Pourquoi la modélisation prédictive
La modélisation prédictive est utile pour déterminer des informations précises dans un ensemble de questions classifiées et permet également des prévisions parmi les utilisateurs. Pour conserver un avantage fougueux, il est important d'avoir un aperçu des résultats et des événements futurs confrontés à des hypothèses clés. Les professionnels de l'analyse utilisent souvent les données des sources suivantes pour alimenter les modèles prédictifs:
- Données de transaction
- Données CRM
- Données relatives au service client
- Données d'enquête ou de sondage
- Données économiques
- Données démographiques
- Données générées par les machines
- Données sur la représentation géographique
- Données de marketing et de publicité numériques
- Données sur le trafic Web
Types de modélisation prédictive
Il existe différents types de techniques de régression disponibles pour faire des prédictions. Dans les sections suivantes, nous en discuterons en détail.
1. Analytique descriptive:
Lié aux données. Par exemple, une entreprise Saas met en vente 3 000 licences au deuxième trimestre et 2 000 licences au premier trimestre. Les analyses descriptives répondent à l'interrogation du total des ventes entre ces deux périodes.
2. Analyses diagnostiques:
La raison de l'analyse descriptive réside dans l'analyse diagnostique. À partir de l'exemple ci-dessus, l'analyse diagnostique procède à une étape supplémentaire avec les données. Il pourrait également prévoir si l'augmentation des ventes est due à la performance des vendeurs ou à l'augmentation des intérêts dans une certaine société.
3. Analytique prédictive:
L'analyse prédictive exploite des méthodes telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique pour prévoir l'avenir. Ici, le processus consiste à examiner les données passées et à déterminer l'occurrence future. Les analystes de données peuvent construire des modèles prédictifs sur la conservation des données nécessaires. l'analyse prédictive diffère largement de l'exploration de données parce que la partie finale met en lumière les relations cachées entre ces variables, tandis que les précédentes relient un modèle pour conclure la fin probable. Une entreprise SaaS peut modéliser les données sur les ventes des dépenses de marketing passées dans tous les domaines pour générer un modèle de prévision des revenus potentiels basé sur les dépenses de marketing.
4. Analyses normatives:
L'analyse normative soumet une proposition basée sur un résultat prévu. par rapport aux données historiques, une action peut être recommandée.
Méthodes de modélisation:
Les méthodes de modélisation prédictive les plus utilisées sont les suivantes,
1. Régression linéaire simple:
Une méthode statistique pour mentionner la relation entre deux variables qui sont continues.
2. Régression linéaire multiple:
Une méthode statistique pour mentionner la relation entre plus de deux variables qui sont continues.
3. Régression polynomiale:
Une relation non linéaire entre les résidus et un prédicteur entraînera une relation non linéaire. Cela peut être archivé via un modèle de régression polynomiale.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. Soutenir la régression vectorielle:
Support Vector Machine est une autre méthode de régression qui caractérise l'algorithme en fonction de toutes les fonctionnalités clés. Le support Vector Regression (SVR) applique des principes similaires à ceux du SVM pour la classification, avec quelques différences mineures.
5. Régression de l'arbre de décision:
Un arbre comme une structure est utilisé dans ces modèles d'arbre de décision pour construire des algorithmes liés à la classification ou à la régression. Ici, l'arbre de décision est développé de manière incrémentielle en sous-ensemble l'ensemble de données donné en plus petits morceaux.
6. Bayes naïfs:
En apprentissage automatique, ce sont de simples classificateurs probabilistes qui sont prédits en appliquant le théorème de Bayes à des hypothèses indépendantes.
je. Extrait de code Naive Bayes:
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier1 = GaussianNB()
classifier1.fit(X1_train, y1_train)
# Predicting of the Test set results
y1_pred = classifier1.predict(X1_test)
prévoir les taux de production et les stocks. En outre, les échecs de production peuvent être déterminés à l'aide de données antérieures.
ii. Avantage concurrentiel sur les concurrents, fouiller dans les données client que vous avez pourrait vous présenter des informations sur la raison pour laquelle les clients choisissent les produits concurrents, la détermination de ces données aidera à maintenir un avantage sur les clients.
iii. Réduction des risques et détection des fraudes
iv. Mieux comprendre les attentes des clients
v. Meilleures campagnes de marketing
Avantages de la modélisation prédictive:
Amélioration de l'efficacité de la production, il permet aux entreprises de processus de modélisation prédictive efficace à travers laquelle implique des statistiques et des données de prévoir le résultat avec des modèles de données. Ces modèles permettent de prévoir quoi que ce soit, des cotes de télévision aux sports, aux avancées technologiques et aux bénéfices des entreprises.
La modélisation prédictive est une autre façon appelée,
- Analyses prédictives
- Analyse prédictive
- Apprentissage automatique
Inconvénients de la modélisation prédictive:
- Il existe une lacune pratique avec ces modèles de prédiction tout en comprenant le comportement humain
- Modèles de décision pouvoir indirect
- Échec de la prédiction de polling
Conclusion:
Bien que considérée comme un problème mathématique, la modélisation prédictive affiche toujours l'attente des utilisateurs de planifier les obstacles techniques et organisationnels qui pourraient les empêcher d'obtenir les données dont ils ont besoin. et sur un point plus large, cette technique sera largement utile dans la section analytique du monde des données.
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