Prediktívne analýzy
Prediktívna analýza popisuje použitie štatistík a modelovania na určenie budúcej výkonnosti na základe súčasných a historických údajov. Prediktívna analytika sa zameriava na vzorce v údajoch s cieľom určiť, či sa tieto vzorce pravdepodobne znovu objavia, čo umožňuje podnikom a investorom prispôsobiť sa, kde využívajú svoje zdroje, aby využili možné budúce udalosti.
Kľúčové jedlá
- Prediktívna analytika je použitie štatistík a techník modelovania na určenie budúcej výkonnosti.
- Používa sa ako nástroj rozhodovania v rôznych odvetviach a disciplínach, napríklad v poisťovníctve a marketingu.
- Prediktívne analýzy a strojové učenie sa často vzájomne zamieňajú, ale sú to odlišné disciplíny.
Pochopenie prediktívnej analýzy
K dispozícii je niekoľko druhov metód prediktívnej analýzy. Napríklad dolovanie údajov zahŕňa analýzu veľkých častí údajov na zistenie vzorcov z nich. Textová analýza robí to isté, s výnimkou veľkých blokov textu.
Prediktívne modely sa zameriavajú na minulé údaje s cieľom určiť pravdepodobnosť určitých budúcich výsledkov, zatiaľ čo deskriptívne modely sa zaoberajú minulými údajmi a určujú, ako môže skupina reagovať na množinu premenných.
Prediktívna analytika je nástrojom rozhodovania v rôznych odvetviach. Poisťovacie spoločnosti napríklad skúmajú žiadateľov o poistné zmluvy, aby určili pravdepodobnosť, že budú musieť zaplatiť za budúce poistné plnenie na základe súčasného súboru rizík podobných poistníkov, ako aj z minulých udalostí, ktoré viedli k výplatám. Obchodníci skúmajú, ako spotrebitelia reagovali pri plánovaní novej kampane na celkovú ekonomiku, a môžu pomocou posunov v demografii určiť, či súčasná zmes produktov pritiahne spotrebiteľov k nákupu.
Aktívni obchodníci pri rozhodovaní, či kúpiť alebo predať cenný papier, skúmajú rôzne metriky založené na minulých udalostiach. Kĺzavé priemery, pásma a body zlomu sú založené na historických údajoch a používajú sa na predpoveď budúcich pohybov cien.
Bežné mylné predstavy o prediktívnej analýze
Bežná mylná predstava je, že prediktívna analýza a strojové učenie sú rovnaké veci. Predikčná analytika vo svojom jadre zahŕňa rad štatistických techník (vrátane strojového učenia, prediktívneho modelovania a získavania údajov) a na odhadovanie alebo predpovedanie budúcich výsledkov používa štatistiku (historickú aj súčasnú). Prediktívna analýza nám pomáha pochopiť možné budúce udalosti analýzou minulosti. Zatiaľ čo strojové učenie je na druhej strane oblasťou počítačovej vedy, ktorá podľa definície Arthura Samuela z roku 1959 - americký priekopník v oblasti počítačových hier a umelej inteligencie, ktorý „počítačom umožňuje učiť sa bez toho, aby bol výslovne naprogramovaný“ . "
Medzi najbežnejšie prediktívne modely patria rozhodovacie stromy, regresie (lineárne a logistické) a neurónové siete - čo je vznikajúca oblasť metód a technológií hlbokého učenia.
Príklad prediktívnej analýzy
Prognózovanie je základnou úlohou výroby, pretože zaisťuje optimálne využitie zdrojov v dodávateľskom reťazci. Kritické lúče kolesa dodávateľského reťazca, či už ide o riadenie zásob alebo o dielňu, vyžadujú pre svoju činnosť presné predpovede. Prediktívne modelovanie sa často používa na čistenie a optimalizáciu kvality údajov používaných v takýchto prognózach. Modelovanie zabezpečuje, že systém môže prijímať viac údajov, a to aj z operácií orientovaných na zákazníka, aby sa zabezpečila presnejšia predpoveď.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.