При проведенні прогнозний аналіз, який часто допомагає підприємствам приймати мудрі бізнес-рішення, організації можуть використовувати прогнозне моделювання. Ці моделі допомагають компаніям знаходити додаткову інформацію про своїх клієнтів, потенційні бізнес-перспективи або сповіщення безпеки, пов’язані з обліковим записом. Вам може бути корисно вивчити ці стратегії, якщо ви зацікавлені в з’ясуванні того, як гарантувати успіх або розширену функціональність вашого бізнесу. У цій статті ми пояснюємо прогнозне моделювання, окреслюємо переваги цих методів і перераховуємо 10 різних типів прогнозного моделювання, які можна використовувати в різних бізнес-сценаріях.
Прогнозне моделювання
Розробка моделей, які можуть передбачати майбутні події, тенденції або закономірності відповідно до історичних даних, відома як прогнозне моделювання. Компанії використовують ці моделі для точного планування своїх майбутніх операцій.
Інструментом прогнозної аналітики є прогнозне моделювання. Компанії часто використовують його для оцінки економічної життєздатності нового проекту, підприємства чи ідеї. Він використовує статистичні та аналітичні інструменти вивчити як останні, так і історичні дані та прогнозувати результати.
Багато компаній і галузей використовують прогнозне моделювання та аналітику для ефективного керування своїми послугами та клієнтами. Прогностичні моделі часто використовуються в секторі охорони здоров’я для вдосконалення діагностичних процедур і ефективного лікування невиліковних або хронічно хворих пацієнтів, а установи також можуть використовувати ці моделі для виявлення шахрайства. Вони можуть бути використані наймом менеджерів у відділах кадрів і на підприємствах.
Методи прогнозного моделювання
У прогнозному моделюванні використовуються наведені нижче методи техніки:
- Лінійна регресія: лінійну регресію можна використовувати для обчислення значення залежної змінної на основі незалежної змінної, коли існує лінійний зв’язок між двома безперервними змінними.
- Подібно до лінійної регресії, множинна регресія визначає значення залежної змінної шляхом вивчення ряду незалежних факторів.
- Коли набір даних великий і необхідна категоризація, для визначення залежних змінних використовується логістична регресія.
- Дерево рішень: інтелектуальний аналіз даних часто використовує цю техніку. Блок-схема створюється для ілюстрації перевернутого дерева. Тут внутрішній вузол ділиться на гілки, які містять два або більше варіантів, і кожен варіант потім розділяється далі, щоб показати альтернативні можливості, які можуть виникнути в результаті вибору. Використання цього методу полегшує вибір найкращого варіанту.
- Популярною моделлю регресії та класифікації є випадковий ліс. Алгоритми машинного навчання вирішуються з їх допомогою. Він складається з різних дерев рішень, які не пов’язані одне з одним. Разом ці дерева рішень спрощують аналіз.
- Підвищення: як випливає з назви, ця техніка полегшує навчання на результатах інших моделей, включаючи машини опорних векторів, дерева рішень, логістичну регресію та нейронні мережі.
- Нейронні мережі — це тип інструменту для вирішення проблем, який використовується в штучному інтелекті та машинному навчанні. Він створює набір алгоритмів для системи обчислювального навчання. Введення, обробка та вихід — це три рівні, які складають ці алгоритми.
Типи прогнозного моделювання
Кожен тип моделі служить певній меті та використовує для цього певний тип даних. Крім того, вони використовують різні методології, включаючи описову, діагностичну, прогнозну та прескриптивну аналітику. Нижче наведено десять популярних типів прогнозного моделювання разом із короткими описами їх застосування в бізнесі:
#1. Модель для класифікації
Це прогностичне моделювання є найпростішим і застосовується для відповідей на запитання «так/ні». Моделі класифікації аналізують запити з використанням історичних даних. Він швидко збирає та класифікує дані, щоб відповісти на запитання на кшталт «Чи ймовірно, що цей заявник відмовиться?» Роздрібна торгівля та банкінг використовують це. Оскільки він може використовувати поточні дані, інші підприємства використовують цей метод.
#2. Модель прогнозування
Завдяки своїй адаптивності, прогнозні моделі також є одним із найбільш часто використовуваних типів прогнозних моделей. Ці моделі аналізують історичні дані та оцінюють інформацію з цих даних для отримання числових результатів. Підприємство, як і онлайн-продавець, може використовувати прогнозне моделювання, щоб передбачити, скільки замовлень він може отримати протягом наступного тижня. Ці моделі також здатні успішно контролювати безліч параметрів одночасно. Наприклад, визначаючи кількість продуктів для замовлення, ресторан може використовувати цю модель, щоб включити інформацію про найближчі події та наближення свят.
