차례:
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예측 모델링은 비즈니스의 여러 측면을 관리하기위한 도구로서 인기를 얻고 있습니다. 데이터 분석이 올바르게 이루어 지도록 보장함으로써 고용 모델에 대한 자신감을 높일 수 있습니다. 예측 분석을 통해 조직의 표준 툴킷에 포함될 필요가있는 바이 인을 생성 할 수 있습니다.
아마도 이러한 인기의 증가는 예측 분석 프로젝트가 데이터 세트를 설명하고 가능한 새로운 패턴과 추세를 발견하여 데이터를 표시하는 모델을 만들어 의사 결정을 지원하고 신뢰성을 높여 결과를 예측할 수있는 방법에서 비롯된 것 같습니다.
모델이 데이터에 가장 잘 맞도록하는 최소 가정과 의사 결정 변수는 무엇입니까?-
공사중인 모델은 다른 적용 가능한 모델과 어떻게 비교됩니까?
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예측 분석 모델의 한계를 설명하는 방법
모든 예측 분석 모델에는 사용하는 알고리즘과 실행되는 데이터 집합에 따라 특정 제한이 있습니다. 당신은 그 한계를 인식하고 그것이 당신의 이익을 위해 일하도록해야합니다; 알고리즘과 관련된 것은
샘플 데이터의 범위로 인해 모델이 초과 적용되는 경향이 있는지 여부
모델의 한계를 극복하려면 사운드-
교차 유효성 검사
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기술을 사용하여 모델을 테스트하십시오. 먼저 데이터를 교육 및 테스트 데이터 세트로 나누고 각 데이터 세트에 대해 모델을 개별적으로 실행하여 모델의 예측을 평가하고 점수를 매 깁니다.
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예측 분석 모델을 테스트하고 평가하는 방법
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어떤 모델도 100 % 정확한 예측을 생성 할 수 없습니다. 모든 모델은 부정확 한 결과를 생성 할 수 있습니다. 모델이 생성하는 예측과 관측 된 데이터 간의 중요한 차이가 있는지 확인하십시오. 특히 모델의 결과가 상식에 위배되는 경우 특히 그렇습니다.그것이 너무 좋거나, 나쁘거나, 극단적으로 사실이라면, 아마도 사실이 아닙니다 (어쨌든 현실로).
평가 프로세스에서 테스트중인 모델의 출력을 철저히 검토하고 입력 변수와 비교하십시오. 모델의 예측 기능은 처음에 생성을 유도 한 명시된 비즈니스 목표에 모두 응답해야합니다. 데이터의 유효성, 신뢰성 및 상대 계절성 모델에 사용 된 가정 사항
포함되거나 제외 된 변수 분석에서
비즈니스 사용자와 협력하여 모델 프로세스의 모든 단계를 평가합니다. 모델 출력을 실제 비즈니스 상황에서 쉽게 해석하고 사용할 수 있는지 확인하십시오. 모델의 출력물을 얼마나 쉽게 해석하고 실용화 할 수 있는지에 따라 모델의 정확성과 신뢰성을 조화 시키십시오.
예측 불가능한 예측 분석 모델을 피하는 방법
모델을 만들 때 항상 확장 성을 염두에 두십시오. 다양한 척도로 모델의 성능, 정확성 및 신뢰성을 항상 확인하십시오. 모델이 떨어져 나간다거나 나쁜 예측을 출력하지 않고도 규모를 변경할 수 있어야하고 필요한만큼 커질 수 있어야합니다.
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과거에는 확장 성이 상당히 어려웠습니다. 예측 모델은 구축하고 실행하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 모델이 실행 된 데이터 세트는 작았고 데이터는 수집, 저장 및 검색하는 데 비용이 많이 듭니다. 그러나 그것은 모두 "사전 빅 데이터"시대에있었습니다.
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오늘날 큰 데이터는 값이 싸고 풍부하며 성장하고 있습니다. 사실 현재 또 다른 잠재적 인 문제가 있습니다. 현재 이용 가능한 엄청난 데이터 용량은 모델에 부정적인 영향을 미쳐 성능이 저하되어 비교적 짧은 시간 내에 모델을 구식으로 처리 할 수 있습니다. 올바르게 구현되면 확장 성이 모델을 "미래 보장"할 수 있습니다.
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미래가 유일한 위협은 아닙니다. 현재의 온라인 시대에도 스트리밍 된 데이터는 모델을 압도 할 수 있습니다. 특히 데이터 스트림이 홍수로 증가하는 경우 특히 그렇습니다.
데이터 볼륨만으로는 의사 결정 변수와 예측 요인이 모델을 지속적으로 업데이트해야하는 거대한 숫자로 증가 할 수 있습니다. 따라서 네 모델은 확장 성이 좋아야한다.
