Kas yra nuspėjamoji analizė?
Nuspėjamojoje analitikoje aprašomas statistikos ir modeliavimo panaudojimas būsimiems rezultatams nustatyti remiantis dabartiniais ir istoriniais duomenimis. Nuspėjamojoje analitikoje nagrinėjami duomenų modeliai, siekiant nustatyti, ar šie modeliai gali vėl atsirasti, o tai leidžia įmonėms ir investuotojams prisitaikyti ten, kur jie naudoja savo išteklius, kad pasinaudotų galimais būsimais įvykiais.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Nuspėjamoji analizė yra statistikos ir modeliavimo metodų naudojimas siekiant nustatyti būsimus rezultatus. Ji naudojama kaip sprendimų priėmimo priemonė įvairiose pramonės šakose ir disciplinose, tokiose kaip draudimas ir rinkodara. Nuspėjamoji analizė ir mašinų mokymasis dažnai yra painiojami vienas su kitu, bet jos yra skirtingos disciplinos.
Supratimo apie numatomą analizę supratimas
Yra keli numatomų analizės metodų tipai. Pvz., Duomenų gavyba apima didelių duomenų dalių analizę, kad būtų galima nustatyti jų modelius. Teksto analizė daro tą patį, išskyrus didelius teksto blokus.
Nuspėjamuosiuose modeliuose nagrinėjami praeities duomenys, siekiant nustatyti tam tikrų ateities padarinių tikimybę, o aprašomieji modeliai - praeities duomenys, siekiant nustatyti, kaip grupė gali reaguoti į kintamųjų rinkinį.
Nuspėjamoji analizė yra sprendimų priėmimo priemonė įvairiose pramonės šakose. Pvz., Draudimo bendrovės nagrinėja pareiškėjus dėl draudimo, kad nustatytų tikimybę, kad reikės išmokėti būsimą reikalavimą, remiantis dabartiniu panašių draudėjų rizikos fondu, taip pat praeities įvykiais, kurie lėmė išmokas. Rinkodaros specialistai žvelgia į tai, kaip vartotojai reagavo į bendrą ekonomiką planuodami naują kampaniją, ir gali pasitelkti demografinius rodiklius, kad nustatytų, ar dabartinis prekių asortimentas privilios vartotojus pirkti.
Aktyvūs prekybininkai, spręsdami, ar pirkti, ar parduoti vertybinį popierių, atsižvelgia į įvairius rodiklius, pagrįstus praeities įvykiais. Kintamieji vidurkiai, juostos ir lūžio taškai yra pagrįsti istoriniais duomenimis ir naudojami būsimiems kainų pokyčiams prognozuoti.
Įprasti prognozavimo analizės klaidingi teiginiai
Dažna klaidinga nuomonė, kad nuspėjamoji analizė ir mašinų mokymasis yra tie patys dalykai. Prognozuojamąją analizę sudaro daugybė statistinių metodų (įskaitant mašininį mokymąsi, prognozuojamąjį modeliavimą ir duomenų gavybą). Naudojama statistika (tiek istorinė, tiek dabartinė) būsimiems rezultatams įvertinti arba numatyti. Nuspėjamoji analizė padeda mums suprasti galimus įvykius ateityje analizuojant praeitį. Kadangi, kita vertus, mašinų mokymasis yra kompiuterių mokslo dalis, kuri, kaip apibrėžta Arthuro Samuelio - Amerikos pionieriaus kompiuterinių žaidimų ir dirbtinio intelekto srityje - 1959 m. Apibrėžime, suteikia kompiuteriams galimybę mokytis be aiškiai įprogramuotų programų.. “
Dažniausiai pasitaikantys numatomieji modeliai apima sprendimų medžius, regresijas (linijinius ir logistinius) ir neuroninius tinklus - tai yra besiformuojanti gilaus mokymosi metodų ir technologijų sritis.
Nuspėjamos analizės pavyzdys
Prognozavimas yra būtina gamybos užduotis, nes jis užtikrina optimalų išteklių panaudojimą tiekimo grandinėje. Kritiniams tiekimo grandinės rato stipuliams, nesvarbu, ar tai atsargų valdymas, ar parduotuvių aukšte, reikalinga tiksli jų veikimo prognozė. Nuspėjamasis modeliavimas dažnai naudojamas tokioms prognozėms naudojamų duomenų valymui ir optimizavimui. Modeliavimas garantuoja, kad sistema gali sunaudoti daugiau duomenų, įskaitant su klientais susijusias operacijas, kad būtų užtikrinta tikslesnė prognozė.
