Proqnozlaşdırıcı Analitikanın Arxasındakı Texnikalar: Gələcəyin Deşifrəsi

the techniques behind predictive analytics decoding the future

Giriş

Predictive Analytics məlumatları anlamaq və onlarla əlaqə qurmaqda inqilab etdi. Adından da göründüyü kimi, Predictive Analytics bizə mövcud məlumatlar əsasında gələcək nəticələr haqqında savadlı proqnozlar verməyə imkan verir. Konsepsiya sadə səslənsə də, bu proqnozlaşdırma qabiliyyətinin arxasında duran üsullar sadədir. Bu bloq bu proqnozları gücləndirən ən çox istifadə olunan Predictive Analytics üsullarını araşdırmaq məqsədi daşıyır.

Reqressiya təhlili

Xətti reqressiya

Xətti reqressiya, bəlkə də Proqnozlaşdırma Analitikasında ən məşhur üsullardan biridir. Əsasən iki dəyişən arasındakı əlaqəni proqnozlaşdırmaq və müəyyən etmək üçün istifadə olunur. Məsələn, keçmiş performansa əsaslanaraq gələcək satışları proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Logistik reqressiya

Xətti həmkarından fərqli olaraq, Logistic Regression təsnifat tapşırıqları üçün istifadə olunur. Nəticənin "bəli" və ya "xeyr" tipli ola biləcəyi hallarda, məsələn, e-poçt spamının filtrasiyası və ya müştəri itkisinin proqnozlaşdırılması kimi bu, xüsusilə faydalıdır.

Qərar Ağacları və Təsadüfi Meşələr

Qərar Ağacları

Qərar Ağacları həm təsnifat, həm də reqressiya tapşırıqları üçün əla vasitədir. Onlar mürəkkəb qərarları daha sadə, daha idarə edilə bilən suallara bölərək, ağaca bənzər qərarlar modelini formalaşdırmaqla işləyirlər.

Təsadüfi meşələr

Təsadüfi Meşələr, adətən torbalama üsulu ilə öyrədilmiş Qərar Ağaclarının ansamblıdır. Onlar həddən artıq uyğunluğu idarə etmək üçün əladır və adətən tək Qərar Ağacı ilə müqayisədə daha dəqiq proqnozlar təklif edir.

Neyron şəbəkələri

Neyron Şəbəkələri insan beynindən sonra modelləşdirilmiş və bir-biri ilə əlaqəli düyünlərdən və ya "neyronlardan" ibarətdir. Onlar görüntü və nitqin tanınması kimi mürəkkəb tapşırıqlar üçün əladır və müştərilərin seqmentasiyası və satış proqnozu kimi biznes proqramlarında cəlbedicilik qazanırlar.

Zaman seriyalarının təhlili

ARIMA

AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) modelləri maliyyədə səhm qiymətlərini proqnozlaşdırmaq üçün və meteorologiyada hava proqnozu üçün geniş istifadə olunur.

LSTM

Uzun Qısamüddətli Yaddaş (LSTM) ardıcıl məlumatlar üçün xüsusilə yaxşı uyğun gələn təkrarlanan neyron şəbəkə növüdür və təbii dil emalı və maliyyə proqnozu kimi tətbiqlərdə geniş şəkildə istifadə olunur.

Bayes metodları

Bayes üsulları, yeni dəlillərə əsaslanan fərziyyə ehtimalını yeniləmək üçün Bayes teoremini tətbiq edir. Bayes üsulları qeyri-müəyyənlik şəraitində xüsusilə faydalıdır və e-poçt filtri, tibbi diaqnoz və A/B testi kimi sahələrdə geniş tətbiq edilmişdir.

Dəstək Vektor Maşınları (SVM)

SVM əsasən təsnifat tapşırıqları üçün istifadə olunur, lakin reqressiya üçün uyğunlaşdırıla bilər. O, məlumat dəstini ən yaxşı siniflərə bölən və xüsusilə yüksək ölçülü fəzalarda effektiv olan hiperplanı müəyyən etməklə işləyir.

k-Ən Yaxın Qonşular (k-NN)

k-NN alqoritmi ən sadə maşın öyrənmə alqoritmlərindən biridir. Tez-tez təsnifat problemlərində, məsələn, xüsusiyyətlərinə görə məhsulun kateqoriyasının müəyyən edilməsində istifadə olunur. Alqoritm hər bir məlumat nöqtəsini qonşularının necə təsnif edildiyinə görə təsnif edir.

Ansambl üsulları

Təkmilləşdirmə və Torbalama kimi ansambl üsulları bir proqnozlaşdırıcı model yaratmaq üçün birdən çox modeli birləşdirir. Bu üsullar modelin performansını, möhkəmliyini və etibarlılığını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra bilər.

Çağırışlar və Mülahizələr

  1. Həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunsuzluq: Modelin yaxşı ümumiləşdirilməsini təmin etmək üçün düzgün tarazlığı saxlamaq çox vacibdir.

  2. Hesablama Xərcləri: Neyron şəbəkələri kimi bəzi texnikalar hesablama baxımından intensiv ola bilər.

  3. Verilənlərin Əvvəlcədən İşlənməsi: Bir çox alqoritmlər məlumatların xüsusi formatda olmasını tələb edir ki, bu da əlavə əvvəlcədən emal addımlarını tələb edə bilər.

Nəticə

Proqnozlaşdırılan Analitika üsulları təhlili idarə edən, xam məlumatları hərəkətə gətirilə bilən anlayışlara çevirən mühərriklərdir. Hamıya uyğun bir yanaşma mövcud olmasa da, əsas texnikaları və onların müvafiq tətbiqlərini başa düşmək proqnozlaşdırıcı analitik təşəbbüslərinizin effektivliyini əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər.

İstər təcrübəli məlumat alimi, istərsə də məlumatlara əsaslanan strategiyaları həyata keçirməyə çalışan biznes lideri olmağınızdan asılı olmayaraq, bu üsulları mənimsəmək sizə gələcək tendensiyaları daha yaxşı proqnozlaşdırmaq və daha məlumatlı qərarlar qəbul etmək üçün lazım olan alətləri verəcəkdir.



request full demo