#3. Модель кластеризації
Базуючись на порівнянних якостях, модель кластеризації поділяє дані на багато категорій. Результати для кожного кластера потім визначаються в широкому масштабі з використанням даних кожної групи. Ця модель працює з використанням двох різних типів кластеризації. Перевіряючи, чи кожна точка повністю належить певному кластеру, жорстка кластеризація класифікує дані. Компанії можуть використовувати модель кластеризації для вибору маркетингових стратегій для певних груп споживачів.
#4. Модель викиду
Непарна або викидна інформація набору даних визначається за допомогою моделі викидів. Він може досліджувати конкретні випадки дивних даних або зв’язки з іншими групами та величинами. Фінансові установи часто використовують цю техніку для виявлення шахрайства. Ан викидна модель, наприклад, може помітити дивні транзакції в обліковому записі клієнта, як-от значні витрати на коштовності в місці, де клієнт ніколи не робив інших покупок. Модель може визначити, чи мала третя сторона доступ до облікового запису споживача, визначаючи суму, місце, час і тип покупки.
#5. Модель часових рядів
Часові послідовності використовуються як вхідні змінні в моделі часових рядів. Щоб спрогнозувати закономірності або події протягом іншого визначеного періоду часу, він бере до уваги історичні тенденції та точки даних із заданої послідовності часу. Ця модель може прогнозувати відразу кілька трендів і проектів або зосереджуватися на одному. Він також може досліджувати зовнішні елементи, такі як пори року чи циклічні зміни, які можуть вплинути на майбутні моделі. Наприклад, компанія, що займається виробництвом електроніки, може використовувати цю модель, щоб перевірити час обробки за останні 12 місяців. Потім модель може передбачити середньомісячну швидкість обробки.
#6. Дерево рішень
Дерево рішень — це алгоритм, який відображає потенційні результати різних варіантів шляхом побудови даних із кількох джерел у деревоподібну структуру. Ця парадигма розділяє різні варіанти на гілки, а потім перераховує потенційні результати під кожним вибором. Компанії часто використовують це для визначення важливих змінних у заданому наборі даних. Вони також можуть скористатися ними, оскільки модель може генерувати потенційні результати з неповних наборів даних. Оскільки дерева рішень прості для розуміння, деякі підприємства використовують їх для забезпечення ясності відомства під час представлення даних.
#7. Нейронна мережа
Складна модель, яка нагадує людський мозок, називається нейронною мережею. Він включає в себе численні алгоритми, які працюють разом для пошуку шаблонів, групування даних і встановлення категорій для різних наборів даних. Нейронні мережі часто мають три рівні. Вхідний рівень надсилає інформацію до шару приховування, шару під ним. Невидимий шар містить методи для створення предикторів. Вихідний рівень збирає інформацію з цих предикторів і генерує повний кінцевий результат. Для прийняття рішень організації можуть використовувати ці мережі з іншими прогнозними моделями, такими як часові ряди або кластеризація.
#8. Загальна лінійна модель
Аналітичною технікою для порівняння впливу різних змінних на безперервні змінні є загальна лінійна модель. Цей інструмент часто служить основою для додаткових статистичних тестів, таких як регресійний аналіз. Під час генерування та аналізу даних для прогнозування компанії, які використовують прогнозне моделювання, часто використовують регресійний аналіз. Загальна лінійна модель визначає, чи відрізняються середні значення двох залежних характеристик у прогнозі. Узагальнена лінійна модель, у якій одна людина будує графіки багатьох пов’язаних моделей, є сукупністю цих моделей.
#9. Модель із посиленням градієнта
Модель із посиленням градієнта створює рейтинги шляхом поєднання кількох підключених дерев рішень. Він створює одне дерево за раз, виправляючи помилки в першому дереві, щоб створити покращене друге дерево. Залежно від компанії, яка її розробляє, ця процедура може включати кілька дерев. Деякі компанії використовують ці моделі для вибору потенційних результатів пошукової системи.
#10. Модель пророка
Людина може поєднувати пророчу модель з часовими рядами або прогнозними моделями, щоб скласти плани на конкретну подію. Компанія може використовувати модель Пророка, наприклад, для розрахунку цільових продажів або потреб у запасах. Це рішення, розміщене на Facebook, є адаптивним і добре працює з моделями часових рядів, які включають багато сезонів або свят.
Створення моделей прогнозних алгоритмів
Незважаючи на те, що створити модель прогнозної аналітики – нелегка спроба, нам вдалося звузити процес до шести важливих кроків.
