Predvidevanje Analytics

Kaj so prediktivna analitika?

Predvidevna analitika opisuje uporabo statistike in modeliranja za določitev prihodnje uspešnosti na podlagi trenutnih in preteklih podatkov. Predvidevna analitika preuči vzorce podatkov, da ugotovi, ali se bodo ti vzorci verjetno ponovno pojavili, kar podjetjem in vlagateljem omogoča, da se prilagodijo, kje uporabljajo svoje vire, da izkoristijo morebitne prihodnje dogodke.

Ključni odvzemi

• Prediktivna analitika je uporaba statistike in tehnik modeliranja za določitev prihodnje uspešnosti.
• Uporablja se kot orodje odločanja v različnih panogah in disciplinah, kot sta zavarovanje in trženje.
• Prediktivna analitika in strojno učenje se pogosto zamenjujeta, vendar sta to različni disciplini.

Razumevanje napovedne analitike

Na voljo je več vrst metod napovedne analitike. Na primer, rudarjenje podatkov vključuje analizo velikih tranš podatkov za odkrivanje vzorcev iz njih. Analiza besedila naredi enako, razen velikih blokov besedila.

Predvidevni modeli gledajo na pretekle podatke, da ugotovijo verjetnost določenih prihodnjih izidov, opisni modeli pa na pretekle podatke, da ugotovijo, kako se lahko skupina odzove na nabor spremenljivk.

Napovedna analitika je orodje odločanja v različnih panogah. Na primer, zavarovalnice pregledajo vlagatelje zavarovalnih polic, da ugotovijo verjetnost, da bodo morali izplačati prihodnjo terjatev na podlagi trenutnega sklada tveganj podobnih zavarovancev, pa tudi preteklih dogodkov, ki so povzročili izplačila. Tržniki si ogledajo, kako so se potrošniki odzvali na celotno gospodarstvo, ko načrtujejo novo kampanjo, in lahko z demografskimi premiki ugotovijo, ali bo trenutna kombinacija izdelkov potrošnike privabila k nakupu.

Aktivni trgovci si pri odločanju o nakupu ali prodaji vrednostnega papirja ogledajo različne meritve, ki temeljijo na preteklih dogodkih. Gibljiva povprečja, pasovi in ​​točke preloma temeljijo na preteklih podatkih in se uporabljajo za napovedovanje prihodnjih gibanj cen.

Pogoste napačne predstave o predvidevanju storitve Analytics

Pogosta napačna misel je, da sta napovedna analitika in strojno učenje iste stvari. V svojem bistvu napovedna analitika vključuje vrsto statističnih tehnik (vključno s strojnim učenjem, napovednim modeliranjem in rudarjenjem podatkov) in uporablja statistiko (zgodovinsko in trenutno) za oceno ali napovedovanje prihodnjih rezultatov. Napovedna analitika nam pomaga razumeti morebitne prihodnje dogodke z analizo preteklosti. Medtem ko je strojno učenje na drugi strani podpolje računalništva, ki je po definiciji Arthurja Samuela iz leta 1959 - ameriški pionir na področju računalniških iger in umetne inteligence, ki "računalnikom omogoča učenje, ne da bi bilo izrecno programirano . "

Najpogostejši modeli napovedovanja vključujejo odločitvena drevesa, regresije (linearne in logistične) in nevronske mreže - ki je nastajajoče področje metod in tehnologij globokega učenja.

Primer predvidevanja analitike

Napovedovanje je bistvena naloga v proizvodnji, saj zagotavlja optimalno izrabo virov v dobavni verigi. Natančne napovedi kolesa dobavne verige, ne glede na to, ali gre za upravljanje zalog ali prodajalno, zahtevajo natančne napovedi za delovanje. Predvidevno modeliranje se pogosto uporablja za čiščenje in optimizacijo kakovosti podatkov, ki se uporabljajo za takšne napovedi. Modeliranje zagotavlja, da bo sistem lahko zaužil več podatkov, tudi iz operacij, usmerjenih v stranke, da bi zagotovili natančnejšo napoved.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kako lahko receptična analitika pomaga podjetjem Napisna analitika uporablja strojno učenje, da podjetjem pomaga pri odločanju o poteku ukrepanja na podlagi napovedi računalniškega programa. več Branje v predvidevalnem modeliranju Predvidevalno modeliranje je postopek uporabe znanih rezultatov za ustvarjanje, predelavo in potrjevanje modela, ki ga je mogoče uporabiti za napovedovanje prihodnjih rezultatov. več V notranjosti podatkovne znanosti in njene uporabe Podatkovna znanost se osredotoča na zbiranje in uporabo velikih podatkov za zagotavljanje pomembnih informacij v industriji, raziskavah in življenjskem kontekstu. več Opredelitev nevronske mreže Nevronsko omrežje je niz algoritmov, ki s pomočjo procesa, ki posnema delovanje človeških možganov, identificirajo odnose v naboru podatkov. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več Kako deluje analitika podatkov Analitika podatkov je znanost analiziranja surovih podatkov, da bi lahko sklepali o teh informacijah. Mnoge tehnike in procese analitike podatkov so avtomatizirali v mehanske procese in algoritme. več partnerskih povezav