений и проектов или концентрироваться на каком-то одном. Он также может исследовать внешние элементы, такие как времена года или циклические изменения, которые могут повлиять на будущие модели. Например, компания-производитель электроники может использовать эту модель для изучения времени обработки за последние 12 месяцев. Затем модель может прогнозировать среднемесячную скорость обработки.
№ 6. Древо решений
Дерево решений — это алгоритм, который отображает потенциальные результаты различных вариантов путем графического отображения данных из нескольких источников в древовидную структуру. Эта парадигма делит различные варианты на ветви, а затем перечисляет потенциальные результаты под каждым выбором. Предприятия часто используют это для определения важных переменных в данном наборе данных. Они также могут воспользоваться ими, потому что модель может генерировать потенциальные результаты из неполных наборов данных. Поскольку деревья решений просты для понимания, некоторые предприятия используют их для обеспечения четкости представления данных в отделах.
№ 7. Нейронная сеть
Сложная модель, напоминающая человеческий мозг, называется нейронной сетью. Он включает в себя многочисленные алгоритмы, работающие вместе, чтобы найти закономерности, сгруппировать данные и установить категории для различных наборов данных. Нейронные сети часто имеют три слоя. Входной слой отправляет информацию маскирующему слою, находящемуся под ним. Невидимый слой содержит методы построения предикторов. Выходной слой собирает информацию от этих предикторов и генерирует полный окончательный результат. Организации могут использовать эти сети с другими моделями прогнозирования, такими как временные ряды или кластеризация, для принятия решений.
№8. Общая линейная модель
Аналитический метод сравнения влияния различных переменных на непрерывные переменные — это общая линейная модель. Этот инструмент часто служит основой для дополнительных статистических тестов, таких как регрессионный анализ. При создании и анализе данных для прогнозирования компании, использующие прогнозное моделирование, часто используют регрессионный анализ. Общая линейная модель определяет, различаются ли в прогнозе средние значения двух зависимых характеристик. Обобщенная линейная модель, в которой один человек строит графики множества связанных моделей, представляет собой набор этих моделей.
№ 9. Модель с градиентным усилением
Модель с градиентным усилением создает ранжирование путем объединения нескольких связанных деревьев решений. Он строит одно дерево за раз, исправляя ошибки в первом дереве, чтобы построить улучшенное второе дерево. В зависимости от компании, которая его разрабатывает, эта процедура может включать несколько деревьев. Некоторые компании используют эти модели для выбора потенциальных результатов поисковой системы.
№10. Модель пророка
Человек может комбинировать пророческую модель с временными рядами или моделями прогноза, чтобы составить планы на конкретное событие. Например, компания может использовать модель Prophet для расчета целевых показателей продаж или потребности в запасах. Это решение, размещенное на Facebook, легко адаптируется и хорошо работает с моделями временных рядов, включающими множество сезонов или праздников.
Создание моделей алгоритмов прогнозирования
Хотя создание модели предиктивной аналитики — непростая задача, мы смогли сузить процесс до шести важных шагов.
- Определите процесс, в котором будут использоваться модели предиктивной аналитики, и то, какими будут предполагаемые результаты компании, определив объем и масштаб.
- Данные профиля: для прогнозной аналитики требуется много данных. Исследование данных, необходимых для анализа, находится на следующем этапе. Организации должны выбрать, насколько они будут доступны, где будут храниться данные и как они в настоящее время настроены.
- Данные необходимо сначала найти, затем собрать, очистить и интегрировать. Это важный шаг, поскольку хорошие модели предиктивной аналитики требуют прочного фундамента.
- Интегрируйте аналитику в бизнес-процесс. Модель можно использовать для достижения наилучших результатов только путем интеграции аналитики в бизнес-процесс.
Пример прогнозного моделирования
Чтобы лучше понять прогностическое моделирование, давайте рассмотрим несколько примеров.
№1. Страховая отрасль
Для оценки стоимости страховых премий, оптимизации прибыли, выявления мошенничества и улучшения процедур урегулирования убытков страховые компании используют различные методы. методы прогнозирования. Например, чтобы определить соответствующую сумму страховой премии, страховая компания проверяет состояние транспортных средств и применяет многочисленные алгоритмы.
№ 2. Финансово-банковский сектор
Банки используют модели прогнозирования для анализа кредитных рейтингов потенциальных заемщиков, чтобы подтвердить их надежность, предысторию и историю неплатежей. Это помогает прогнозировать вероятность мошенничества, введения в заблуждение и опасностей, связанных с конкретным клиентом.
№3. Сектор розничной торговли и маркетинга
Компании прогнозируют эффективность маркетинговых кампаний, используя методы прогнозного моделирования. Кроме того, прогнозный анализ служит для прогнозирования целевой аудитории и будущих доходов. В секторе розничной торговли прогнозные исследования используются для создания прогнозов, которые помогают предприятиям определять необходимое количество запасов для каждого уникального продукта. Прогнозы определяют количество запасов, необходимых для удовлетворения ожидаемого спроса на конкретный продукт.
№ 4. Прогноз погоды
Деревья решений и линейная регрессия являются примерами методов прогностического моделирования, которые предсказывают изменения погоды и стихийные бедствия, включая циклоны, цунами и штормы. Эти модели способны определять скорость и направление штормового ветра. В результате эти модели используются для предупреждения местных жителей.
Преимущества прогнозного моделирования
Возможность разработки более эффективных планов маркетинга, продаж и обслуживания клиентов является одним из ключевых преимуществ внедрения прогнозного моделирования. Дополнительные преимущества, которые предприятия могут получить от использования прогнозного моделирования, перечислены ниже:
- Улучшить свои знания о конкуренции
- Использование технологий для получения конкурентного преимущества
- Улучшение существующих товаров или услуг
- Признание требований клиентов
- Распознавание целевого рынка отрасли или бизнеса
- Сокращение затрат, усилий и времени, затрачиваемых на оценку результатов
- Прогнозирование внешних элементов, которые могут повлиять на результат или процесс
- Распознавание денежных рисков
- Методы управления запасами или ресурсами для прогнозирования
- Распознавание будущих тенденций
- Подготовка анализа оттока или рабочей силы
Какова основная цель прогнозного моделирования?
Доннча Кэрролл, партнер группы роста доходов Axiom Consulting Partners, описал прогнозное моделирование как тип интеллектуального анализа данных, который анализирует предыдущие данные с целью выявления тенденций или закономерностей, а затем использует эти идеи для прогнозирования будущих событий.
В чем разница между прогнозной аналитикой и прогнозным моделированием?
Прогнозное моделирование и прогнозная аналитика — не одно и то же. Создание прогнозов на основе предыдущих данных — это процесс, известный как прогнозное моделирование. Использование прогнозных моделей для решения бизнес-задач является частью процесса прогнозной аналитики.
Является ли линейная регрессия прогностической моделью?
Наиболее часто используемым методом предиктивного анализа является линейная регрессия. Он делает прогнозы о будущем цели, используя линейные отношения между целью, которая является зависимая переменнаяи один или несколько предикторов.
Статьи по теме
- ПРОГНОЗНОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ: значение, методы, программное обеспечение и отличия.
- ПРЕДИКТИВНЫЙ АНАЛИЗ: что это такое, пример, инструменты и важность
- Моделирование рисков: определение, примеры и лучшие программные решения
Справка
