Какво представлява прогнозиращото моделиране?
Предсказуемото моделиране е процесът на използване на известни резултати за създаване, обработка и утвърждаване на модел, който може да се използва за прогнозиране на бъдещи резултати. Това е инструмент, използван в прогнозната анализа, техника за извличане на данни, която се опитва да отговори на въпроса "какво евентуално може да се случи в бъдеще?"
Разбиране на предсказуемото моделиране
Бързата миграция към цифрови продукти създаде море от данни, които са лесно достъпни и достъпни за бизнеса. Големите данни се използват от компаниите за подобряване на динамиката на връзката клиент-бизнес. Това огромно количество данни в реално време е получено от източници като социални медии, история на сърфиране в интернет, данни за мобилни телефони и платформи за облачни изчисления.
Анализирайки исторически събития, има вероятност бизнесът да може да предвиди какво ще се случи в бъдеще и да планира съответно. Тези данни обаче обикновено са неструктурирани и твърде сложни, за да бъдат анализирани хората за кратък период от време. Поради сложността, която присъстват огромни количества данни, компаниите все повече използват инструменти за прогнозна анализа, за да прогнозират резултата от събитие, което вероятно ще се случи в близко бъдеще.
Как работи Predictive Analytics
Прогнозната анализа събира и обработва исторически данни в огромни количества и използва мощни компютри, за да оцени случилото се в миналото и след това предоставя оценка на това, което ще се случи в бъдеще.
Прогнозната анализа използва предиктори или известни функции, за да създаде предсказуеми модели, които ще бъдат използвани при получаване на изход. Предсказуемият модел е в състояние да научи как различните точки от данни се свързват помежду си. Две от най-широко използваните техники за прогнозиращо моделиране са регресията и невронните мрежи.
Компаниите все по-често използват прогнозно моделиране, за да правят прогнози за събития, които вероятно ще се случат в близко бъдеще.
Специални съображения
В областта на статистиката регресията се отнася до линейна връзка между входните и изходните променливи. Предсказващият модел с линейна функция изисква един предиктор или функция, за да се предвиди изходът / резултата. Например, банка, която се надява да открие прането на пари в ранните си етапи, може да включи линеен прогнозен модел.
Банката специално иска да знае кой от нейните клиенти е вероятно да се включи в дейности по пране на пари в даден момент. Представят се всички данни на клиентите на банката и се изгражда прогнозен модел около доларовата стойност на трансферите, извършени от всеки клиент за определен период от време.
Моделът е научен да разпознава разликата между транзакция с пране на пари и нормална транзакция. Оптималният резултат от модела трябва да бъде модел, който сигнализира кой клиент изпира пари и кой не. Ако моделът възприеме, че се появява модел на измама за конкретен клиент, той ще създаде сигнал за действие, на който ще участват анализаторите на банката за измами.
Предсказуемите модели се използват и в невронни мрежи като машинно обучение и дълбоко обучение, които са области в изкуствения интелект (AI). Невронните мрежи са вдъхновени от човешкия мозък и са създадени с мрежа от взаимосвързани възли на йерархични нива, което представлява основата за AI. Силата на невронните мрежи се състои в способността им да се справят с нелинейни връзки с данни. Те са в състояние да създадат връзки и модели между променливи, които биха се оказали невъзможни или твърде отнемащи време за човешките анализатори.
Ключови заведения
- Предсказуемото моделиране е процесът на използване на известни резултати за създаване, обработване и утвърждаване на модел, който може да се използва за извършване на бъдещи прогнози.
Така че, докато една банка може да въведе известни променливи, като стойността на трансферите, инициирани от своите клиенти, в своя модел, за да получи желания резултат от това, кой е вероятно да участва в пране на пари, невронната мрежа може да създаде по-мощен модел, ако може успешно създадете връзка между входни променливи като влезли във времето, географско местоположение на потребителя, IP адрес на устройството на потребителя, получател или подател на средствата и всяка друга функция, която е вероятно да състави дейност за пране.
Други техники за прогнозиращо моделиране, използвани от финансовите компании, включват дървета на решения, извличане на данни от времеви серии и анализ на Bayesian. Компаниите, които се възползват от големите данни чрез мерки за прогнозно моделиране, са по-способни да разберат как клиентите им се ангажират с техните продукти и могат да идентифицират потенциални рискове и възможности за една компания.
