预测建模:定义、优点和算法

预测建模
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进行时 预测分析通常可以帮助企业做出明智的业务决策,组织可以采用预测建模。 这些模型帮助公司发现有关其客户、潜在业务前景或帐户相关安全警报的其他信息。 如果您有兴趣了解如何保证业务的成功或增强功能,您可能会从研究这些策略中受益。 在本文中,我们解释了预测建模,概述了这些方法的优点,并列出了 10 种可用于各种业务场景的不同类型的预测建模。

预测建模 

开发可以根据历史数据预测未来事件、趋势或模式的模型称为预测建模。 企业使用这些模型来精确规划未来的运营。

预测分析工具是预测建模。 企业经常使用它来评估新项目、企业或想法的经济可行性。 它利用统计和 分析工具 检查最近和历史数据并预测结果。

许多企业和行业都使用预测建模和分析来有效管理其服务和客户。 预测模型经常用于医疗保健部门,以增强诊断程序并有效治疗绝症或慢性病患者,而机构也可以利用这些模型来发现欺诈行为。 它们可由人力资源部门和企业的招聘经理使用。

预测建模技术

预测建模采用以下技术方法:

  • 线性回归:当两个连续变量之间存在线性关系时,线性回归可用于根据自变量计算因变量的值。
  • 与线性回归类似,多元回归通过检查许多独立因素来确定因变量的值。
  • 当数据集很大并且需要分类时,可以使用逻辑回归来识别因变量。
  • 决策树:数据挖掘经常使用这种技术。 创建流程图来说明倒转树。 在这里,内部节点分为列出两个或更多选项的分支,然后每个选项进一步划分以显示选择可能产生的替代可能性。 使用此方法可以更轻松地选择最佳选项。
  • 一个很受欢迎的回归和分类模型是随机森林。 机器学习算法是使用它们来解决的。 它由彼此无关的不同决策树组成。 这些决策树一起使分析变得更加容易。
  • Boosting:顾名思义,这种技术可以更轻松地从其他模型的结果中学习,包括支持向量机、决策树、逻辑回归和神经网络。
  • 神经网络是人工智能和机器学习中使用的一种解决问题的工具。 它为计算学习系统创建了一系列算法。 输入、处理和输出是构成这些算法的三个层次。

预测建模的类型 

每种类型的模型都有特定的目标,并使用特定类型的数据来实现该目标。 此外,他们还使用各种方法,包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。 下面列出了十种流行的预测建模类型,并简要描述了它们在商业中的应用:

#1. 分类模型

这种预测模型是最基本的,适用于回答是/否问题。 分类模型使用历史数据分析查询。 它快速收集数据并对其进行分类,以回答诸如“该申请人是否可能违约?”之类的问题。 零售业和银行业就利用了这一点。 因为它可以使用当前数据,所以其他业务也使用这种方法。

#2. 预测模型

由于他们的适应性强, 预测模型 也是最常用的预测模型类型之一。 这些模型分析历史数据并估计该数据中的信息以产生数值结果。 企业(例如在线零售商)可以使用预测模型来预测未来一周可能会收到多少订单。 这些模型还能够成功地同时控制多个参数。 例如,在确定要订购多少供应品时,餐厅可以使用此模型来包含有关邻近活动和即将到来的假期的信息。

#3。 聚类模型

基于可比较的质量,聚类模型将数据分为许多类别。 然后使用每组的数据在广泛范围内确定每个簇的结果。 该模型通过利用两种不同的聚类类型来运行。 通过验证每个点是否完全属于某个簇,硬聚类对数据进行分类。 企业可以使用聚类模型来为特定消费者群体选择营销策略。

#4。 异常值模型

使用异常值模型可以找到数据集的奇怪或异常值信息。 它可以检查奇怪数据的特定实例或与其他组和数量的关系。 金融机构经常使用这种技术来发现欺诈行为。 一个 异常值模型例如,可能会发现客户帐户中的奇怪交易,例如在客户从未进行过任何其他购买的地点进行大量珠宝支出。 该模型可以通过识别购买金额、地点、时间和类型来确定第三方是否访问了消费者的帐户。

#5。 时间序列模型

时间序列被用作 输入变量 在时间序列模型中。 为了预测另一个定义时间段内的模式或事件,它需要考虑给定时间序列中的历史趋势和数据点。 该模型可以同时预测多种趋势和项目,也可以集中于单一趋势和项目。 它还可以检查可能对未来模式产生影响的外部因素,例如季节或周期性变化。 例如,一家电子制造公司可能会使用此模型来检查过去 12 个月的处理时间。 然后该模型可以预测每月平均处理速度。

