Modelarea predictivă
Ce este modelarea predictivă?
Modelarea predictivă este procesul de utilizare a rezultatelor cunoscute pentru a crea, procesa și valida un model care poate fi utilizat pentru a prognoza rezultatele viitoare. Este un instrument utilizat în analiza predictivă, o tehnică de extragere a datelor care încearcă să răspundă la întrebarea „ce s-ar putea întâmpla în viitor?”
Chei de luat masa
- Modelarea predictivă este procesul de utilizare a rezultatelor cunoscute pentru a crea, procesa și valida un model care poate fi utilizat pentru a face predicții viitoare.
- Două dintre cele mai utilizate tehnici de modelare predictivă sunt regresia și rețelele neuronale.
- Companiile pot folosi modelarea predictivă pentru a prognoza evenimentele, comportamentul clienților, precum și riscurile financiare, economice și de piață.
Înțelegerea modelării predictive
Prin analiza evenimentelor istorice, companiile pot utiliza modelarea predictivă pentru a crește probabilitatea de prognozare a evenimentelor, comportamentul clienților, precum și riscurile financiare, economice și de piață.
Migrația rapidă către produsele digitale a creat o mare de date care sunt disponibile pentru întreprinderi. Datele mari sunt utilizate de companii pentru a îmbunătăți dinamica relației dintre clienți și companii. Această cantitate vastă de date în timp real este recuperată din surse precum rețelele de socializare, istoricul navigării pe internet, datele de pe telefonul mobil și platformele de cloud computing.
Cu toate acestea, datele sunt de obicei nestructurate și prea complexe pentru ca oamenii să le poată analiza într-o perioadă scurtă de timp. Datorită volumului mare de date, companiile folosesc instrumente de modelare predictivă – adesea prin intermediul programelor de calculator. Programele procesează cantități uriașe de date istorice pentru a evalua și identifica tiparele din cadrul datelor. De acolo, modelul poate oferi o înregistrare istorică, precum și o evaluare a comportamentelor sau evenimentelor care ar putea apărea din nou sau în viitor.
Modelarea predictivă poate fi utilizată de echipele sportive pentru a analiza probabilitățile de succes folosind statistici ale jucătorilor și analize situaționale.
Aplicații ale modelării predictive
Analiza predictivă folosește predictori sau caracteristici cunoscute pentru a crea modele predictive care vor fi utilizate la obținerea unei ieșiri. Un model predictiv este capabil să învețe cum diferite puncte de date se conectează între ele. Două dintre cele mai utilizate tehnici de modelare predictivă sunt regresia și rețelele neuronale.
În domeniul statisticii, regresia se referă la o relație liniară între variabilele de intrare și de ieșire. Un model predictiv cu funcție liniară necesită un predictor sau o caracteristică pentru a prezice rezultatul sau rezultatul. De exemplu, o bancă care speră să detecteze spălarea banilor în primele sale etape ar putea încorpora un model predictiv liniar.
Banca dorește să identifice care dintre clienții săi sunt susceptibili să se angajeze în activități de spălare a banilor la un moment dat. Folosind datele clienților băncii, se construiește un model predictiv în jurul valorii de dolari a transferurilor de bani pe care clienții le-au făcut într-o perioadă de timp.
Modelul este învățat să recunoască diferența dintre o tranzacție de spălare a banilor și o tranzacție normală. Rezultatul optim al modelului ar trebui să fie un model care semnalează ce client a spălat bani și care nu. Dacă modelul percepe că apare un tipar de fraudă pentru un anumit client, acesta va crea un semnal de acțiune, la care va participa unitatea de prevenire a fraudei a băncii.
Instrumente de modelare predictivă
Modelele predictive sunt, de asemenea, utilizate în rețelele neuronale, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă, care sunt câmpuri în inteligența artificială (AI). Rețelele neuronale sunt inspirate de creierul uman și sunt create cu o rețea de noduri interconectate la niveluri ierarhice, care reprezintă fundamentul pentru AI. Puterea rețelelor neuronale constă în capacitatea lor de a gestiona relații de date neliniare. Ei sunt capabili să creeze relații și modele între variabile care s-ar dovedi imposibile sau consumatoare de timp pentru analiștii umani.
Pe de o parte, o bancă poate introduce variabile cunoscute, cum ar fi valoarea transferurilor inițiate de clienții săi în modelul său pentru a determina cine este susceptibil să se angajeze în spălarea banilor. Pe de altă parte, o rețea neuronală poate crea un model mai puternic prin crearea unei relații între variabilele de intrare. Aceste variabile de intrare ar putea include timpul conectat, locația geografică a utilizatorului, adresa IP a dispozitivului utilizatorului, destinatarul sau expeditorul fondurilor și orice altă variabilă sau comportament care ar putea fi implicat în activitatea de spălare a banilor.
Alte tehnici de modelare predictivă utilizate de companiile financiare includ arborii de decizie, extragerea datelor de serii cronologice și analiza bayesiană. Companiile care profită de datele mari prin măsuri de modelare predictivă sunt mai capabile să înțeleagă modul în care clienții lor se angajează cu produsele lor și pot identifica potențialele riscuri și oportunități pentru companie.