- Визначте процес, у якому використовуватимуться моделі прогнозної аналітики, і якими будуть очікувані результати компанії, визначивши обсяг і масштаб.
- Дані профілю: для прогнозної аналітики потрібно багато даних. На наступному етапі – дослідження даних, необхідних для аналізу. Організації повинні вибрати, наскільки вони будуть доступними, де зберігатимуться дані та як вони наразі налаштовані.
- Дані спочатку потрібно знайти, потім зібрати, очистити та інтегрувати. Це важливий крок, оскільки хороші моделі прогнозної аналітики потребують міцної основи.
- Інтегруйте аналітику в бізнес-процес. Модель можна використовувати для досягнення найкращих результатів лише шляхом інтеграції аналітики в бізнес-процес.
Приклад прогнозного моделювання
Щоб краще зрозуміти прогнозне моделювання, розглянемо кілька прикладів.
#1. Страхова галузь
Щоб оцінити вартість премій, оптимізувати прибутки, виявити шахрайство та вдосконалити процедури врегулювання претензій, страхові компанії використовують різноманітні прогностичні техніки. Наприклад, щоб визначити відповідну суму премії, компанія зі страхування транспортних засобів перевіряє стан транспортних засобів і застосовує численні алгоритми.
#2. Фінансово-банківський сектор
Банки використовують моделі прогнозування для аналізу кредитних рейтингів потенційних позичальників, щоб підтвердити їхню надійність, історію та історію дефолтів. Це допомагає прогнозувати ймовірність шахрайства, введення в оману та небезпеки, пов’язані з конкретним клієнтом.
#3. Сектор роздрібної торгівлі та маркетингу
Підприємства прогнозують ефективність маркетингових кампаній за допомогою методів прогнозного моделювання. Прогнозний аналіз додатково служить для прогнозування цільової аудиторії та майбутніх доходів. У секторі роздрібної торгівлі прогнозні дослідження використовуються для створення прогнозів, які допомагають підприємствам визначити необхідну кількість запасів для кожного унікального продукту. Прогнози визначають обсяг запасів, необхідний для задоволення очікуваного попиту на конкретний продукт.
#4. Прогноз погоди
Дерева рішень і лінійна регресія є прикладами методів прогнозного моделювання, які прогнозують коливання погоди та стихійні лиха, зокрема циклони, цунамі та шторми. Ці моделі здатні визначати швидкість і напрям штормового вітру. У результаті ці моделі використовуються для попередження місцевих жителів.
Переваги прогнозного моделювання
Можливість розробки більш ефективних планів маркетингу, продажів і обслуговування клієнтів є однією з ключових переваг впровадження прогнозного моделювання. Додаткові переваги, які компанії можуть отримати від використання прогнозного моделювання, перераховані нижче.
- Удосконалення знань про змагання
- Використання методів для досягнення конкурентної переваги
- Покращення поточних товарів або послуг
- Визнання вимог клієнтів
- Визнання цільового ринку галузі чи бізнесу
- Зменшення витрат, зусиль і часу, витрачених на оцінку результату
- Прогнозування зовнішніх елементів, які можуть вплинути на вихід або процес
- Розпізнавання грошових ризиків
- Методи управління запасами або ресурсами для прогнозування
- Розпізнавання майбутніх тенденцій
- Підготовка аналізу відтоку або робочої сили
Яка головна мета прогнозного моделювання?
Донча Керролл, партнер у групі зростання доходів Axiom Consulting Partners, описав прогнозне моделювання як тип інтелектуального аналізу даних, який аналізує попередні дані з метою виявлення тенденцій або закономірностей, а потім використовує цю інформацію для передбачення майбутніх подій.
Яка різниця між прогнозною аналітикою та прогнозним моделюванням?
Прогнозне моделювання та прогнозна аналітика – це не одне й те саме. Створення прогнозів на основі попередніх даних є процесом, відомим як прогнозне моделювання. Використання прогнозних моделей для вирішення бізнес-проблем є частиною процесу прогнозної аналітики.
Чи є лінійна регресія прогнозною моделлю?
Найпоширенішим методом прогнозного аналізу є лінійна регресія. Він робить прогнози щодо майбутнього цілі, використовуючи лінійні зв’язки між ціллю, якою є залежна зміннаі один або більше предикторів.
Статті по темі
- ПРОГНОЗИВНЕ ОБСЛУГОВУВАННЯ: значення, методи, програмне забезпечення та відмінності.
- ПРОГНОЗНИЙ АНАЛІЗ: що це таке, приклад, інструменти та важливість
- Моделювання ризиків: визначення, приклади та найкращі програмні рішення
Посилання
