mik azok a prediktív elemzések?
A prediktív analitika a statisztikák és a modellezés használatát írja le a jövőbeli teljesítmény aktuális és korábbi adatok alapján történő meghatározására. A prediktív elemzés megvizsgálja az adatok mintáit annak meghatározására, hogy ezek a minták valószínűleg újra megjelennek-e, ami lehetővé teszi a vállalkozások és a befektetők számára, hogy beállítsák, hol használják erőforrásaikat a lehetséges jövőbeli események kihasználására.,
Key Takeaways
- A prediktív analitika statisztikai és modellezési technikák alkalmazása a jövőbeli teljesítmény meghatározásához.
- számos iparágban és tudományágban használják döntéshozó eszközként, mint például a biztosítás és a marketing.
- A prediktív elemzéseket és a gépi tanulást gyakran összekeverik egymással, de különböző tudományágak.
prediktív analitika megértése
többféle prediktív elemzési módszer áll rendelkezésre., Például az adatbányászat magában foglalja a nagy adatrészletek elemzését a minták észlelésére. A szövegelemzés ugyanezt teszi, kivéve a nagy szövegblokkokat.
A prediktív modellek a múltbeli adatokat vizsgálják, hogy meghatározzák bizonyos jövőbeli eredmények valószínűségét, míg a leíró modellek a múltbeli adatokat vizsgálják annak meghatározására, hogy egy csoport hogyan reagálhat egy változókészletre.
A prediktív elemzés számos iparág döntéshozó eszköze., Például a biztosítótársaságok megvizsgálják a kötvényigénylőket, hogy meghatározzák annak valószínűségét, hogy a hasonló kötvénytulajdonosok jelenlegi kockázati csoportja, valamint a kifizetéseket eredményező múltbeli események alapján ki kell fizetniük a jövőbeli követelést. A marketingesek azt vizsgálják, hogy a fogyasztók hogyan reagáltak az Általános gazdaságra egy új kampány megtervezésekor, és a demográfiai változások segítségével meghatározhatják, hogy a termékek jelenlegi keveréke csábítja-e a fogyasztókat vásárlásra.
az aktív kereskedők a múltbeli események alapján számos mutatót néznek meg, amikor eldöntik, hogy vásárolnak-e vagy eladnak-e biztosítékot., A mozgóátlagok, sávok és töréspontok történelmi adatokon alapulnak, és a jövőbeni ármozgások előrejelzésére szolgálnak.
A prediktív analitika Általános téveszméi
általános tévhit, hogy a prediktív analitika és a gépi tanulás ugyanazok a dolgok. Alapvetően a prediktív analitika statisztikai technikák sorozatát foglalja magában (beleértve a gépi tanulást, a prediktív modellezést és az adatbányászatot), és statisztikákat (mind történelmi, mind aktuális) használ a jövőbeli eredmények becslésére vagy előrejelzésére., A prediktív elemzés segít megérteni a lehetséges jövőbeli eseményeket a múlt elemzésével. Míg a gépi tanulás viszont a számítástechnika alterülete, amely Arthur Samuel 1959-es definíciója szerint-egy amerikai úttörő a számítógépes játék és a mesterséges intelligencia területén, amely “a számítógépek számára lehetővé teszi a tanulást anélkül, hogy kifejezetten programozták volna.”
a leggyakoribb prediktív modellek közé tartozik a döntési fák, regressziók (lineáris és logisztikus) és neurális hálózatok—ez a mély tanulási módszerek és technológiák feltörekvő területe.,
A prediktív elemzés példája
Az előrejelzés alapvető feladat a gyártásban, mivel biztosítja az erőforrások optimális felhasználását az ellátási láncban. Az ellátási lánc kerék kritikus Küllői, függetlenül attól, hogy készletgazdálkodás vagy üzlethelyiség, pontos előrejelzéseket igényelnek a működéshez. A prediktív modellezést gyakran használják az ilyen előrejelzésekhez használt adatok minőségének tisztítására és optimalizálására. A modellezés biztosítja, hogy a rendszer több adatot is lenyeljen, beleértve az ügyfél felé néző műveleteket is, a pontosabb előrejelzés biztosítása érdekében.,