Прогнозное моделирование

Что такое прогнозное моделирование?

Прогнозное моделирование — это разработка моделей, которые могут прогнозировать будущие события, тенденции или закономерности на основе исторических данных. Компании используют эти модели для принятия обоснованных решений для будущих начинаний.

Предприятия используют прогностические модели для обнаружения будущих рисков и многообещающих возможностей. Популярные методы прогнозного моделирования включают линейную регрессию, множественную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, интеллектуальный анализ данных и нейронные сети.

Оглавление

• Что такое прогнозное моделирование?
  • Объяснение прогнозного моделирования
  • Техники
  • Примеры
    • №1 – Страховой сектор
    • #2 – Финансы и банковская отрасль
    • №3 – Сектор маркетинга и розничной торговли
    • #4 – Прогноз погоды
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Прогнозное моделирование является подмножеством анализа данных. Создается проверенная модель, которая анализирует исторические данные и текущие данные для прогнозирования будущих событий, аномалий, результатов, тенденций, закономерностей и поведения.
• В прогнозном моделировании используются различные статистические методы и методы обработки данных.
• Прогнозное моделирование широко применяется в бизнесе, производстве, маркетинге, страховании, банковском деле, финансах, здравоохранении, розничной торговле и прогнозах погоды.
• Сбор релевантных данных — самая большая проблема, возникающая при прогнозном моделировании.

Объяснение прогнозного моделирования

Прогнозное моделирование — это инструмент прогнозного анализа. Он широко используется компаниями для определения жизнеспособности нового предприятия, проекта или предложения. Он применяет статистические и аналитические инструменты для анализа текущих данных и исторических данных и определяет будущие результаты.

Предприятия используют этот инструмент для прогнозирования доходов, продаж, расходов, коммерческого успеха и экономического роста. Этот инструмент облегчает идентификацию будущих рисков и разработку корректирующих мер для ограничения ущерба.

Вот некоторые из распространенных прогностических моделей, используемых аналитиками:

1. Модель кластеризации: этот метод группирует собранные данные в кластеры на основе схожих атрибутов или характеристик. Аналитики анализируют поведение всей группы, чтобы определить будущие результаты.
2. Модель классификации: аналитики классифицируют новые данные по аналогичной заранее определенной категории для прогнозирования результатов.
3. Модель выбросов: в модели выбросов аналитики проверяют, не выходят ли определенные данные за рамки обычной модели поведения, чтобы обнаружить мошенничество и ненормальное поведение.
4. Модель прогноза: это одна из самых распространенных моделей предиктивной аналитики; аналитики выполняют различные математические расчеты и просматривают исторические записи, чтобы предсказать будущие результаты.
5. Модель временных рядов: модели временных рядов рассматривают исторические данные и выявляют закономерности в прошлых данных, чтобы получить точку в будущем. Поскольку исторические данные показывают закономерности, становится очевидным, что будущие данные также должны отражать закономерности. Временные ряды используются для взлома будущих моделей; чтобы обеспечить минимальное отклонение между расчетами и реальными результатами.

Самая большая проблема в предиктивной аналитике — сбор релевантных данных. Он включает в себя обширный анализ доступной информации — аналитикам требуются передовые навыки, достаточный опыт и постоянное обучение. Важно отметить, что прогнозы подвержены человеческим ошибкам и личным предубеждениям.

Техники

В прогнозном моделировании используются следующие методы:

