Por que modelagem preditiva
A modelagem preditiva é útil para determinar informações precisas em um conjunto classificado de perguntas e também permite previsões entre os usuários. Para manter uma vantagem animada, é sério manter uma visão dos resultados e eventos futuros que confrontam suposições importantes. Os profissionais de análise costumam usar dados das seguintes fontes para alimentar modelos preditivos:
- Dados de transação
- Dados de CRM
- Dados relacionados ao atendimento ao cliente
- Dados de pesquisa ou sondagem
- Dados econômicos
- Dados demográficos relacionados
- Dados gerados através de máquinas
- Dados sobre representação geográfica
- Dados de marketing e publicidade digital
- Dados sobre tráfego na web
Tipos de modelagem preditiva
Existem diferentes tipos de técnicas de regressão disponíveis para fazer previsões. Nas seções a seguir, discutiremos em detalhes.
1. Análise Descritiva:
Relacionado aos dados. Por exemplo, uma empresa da Saas coloca à venda 3.000 licenças no trimestre 2 e 2.000 licenças no trimestre 1. A análise descritiva responde à venda total da consulta entre esses dois períodos.
2. Análise de diagnóstico:
O motivo da análise descritiva reside na análise de diagnóstico. A partir do exemplo acima, a análise de diagnóstico prossegue uma etapa adicional com os dados. Também poderia prever se o aumento nas vendas se deve ao desempenho dos vendedores ou ao aumento de interesse em uma determinada sociedade.
3. Análise Preditiva:
A análise preditiva explora métodos como mineração de dados e aprendizado de máquina para prever o futuro. Aqui, o processo envolve examinar os dados passados e determinar a ocorrência futura. Os analistas de dados podem construir modelos preditivos para manter os dados necessários. a análise preditiva difere amplamente da mineração de dados, porque a parte final destaca as descobertas de relações ocultas entre essas variáveis, enquanto as anteriores relacionam um modelo para concluir o término provável. Uma empresa de SaaS pode modelar dados sobre vendas de gastos anteriores com marketing em todas as áreas para gerar um modelo de previsão para receita potencial com base nos gastos com marketing.
4. Análise prescritiva:
A análise prescritiva apresenta uma proposta com base em um resultado previsto. em relação aos dados históricos, é possível recomendar ações.
Métodos de modelagem:
Os métodos de modelagem preditiva mais utilizados são os seguintes,
1. Regressão linear simples:
Um método estatístico para mencionar a relação entre duas variáveis que são contínuas.
2. Regressão linear múltipla:
Um método estatístico para mencionar a relação entre mais de duas variáveis que são contínuas.
3. Regressão polinomial:
Uma relação não linear entre resíduos versus um preditor levará a uma relação não linear. Isso pode ser arquivado através de um modelo de regressão polinomial.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. Regressão do vetor de suporte:
O Support Vector Machine é outro método de regressão, que caracteriza o algoritmo com base em todos os principais recursos. A regressão de vetores de suporte (SVR) aplica princípios semelhantes aos do SVM para classificação, com algumas pequenas diferenças.
5. Regressão em árvore de decisão:
Uma árvore como uma estrutura é usada nesses modelos de árvore de decisão para construir algoritmos relacionados à classificação ou regressão. Aqui, a árvore de decisão é desenvolvida de forma incremental, subconjuntando o conjunto de dados fornecido em partes menores.
6. Naive Bayes:
No aprendizado de máquina, eles são classificadores probabilísticos simples, previstos pela aplicação do teorema de Bayes ao lado de suposições independentes.
Eu. Snippet de código da 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)
prever taxas de produção e estoque. Além disso, falhas de produção podem ser determinadas usando dados anteriores.
ii. Vantagem competitiva em relação aos concorrentes, ao se reunir com os dados do cliente, você pode apresentar informações sobre o motivo dos clientes escolherem os produtos dos concorrentes, determinando que esses dados ajudarão a manter uma vantagem sobre os clientes.
iii. Redução de risco e detecção de fraude
iv. Entendendo melhor as expectativas dos clientes
v. Melhores campanhas de marketing
Vantagens da modelagem preditiva:
Melhoria da eficiência da produção, permite que as empresas efetivamente modelem processos preditivos através dos quais implica estatísticas e dados para prever resultados com modelos de dados. Esses modelos permitem prever desde classificações de TV a esportes, avanços tecnológicos e ganhos corporativos.
A modelagem preditiva é outra maneira denominada
- Análise preditiva
- Análise preditiva
- Aprendizado de máquina
Desvantagens da modelagem preditiva:
- Existe uma lacuna prática com esses modelos de previsão ao entender o comportamento humano
- Modelos de decisão de poder indireto
- Falha na previsão da votação
Conclusão:
Embora considerado um problema matemático, a modelagem preditiva sempre publica a expectativa dos usuários de planejar as barreiras técnicas e organizacionais que podem impedi-los de obter os dados necessários. e em um ponto mais amplo, essa técnica será amplamente útil na seção de análise do mundo dos dados.
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