Предиктивная аналитика произвела революцию в том, как мы понимаем данные и взаимодействуем с ними. Как следует из названия, предиктивная аналитика позволяет нам делать обоснованные прогнозы будущих результатов на основе существующих данных. Хотя концепция может показаться простой, методы, лежащие в основе этой возможности прогнозирования, совсем не просты. Целью этого блога является изучение некоторых из наиболее часто используемых методов прогнозной аналитики, которые способствуют этим прогнозам.
Линейная регрессия, пожалуй, один из самых известных методов прогнозной аналитики. В основном он используется для прогнозирования и выявления взаимосвязей между двумя переменными. Например, его можно использовать для прогнозирования будущих продаж на основе прошлых результатов.
В отличие от своего линейного аналога, логистическая регрессия используется для задач классификации. Это особенно полезно в ситуациях, когда результат может быть типа «да» или «нет», например при фильтрации спама в электронной почте или прогнозировании оттока клиентов.
Деревья решений — отличные инструменты как для задач классификации, так и для регрессии. Они работают, разбивая сложные решения на более простые и выполнимые вопросы, образуя древовидную модель решений.
Случайные леса — это ансамбль деревьев решений, обычно обучаемых методом пакетирования. Они отлично справляются с переоснащением и обычно предлагают более точные прогнозы по сравнению с одним деревом решений.
Нейронные сети созданы по образцу человеческого мозга и состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов». Они отлично подходят для сложных задач, таких как распознавание изображений и речи, и набирают обороты в бизнес-приложениях, таких как сегментация клиентов и прогнозирование продаж.
Модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) широко используются в финансах для прогнозирования цен на акции и в метеорологии для прогнозирования погоды.
Долговременная краткосрочная память (LSTM) — это тип рекуррентной нейронной сети, особенно хорошо подходящий для последовательных данных и широко используемый в таких приложениях, как обработка естественного языка и финансовое прогнозирование.
Байесовские методы применяют теорему Байеса для обновления вероятности гипотезы на основе новых данных. Байесовские методы особенно полезны в условиях неопределенности и широко применяются в таких областях, как фильтрация электронной почты, медицинская диагностика и A/B-тестирование.
SVM в основном используется для задач классификации, но может быть адаптирован для регрессии. Он работает путем определения гиперплоскости, которая лучше всего делит набор данных на классы и особенно эффективна в многомерных пространствах.
Алгоритм k-NN — один из простейших алгоритмов машинного обучения. Его часто используют в задачах классификации, например, при определении категории продукта на основе его характеристик. Алгоритм классифицирует каждую точку данных на основе того, как классифицируются ее соседи.
Ансамблевые методы, такие как Boosting и Bagging, объединяют несколько моделей для создания одной прогнозной модели. Эти методы могут значительно улучшить производительность, устойчивость и надежность модели.
Переоснащение и недостаточное оснащение. Крайне важно найти правильный баланс, чтобы обеспечить хорошее обобщение модели.
Вычислительные затраты. Некоторые методы, такие как нейронные сети, могут требовать больших вычислительных ресурсов.
Предварительная обработка данных. Многие алгоритмы требуют, чтобы данные были в определенном формате, что может потребовать дополнительных шагов предварительной обработки.
Методы прогнозной аналитики — это механизмы, которые управляют анализом, превращая необработанные данные в ценные идеи. Хотя универсального подхода не существует, понимание фундаментальных методов и их соответствующих применений может значительно повысить эффективность ваших инициатив в области прогнозной аналитики.
Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным или бизнес-лидером, стремящимся реализовать стратегии, основанные на данных, понимание этих методов даст вам инструменты, необходимые для лучшего прогнозирования будущих тенденций и принятия более обоснованных решений.
