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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参考文献