#6。 决策树 

决策树是一种算法,通过将多个来源的数据绘制成树状结构来显示各种选项的潜在结果。 该范例将各种选择分为多个分支,然后在每个选择下列出潜在的结果。 企业经常使用它来识别给定数据集中的重要变量。 他们也可能会利用它们,因为该模型可以从不完整的数据集生成潜在的结果。 由于决策树易于理解,因此一些企业在呈现数据时利用它们来保持部门的清晰度。

#7. 神经网络

类似于人脑的复杂模型称为神经网络。 它结合了多种算法,共同寻找模式、对数据进行分组并为各种数据集建立类别。 神经网络通常具有三层。 输入层将信息发送到其下方的隐藏层。 不可见层包含构建预测器的方法。 输出层从这些预测变量收集信息并生成完整的最终结果。 组织可以将这些网络与其他预测模型(例如时间序列或聚类)结合使用来做出决策。

#8。 一般线性模型 

比较不同变量对连续变量影响的分析技术是一般线性模型。 该工具经常用作回归分析等其他统计测试的基础。 在生成和分析数据以提供预测时,使用预测建模的企业经常使用回归分析。 一般线性模型确定预测中两个相关特征的均值是否变化。 广义线性模型是这些模型的集合,其中一个人绘制了许多相关模型。

#9。 梯度提升模型

梯度提升模型通过组合多个连接的决策树来创建排名。 它一次构建一棵树,修复第一棵树中的错误以构建改进的第二棵树。 根据开发它的公司的不同,此过程可能涉及多棵树。 一些企业使用这些模型来选择潜在的搜索引擎结果。

#10。 先知模型

个人可以将预言模型与时间序列或预测模型结合起来,为特定事件制定计划。 例如,公司可能会使用 Prophet 模型来计算销售目标或库存需求。 这个 Facebook 托管的解决方案具有很强的适应性,并且适用于包含多个季节或假期的时间序列模型。

创建预测算法模型

尽管创建预测分析模型并非易事,但我们能够将流程缩小到六个关键步骤。

  • 通过定义范围和规模,确定将采用预测分析模型的流程以及公司预期的结果。
  • 配置文件数据:预测分析需要大量数据。 分析所需数据的调查处于以下阶段。 组织必须选择数据的可访问性、数据的存储位置以及当前的配置方式。
  • 必须首先找到数据,然后收集、清理和集成数据。 这是至关重要的一步,因为良好的预测分析模型需要坚实的基础。
  • 将分析集成到业务流程中:只有通过将分析集成到业务流程中才能利用模型来实现最佳结果。

预测建模示例

为了进一步了解预测建模,让我们看一些示例。

#1. 保险业

为了评估保费、优化利润、发现欺诈并加强理赔程序,保险公司采用了各种方法 预测技术。 例如,为了确定适当的保费金额,车辆保险公司会检查车辆的状况并应用多种算法。

#2. 金融和银行业

银行采用预测模型来分析潜在借款人的信用评分,以确认其可靠性、背景和违约历史。 它有助于预测与特定客户相关的欺诈、虚假陈述和危险的可能性。

#3。 零售及营销部门

企业使用预测建模技术来预测营销活动的有效性。 预测分析还可以预测目标受众和未来收入。 在零售领域,预测研究用于生成预测,帮助企业确定每种独特产品的必要库存量。 预测确定满足特定产品的预期需求所需的库存量。

#4。 天气预测

决策树和线性回归是预测天气变化和自然灾害(包括旋风、海啸和风暴)的预测建模技术的示例。 这些模型能够确定风暴的风速和风向。 因此,这些模型被用来警告当地人。

预测建模的优点 

制定更有效的营销、销售和客户服务计划的可能性是采用预测建模的主要优势之一。 下面列出了企业采用预测模型可能获得的其他优势:

  • 提高竞争知识
  • 利用技术获得竞争优势
  • 增强现有商品或服务
  • 认识客户的要求
  • 认识行业或企业的目标市场
  • 减少结果估计所花费的成本、精力和时间
  • 预测可能对输出或流程产生影响的外部因素
  • 认识货币风险
  • 用于预测的库存或资源管理方法
  • 认识即将到来的趋势
  • 准备流失或劳动力分析

预测建模的主要目标是什么?

Axiom Consulting Partners 收入增长小组的合伙人 Donncha Carroll 将预测建模描述为一种数据挖掘,它分析先前的数据,旨在检测趋势或模式,然后利用这些见解来预测未来事件。 

预测分析和预测建模之间有什么区别? 

预测建模和预测分析不是一回事。 根据先前的数据进行预测的过程称为预测建模。 利用预测模型解决业务问题是预测分析过程的一部分。

线性回归是预测模型吗?

最常用的预测分析技术是线性回归。 它利用目标之间的线性关系来预测目标的未来,即 因变量,以及一个或多个预测变量。

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