Полное руководство по прогностическим моделям (важность и использование)

Прогнозные модели — это статистические методы, которые позволяют организациям делать оценки будущих событий. Компании используют их для принятия решений на основе прошлых событий. Понимание того, как работают прогностические модели, может помочь вам снизить риски и улучшить свои операции. В этой статье мы обсудим, что такое прогнозное моделирование, объясним некоторые его применения, предоставим список различных методов, которые вы можете применять, и рассмотрим связанные алгоритмы.

Что такое прогнозное моделирование?

Прогнозное моделирование, также известное как прогнозная аналитика, представляет собой статистический метод, который компании используют для прогнозирования вероятности того, что событие может произойти, на основе прошлых данных и анализа закономерностей в наборах данных. Общая цель при использовании этого — определить, что может произойти, на основе того, что уже произошло. При использовании прогнозного моделирования организации сначала собирают данные, а затем создают статистическую модель. После использования модели они могут предвидеть, что может произойти, и внести соответствующие коррективы.

Почему важно использовать прогностические модели?

Использование прогностических моделей важно, поскольку помогает организациям выявлять потенциальные возможности и готовиться к предстоящим проектам. Это может улучшить деятельность компании, поскольку помогает лучше управлять своими ресурсами. Некоторые другие преимущества использования прогностической модели включают в себя:

• Обнаружение мошенничества и ненормального поведения

• Снижение рисков путем определения надежности отдельных лиц

• Оптимизация маркетинговых кампаний путем прогнозирования реакции клиентов

• Планирование рабочей силы на основе прогнозируемых уровней активности

• Определение новых продуктов для разработки

Использование прогнозного моделирования

Прогнозное моделирование полезно для различных отраслей, таких как проектирование, городское планирование, финансы и управление цифровой безопасностью. Те, кто работает в области метеорологии, используют его для предсказания погоды. Это может помочь метеорологам оценить путь ураганов и то, какой может быть температура через неделю. Предприятия также используют прогнозное моделирование, чтобы определить, какие типы продуктов могут заинтересовать потребителей. Это помогает им ориентировать свои сообщения на тех, кто, скорее всего, купит их товары. Люди в индустрии туризма также используют этот метод при принятии решения о том, как установить цену на авиабилеты на основе ожидаемого спроса.

5 различных методов моделирования

Вот несколько различных методов моделирования, которые можно использовать, с примерами того, как организации их используют и когда они наиболее эффективны:

1. Анализ временных рядов

Анализ временных рядов рассматривает последовательность данных на основе заданных периодов. Компании могут использовать эту модель для просмотра данных за последний год и прогнозирования событий на следующие недели, месяцы или годы. Например, закусочная может просмотреть, сколько людей заказали еду на вынос в прошлом месяце, чтобы предсказать, сколько заказов на вынос они могут получить в следующем месяце. Поскольку этот метод включает в себя рассмотрение того, как различные сезоны могут изменить показатели, он, как правило, имеет большую точность, чем некоторые другие модели. Организации могут использовать эту модель при прогнозировании результатов для нескольких проектов.

2. Прогнозная модель

Модель прогноза — это метод прогнозирования, при котором компания использует числовые данные для оценки будущих событий. Организации, располагающие историческими числовыми данными, могут использовать эту модель для прогнозного анализа. Например, авиакомпания может прогнозировать, сколько звонков в службу поддержки они могут получить в час о проблемах с бронированием рейса после просмотра своих числовых данных за предыдущие годы.

3. Модель классификации

В модели классификации организации классифицируют данные на основе информации, которую они узнали из прошлого. Эта модель полезна, когда компания ищет результат с двумя возможностями. Часто это включает в себя вопрос «да» или «нет». Например, продавец матрасов может спросить: «Исходя из их действий, является ли этот покупатель потенциальным лидом?» Затем они могут классифицировать клиентов в зависимости от того, являются ли они лидами.

4. Модель кластеризации

Модель кластеризации — это метод, при котором компании организуют данные в разные группы на основе их атрибутов. Использование этой модели полезно для тех, кто хочет понять большой набор данных. Например, интернет-магазин одежды может изучить характеристики всех своих покупателей и поместить тех, у кого схожие черты, например возраст, в одну группу. Это позволяет им ориентировать свой маркетинг на определенный тип клиентов.

5. Модель выбросов

Модель выбросов помогает организациям находить в своих данных значения, выходящие за пределы ожидаемого диапазона. Для этого они сравнивают точку данных с медианой и видят, насколько далеко она находится. Это полезно для определения того, является ли что-то нетипичным. Например, банк может просмотреть свои данные, чтобы определить, является ли случай мошенническим требованием, основанным на типичных требованиях.

Алгоритмы, которые вы можете использовать в прогнозном моделировании

Алгоритмы прогнозирования используют либо машинное обучение, которое характерно для структурных данных, таких как электронные таблицы, либо глубокое обучение, которое характерно для данных, содержащих видео, аудио, текст или изображения. Это помогает при использовании моделей прогнозной аналитики. Некоторые алгоритмы, которые вы можете использовать в прогнозном моделировании, включают:

Случайный лес

Случайный лес — это алгоритм классификации, который организации могут использовать для регрессии или категоризации данных. Его название происходит от идеи, что каждый результат является результатом ряда несвязанных деревьев решений или древовидных моделей решений. Часто в этом алгоритме есть вопрос, который разветвляется на несколько ответов.

Например, владельцы кофейни могут задать вопрос: «Добьемся ли мы успеха, если откроем еще одну кофейню?» Одна ветвь может сказать да, а другая может сказать нет. Затем владельцы могли задать дополнительный вопрос на основе ответа филиала. Этот алгоритм полезен для классификации больших объемов данных.

K-средние

Алгоритм K-средних позволяет организациям группировать схожие точки данных. Организации используют этот алгоритм при реализации модели кластеризации. Алгоритм K-Means полезно применять при оценке большого набора данных и попытке найти сходство, чтобы создать более персонализированный план или предложение для отдельных лиц.

Пророк

Prophet — это алгоритм, который организации используют в моделях прогнозирования и временных рядов. Компании часто используют это в моделях прогнозирования или временных рядов при планировании мощностей, например при распределении ресурсов. Это гибкий алгоритм, то есть люди могут использовать его для объяснения различных предположений.

Модель с градиентным усилением

Модель с градиентным усилением — это алгоритм, который организации используют при объединении нескольких деревьев решений. В отличие от алгоритма случайного леса, этот алгоритм включает просмотр связанных деревьев решений. Затем организации могут исправить любые недостатки своих предыдущих деревьев, чтобы построить более точный обзор. Это полезно для ранжирования, например, для перечисления статей в результатах поиска.