預(yù)測建模是一種數(shù)學(xué)方法，用于通過分析給定輸入數(shù)據(jù)集的模式來預(yù)測未來事件或結(jié)果。它是預(yù)測分析的重要組成部分，是一種使用當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測活動、行為和趨勢的數(shù)據(jù)分析類型。

雖然預(yù)測建模的重點是預(yù)測未來，但它也可以預(yù)測結(jié)果(例如，交易被欺詐的可能性)。 在這種情況下，事件已經(jīng)發(fā)生(欺詐行為已經(jīng)實施)。 在這種情況下，目標(biāo)是預(yù)測未來的分析是否會顯示交易是欺詐行為。預(yù)測建模還可用于預(yù)測未來的索賠或促進(jìn) "假設(shè) "分析。

一、預(yù)測模型的主要類型

預(yù)測模型的分類方法有很多種，在實踐中，可以將多種類型的模型結(jié)合起來，以達(dá)到最佳效果。主要分為無監(jiān)督模型和有監(jiān)督模型。

a.無監(jiān)督模型使用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，利用邏輯回歸、時間序列分析和決策樹等技術(shù)直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

b.有監(jiān)督模型則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等較新的機器學(xué)習(xí)技術(shù)來識別隱藏在先前標(biāo)注數(shù)據(jù)中的模式。

這些方法的主要區(qū)別在于，使用監(jiān)督模型時，必須更加注意事先正確標(biāo)注數(shù)據(jù)集。

在某些情況下，標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計回歸分析可以提供最佳的預(yù)測能力。而在其他情況下，更復(fù)雜的建模才是正確的方法。例如，在醫(yī)院中，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計技術(shù)可能足以識別重要的排班限制，但要優(yōu)化醫(yī)生的病人分配，可能需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種深度學(xué)習(xí)形式)。

收集樣本數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)分析師必須選擇一個合適的模型。線性回歸是最簡單的預(yù)測模型之一。線性模型采用兩個相關(guān)變量--一個自變量和一個因變量--并將一個變量繪制在 x 軸上，另一個變量繪制在 y 軸上。該模型應(yīng)用最適合所得數(shù)據(jù)點的直線。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用它來預(yù)測因變量的未來發(fā)生情況。

二、最常用的方法包括以下幾種

1.決策樹

決策樹算法采用數(shù)據(jù)(挖掘的、開源的、內(nèi)部的)，并將其呈現(xiàn)為一個分支，以顯示不同決策的可能結(jié)果。決策樹根據(jù)之前的決策對響應(yīng)變量進(jìn)行分類并預(yù)測響應(yīng)變量，可用于不完整的數(shù)據(jù)集，并且易于解釋，數(shù)據(jù)科學(xué)家新手也可以使用。

2.時間序列分析

這是一種通過時間序列預(yù)測事件的技術(shù)。通過分析過去的趨勢并進(jìn)行推斷，可以預(yù)測未來的事件。

3.會計回歸

這是一種有助于準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析方法。隨著輸入的數(shù)據(jù)越來越多，算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和分類的能力也會提高，從而可以進(jìn)行預(yù)測。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這種技術(shù)通過觀察大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中變量之間的相關(guān)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今許多人工智能(AI)范例的基礎(chǔ)，如圖像識別、智能助手和自然語言生成。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最復(fù)雜的預(yù)測建模領(lǐng)域。這種類型的機器學(xué)習(xí)模型可以獨立檢查大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，尋找數(shù)據(jù)中變量之間的相關(guān)性。它甚至可以檢測到只有在檢查了數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點之后才會出現(xiàn)的微妙關(guān)聯(lián)。然后，該算法可以對與它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集類型相同的無標(biāo)記數(shù)據(jù)文件進(jìn)行推斷。

三、流行的預(yù)測建模算法

隨機森林。這種算法結(jié)合了不相關(guān)的決策樹，使用分類和回歸來組織和標(biāo)記大量數(shù)據(jù)。

增強梯度模型。與隨機森林一樣，這種算法也使用多棵決策樹，但在這種方法中，每棵決策樹都會糾正前一棵決策樹的缺陷，從而構(gòu)建出更準(zhǔn)確的圖像。

K-means 算法。這種算法以類似于聚類模型的方式對數(shù)據(jù)點進(jìn)行分組，廣泛用于開發(fā)個性化零售產(chǎn)品。它能發(fā)現(xiàn)大量客戶群體之間的相似性，從而制定個性化的優(yōu)惠方案。

先知。該算法是一種預(yù)測程序，對產(chǎn)能規(guī)劃尤為有效，可處理時間序列數(shù)據(jù)，相對靈活。

四、預(yù)測建模的挑戰(zhàn)

以下是與預(yù)測建模相關(guān)的一些挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

預(yù)測建模最常被忽視的挑戰(zhàn)之一是獲取適量的數(shù)據(jù)，并對正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以便在開發(fā)算法時使用。據(jù)估計，數(shù)據(jù)分析師在這一階段花費的時間約占 80%。收集數(shù)據(jù)固然重要，但如果不對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)墓芾砗颓謇?，其效用就會受到限制?/p>

數(shù)據(jù)分類后，企業(yè)必須注意避免過度擬合。對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過度測試可能導(dǎo)致模型看起來非常準(zhǔn)確，但卻記住了數(shù)據(jù)集中的關(guān)鍵點，而不是學(xué)會歸納。

2.技術(shù)和文化障礙

盡管預(yù)測建模通常被認(rèn)為是一個數(shù)學(xué)問題，但用戶仍需要對可能阻礙他們獲取所需數(shù)據(jù)的技術(shù)和組織障礙進(jìn)行規(guī)劃。通常，包含有用數(shù)據(jù)的系統(tǒng)無法直接連接到中央數(shù)據(jù)倉庫。此外，一些業(yè)務(wù)部門可能認(rèn)為他們管理的數(shù)據(jù)是自己的資源，因此可能不會隨意與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊共享。

3.選擇正確的業(yè)務(wù)案例

預(yù)測建模計劃的另一個可能障礙是確保項目能夠解決正確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。有時，數(shù)據(jù)分析師會發(fā)現(xiàn)在某個特定時間點上似乎很有趣的相關(guān)性，并創(chuàng)建算法來進(jìn)一步探索這些相關(guān)性。然而，僅僅因為他們發(fā)現(xiàn)了一些在統(tǒng)計學(xué)上有意義的東西，并不意味著這些東西提供了企業(yè)可以利用的洞察力。預(yù)測建模計劃需要有堅實的業(yè)務(wù)相關(guān)性基礎(chǔ)。

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