Прогностичне моделювання
Що таке прогнозне моделювання?
Прогностичне моделювання – це процес використання відомих результатів для створення, обробки та перевірки моделі, яка може бути використана для прогнозування майбутніх результатів. Це інструмент, який використовується в інтелектуальній аналітиці, техніці видобутку даних, яка намагається відповісти на питання “що може трапитися в майбутньому?”
Ключові винос
- Прогностичне моделювання – це процес використання відомих результатів для створення, обробки та перевірки моделі, яка може бути використана для прогнозування в майбутньому.
- Дві найбільш широко використовувані методи прогнозуючого моделювання – це регресія та нейронні мережі.
- Компанії можуть використовувати прогнозне моделювання для прогнозування подій, поведінки споживачів, а також фінансових, економічних та ринкових ризиків.
Розуміння прогнозного моделювання
Аналізуючи історичні події, компанії можуть використовувати прогнозне моделювання для збільшення ймовірності прогнозування подій, поведінки споживачів, а також фінансових, економічних та ринкових ризиків.
Швидка міграція до цифрових продуктів створила море даних, доступних для бізнесу. Великі дані використовуються компаніями для поліпшення динаміки відносин між клієнтами та бізнесом. Ця величезна кількість даних у реальному часі отримується з таких джерел, як соціальні медіа, історія веб-перегляду, дані стільникових телефонів та платформи хмарних обчислень.
Однак дані, як правило, неструктуровані і занадто складні для аналізу людьми за короткий проміжок часу. Завдяки величезному обсягу даних, компанії використовують засоби інтелектуального моделювання – часто за допомогою комп’ютерних програм. Програми обробляють величезну кількість історичних даних для оцінки та виявлення закономірностей у даних. З цього моменту модель може надати історичний запис, а також оцінку того, яка поведінка чи події можуть повторитися знову чи в майбутньому.
Короткий огляд
Прогнозне моделювання може бути використано спортивними командами для аналізу ймовірностей успіху за допомогою статистики гравців та ситуаційного аналізу.
Застосування прогнозного моделювання
Прогностична аналітика використовує предиктори або відомі функції для створення прогнозних моделей, які будуть використовуватися для отримання результату. Прогнозна модель здатна дізнатися, як різні точки даних з’єднуються між собою. Дві найбільш широко використовувані методи прогнозуючого моделювання – це регресія та нейронні мережі.
У галузі статистики регресія відноситься до лінійної залежності між вхідними та вихідними змінними. Прогнозована модель з лінійною функцією вимагає одного предиктора або ознаки для прогнозування результату чи результату. Наприклад, банк, який сподівається виявити відмивання грошей на ранніх стадіях, може включити лінійну модель прогнозування.
Банк хоче визначити, хто з його клієнтів може в якийсь момент брати участь у відмиванні грошей. Використовуючи дані клієнтів банку, побудована прогнозна модель навколо доларової суми грошових переказів, які клієнти здійснювали протягом певного періоду.
Модель вчать розпізнавати різницю між операцією з відмиванням грошей та звичайною операцією. Оптимальним результатом моделі має бути модель, яка сигналізує, хто замовник відмивав гроші, а який ні. Якщо модель сприймає, що модель шахрайства виникає для конкретного клієнта, це створить сигнал до дії, до якого приєднається підрозділ запобігання шахрайству банку.
Інструменти інтелектуального моделювання
Прогнозні моделі також використовуються в нейронних мережах, таких як машинне навчання та глибоке навчання, які є сферами штучного інтелекту (ШІ). Нейронні мережі натхненні людським мозком і створені з мережею взаємопов’язаних вузлів на ієрархічних рівнях, що є основою для штучного інтелекту. Потужність нейронних мереж полягає в їх здатності обробляти нелінійні відносини даних. Вони здатні створювати взаємозв’язки та закономірності між змінними, які виявляться неможливими або занадто трудомісткими для аналітиків.
З одного боку, банк може ввести відомі змінні, такі як вартість переказів, ініційованих його клієнтами, у свою модель, щоб визначити, хто, ймовірно, братиме участь у відмиванні грошей. З іншого боку, нейронна мережа може створити більш потужний шаблон, створюючи взаємозв’язок між вхідними змінними. Ці вхідні змінні можуть включати вхід в систему, географічне розташування користувача, IP-адресу пристрою користувача, одержувача або відправника коштів та будь-яку іншу змінну або поведінку, яка, ймовірно, буде задіяна у відмиванні коштів.
Інші методи прогнозного моделювання, що використовуються фінансовими компаніями, включають дерева рішень, аналіз даних часових рядів та байєсівський аналіз. Компанії, які використовують переваги великих даних за допомогою заходів прогнозного моделювання, краще розуміють, як їхні клієнти взаємодіють із їхніми продуктами, та можуть виявити потенційні ризики та можливості для компанії.