Modelowanie predykcyjne w biznesie Metodolog.pl

Modelowanie predykcyjne jest procesem który wykorzystuje techniki statystyczne i prawdopodobieństwo do prognozowania wyników.

Modelowanie predykcyjne – co to jest?

W modelowaniu predykcyjnym wykorzystuje się techniki procedury statystyczne w celu utworzenia praktycznych rozwiązań. Każdy model statystyczny, wykonujący jakaś pracę polegającą na klasyfikacji lub przewidywaniu jest wykonany ze starannie dobranej liczby predyktorów, które są zmiennymi wyjaśniającymi eksploatowane zjawisko. Model może zawierać w sobie proste liniowe równanie lub może być złożoną siecią neuronową, mapowaną przez wyrafinowane oprogramowanie. Modelowanie predykcyjne pozwala na prognozowanie przyszłych wyników, szacowanie ryzyka, ocenę sytuacji oraz ogólnie pojęte strategiczne zarządzanie zasobami, czasem i pieniędzmi.

Gdzie stosuje się modelowanie predykcyjne?

Modelowanie predykcyjne jest często kojarzone z przewidywaniem meteorologicznym i prognozą pogody, niemniej jednak modelowanie predykcyjne ma swoje zastosowanie również w biznesie pod nazwą business intelligence. Np. filtry chroniące skrzynki mailowe przed spamem używają modelowania predykcyjnego opartego na Naiwnym Klasyfikatorze Bayesa, który identyfikuje prawdopodobieństwo, że dana wiadomość jest spamem. Ponad to modelowanie predykcyjne jest stosowane do identyfikowania podejrzanych transakcji bankowych przeprowadzanych przez przestępców (na zasadzie identyfikacji nietypowo zachowujących się obserwacji).

Modelowanie predykcyjne jest również wykorzystywane w zarządzaniem relacjami z klientami. Analizy statystyczne w tym kontekście pozwalają na identyfikacje klientów, którzy potrzebują szybszej odpowiedzi na zapytanie ofertowe lub istnieje szansa, że mogą przestać korzystać z usług (śmierć klienta). Inne dziedziny, takie jak planowanie zapasów, zmiany w zarządzaniu, naprawy powypadkowe, inżynieria, cyfrowe bezpieczeństwo i planowanie rozwoju miast również wykorzystują modelowanie predykcyjne w celu zwiększenia zysków lub redukcji wydatków.

Modelowanie predykcyjne a BIG DATA

Może być kuszące, że wraz z pojawieniem się mglistego pojęcia BIG DATA, modele predykcyjne będą bardziej dokładne. Nic bardziej mylnego. Twierdzenia i teorie statystyczne pokazują, że po przekroczeniu pewnego punktu, dostarczanie większej ilości danych do modelowania predykcyjnego nie dostarcza bardziej dokładnych wyników analiz statystycznych. Statystyczne analizowanie reprezentatywnych porcji dostępnych informacji (dobór obserwacji do próby uczącej i testowej) może pomóc w szybkości rozwijania modelu statystycznego i pozwoli na to, że zostanie on rozwinięty szybciej.

Pomoc statystyczna, analizy statystyczne, usługi naukowe w Metodolog