1. Линейная регрессия: Когда две непрерывные переменные отображают линейную зависимость, можно использовать линейную регрессию для определения значения зависимой переменной на основе независимой переменной.
2. Множественная регрессия: это похоже на линейную регрессию, за исключением того, что значение зависимой переменной оценивается путем анализа нескольких независимых переменных.
3. Логистическая регрессия: он используется для установления зависимых переменных, когда набор данных велик, что требует категоризации.
4. Древо решений: этот метод обычно используется для интеллектуального анализа данных. Сформулирована блок-схема, представляющая перевернутое дерево. Здесь внутренний узел разбивается на ветви, в которых перечисляются два или более возможных решения, и каждое решение дополнительно подразделяется, чтобы показать другие возможные результаты. Эта методика помогает в выборе наилучшего варианта.
5. Случайный лес: это популярная модель регрессии и классификации. Он используется для решения алгоритмов машинного обучения. Он состоит из нескольких деревьев решений, не связанных друг с другом. Эти деревья решений в совокупности облегчают анализ.
6. Повышение: как следует из названия, этот метод облегчает обучение на основе результатов других моделей — дерева решений, логистической регрессии, нейронной сети и метода опорных векторов.
7. Нейронные сети: это механизм решения проблем, используемый в машинном обучении и искусственном интеллекте. Он разрабатывает набор алгоритмов для вычислительной системы обучения. Эти алгоритмы состоят из трех уровней: ввода, обработки и вывода.

Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы понять прогностическое моделирование.

№1 – Страховой сектор

Страховые компании используют различные методы прогнозирования для оценки стоимости премий, максимизации прибыли, выявления мошенничества и улучшения процессов урегулирования претензий. Например, компания по страхованию транспортных средств анализирует состояние транспортных средств и применяет различные алгоритмы для определения применимой суммы премии.

#2 – Финансы и банковская отрасль

Прежде чем выдать кредит, банки используют модели прогнозирования для проверки кредитных рейтингов заемщиков, чтобы проверить достоверность, предысторию и предыдущие дефолты. Это помогает предсказать вероятность мошенничества, введения в заблуждение и риски, связанные с конкретным клиентом.

№3 – Сектор маркетинга и розничной торговли

Когда компания проводит маркетинговую кампанию, она использует методы прогнозного моделирования, чтобы предвидеть успех кампании. Предиктивный анализ также измеряет целевую аудиторию и будущие продажи. В секторе розничной торговли прогностический анализ обеспечивает прогнозы, основанные на том, какие предприятия принимают решение о необходимых запасах для каждого определенного продукта. Прогнозы помогают решить, какой объем запасов требуется для удовлетворения будущих потребностей, относящихся к конкретному продукту.

#4 – Прогноз погоды

Методы прогнозного моделирования, такие как дерево решений и линейная регрессия, предсказывают изменения погоды и стихийные бедствия — грозы, циклоны и цунами. Эти модели могут определить направление и скорость ветра во время штормов. Таким образом, эти модели используются для оповещения жителей района.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое методы прогнозного моделирования?

Эти методы обнаруживают будущие тенденции, поведение или будущие модели на основе изучения настоящей и прошлой информации. Дерево решений, линейная регрессия, множественная регрессия, логистическая регрессия, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект — вот некоторые распространенные примеры методов прогнозной аналитики.

Как работает прогнозное моделирование?

Эти модели прогнозирования применяют аналитические методы и методы интеллектуального анализа данных к историческим и текущим данным и определяют будущие результаты.

Является ли прогнозное моделирование машинным обучением?

Прогнозное моделирование — это не то же самое, что машинное обучение. Прогнозирующий анализ — это процесс, в котором используются математические методы для прогнозирования будущих результатов. Машинное обучение, с другой стороны, применяет методы когнитивного обучения для разработки компьютерных моделей и сложных алгоритмов.

Как прогнозная аналитика используется в бизнесе?

Предиктивная аналитика является важным инструментом, используемым в финансовых прогнозах. Компании используют эти прогнозы для определения финансовой жизнеспособности долгосрочных проектов. Предприятия также используют прогностический анализ для прогнозирования будущих продаж, будущей прибыли и будущих расходов. На основе этих прогнозов принимаются важные управленческие решения. Кроме того, эти методы используются для прогнозирования потенциальных рисков и неопределенностей в будущем, чтобы минимизировать потери.

Рекомендуемые статьи

Это руководство о том, что такое прогнозное моделирование и определение. Мы объясняем методы прогнозного моделирования, применяемые к машинному обучению, интеллектуальному анализу данных и другим примерам. Вы можете узнать больше об экономике из следующих статей –

• Статистический анализ
• Моделирование Монте-Карло
• Множественная линейная регрессия