การสร้างแบบจำลองการทำนายคืออะไร?
การสร้างแบบจำลองการพยากรณ์เป็นกระบวนการของการใช้ผลลัพธ์ที่รู้จักในการสร้างกระบวนการและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่สามารถใช้ในการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งเป็นเทคนิคการขุดข้อมูลที่พยายามตอบคำถาม "สิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต"
การทำความเข้าใจแบบจำลองการทำนาย
การย้ายถิ่นอย่างรวดเร็วไปยังผลิตภัณฑ์ดิจิทัลได้สร้างแหล่งข้อมูลที่สามารถใช้งานได้ง่ายและเข้าถึงได้สำหรับธุรกิจ บริษัท ขนาดใหญ่ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงพลวัตของความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับธุรกิจ ข้อมูลเรียลไทม์จำนวนมหาศาลนี้ได้มาจากแหล่งต่างๆเช่นโซเชียลมีเดียประวัติการท่องอินเทอร์เน็ตข้อมูลโทรศัพท์มือถือและแพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้ง
โดยการวิเคราะห์เหตุการณ์ในอดีตมีความเป็นไปได้ที่ธุรกิจอาจคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคตและวางแผนตามลำดับ อย่างไรก็ตามข้อมูลนี้มักจะไม่มีโครงสร้างและซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะทำการวิเคราะห์ได้ในระยะเวลาอันสั้น เนื่องจากความซับซ้อนของข้อมูลจำนวนมหาศาลทำให้ บริษัท ต่าง ๆ ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้
Analytics คาดการณ์ทำงานอย่างไร
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์รวบรวมและประมวลผลข้อมูลในอดีตในปริมาณมากและใช้คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อประเมินสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจากนั้นให้การประเมินสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ตัวทำนายหรือคุณสมบัติที่รู้จักเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายที่จะใช้ในการรับเอาท์พุท แบบจำลองการทำนายสามารถเรียนรู้ว่าจุดต่าง ๆ ของข้อมูลเชื่อมต่อซึ่งกันและกัน เทคนิคการสร้างแบบจำลองการทำนายที่ใช้มากที่สุดสองวิธีคือการถดถอยและโครงข่ายประสาท
บริษัท กำลังใช้แบบจำลองการคาดการณ์มากขึ้นเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้
ข้อควรพิจารณาพิเศษ
ในสาขาสถิติการถดถอยหมายถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรอินพุตและตัวแปรเอาท์พุท ตัวแบบทำนายที่มีฟังก์ชั่นเชิงเส้นต้องการตัวทำนายหรือคุณสมบัติหนึ่งตัวเพื่อทำนายผลลัพธ์ / ผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่นธนาคารที่หวังจะตรวจจับการฟอกเงินในระยะแรกอาจรวมถึงตัวแบบการทำนายเชิงเส้น
ธนาคารต้องการทราบว่าลูกค้ารายใดที่มีแนวโน้มจะมีส่วนร่วมในการฟอกเงินในบางช่วงเวลา ข้อมูลลูกค้าของธนาคารทั้งหมดจะถูกนำเสนอและแบบจำลองการทำนายถูกสร้างขึ้นรอบ ๆ ค่าเงินดอลลาร์ของการโอนลูกค้าแต่ละรายที่ทำในช่วงระยะเวลาหนึ่ง
รูปแบบนี้ได้รับการสอนให้รู้จักความแตกต่างระหว่างธุรกรรมการฟอกเงินและธุรกรรมปกติ ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากตัวแบบควรเป็นรูปแบบที่บ่งบอกถึงเงินที่ลูกค้าฟอกเงินและไม่ได้ หากรูปแบบการรับรู้ว่ารูปแบบของการฉ้อโกงเกิดขึ้นสำหรับลูกค้ารายใดรายหนึ่งมันจะสร้างสัญญาณสำหรับการดำเนินการซึ่งนักวิเคราะห์การฉ้อโกงของธนาคารจะเข้าร่วม
แบบจำลองการทำนายยังใช้ในเครือข่ายประสาทเช่นการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ลึกซึ่งเป็นสาขาในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โครงข่ายประสาทเทียมนั้นได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์และถูกสร้างขึ้นด้วยเว็บของโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันในระดับลำดับชั้นซึ่งแสดงถึงรากฐานของ AI พลังของเครือข่ายนิวรัลนั้นอยู่ที่ความสามารถในการจัดการความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้น พวกเขาสามารถสร้างความสัมพันธ์และรูปแบบระหว่างตัวแปรที่จะพิสูจน์ได้ว่าเป็นไปไม่ได้หรือเสียเวลามากเกินไปสำหรับนักวิเคราะห์ของมนุษย์
ประเด็นที่สำคัญ
- การสร้างแบบจำลองการพยากรณ์เป็นกระบวนการของการใช้ผลลัพธ์ที่เป็นที่รู้จักในการสร้างกระบวนการและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่สามารถนำมาใช้ในการทำนายอนาคตสองเทคนิคการสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดคือ
ดังนั้นในขณะที่ธนาคารสามารถป้อนตัวแปรที่รู้จักเช่นค่าของการโอนที่ริเริ่มโดยลูกค้าในรูปแบบของมันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการของผู้ที่มีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมในการฟอกเงินเครือข่ายประสาทสามารถสร้างรูปแบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้า สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุตเช่นเวลาเข้าสู่ระบบตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของผู้ใช้ที่อยู่ IP ของอุปกรณ์ของผู้ใช้ผู้รับหรือผู้ส่งเงินและคุณสมบัติอื่น ๆ ที่น่าจะเป็นกิจกรรมการฟอกเงินได้สำเร็จ
เทคนิคการสร้างแบบจำลองการทำนายอื่น ๆ ที่ใช้โดย บริษัท ทางการเงิน ได้แก่ แผนภูมิการตัดสินใจการทำเหมืองข้อมูลแบบอนุกรมเวลาและการวิเคราะห์แบบเบย์ บริษัท ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านมาตรการแบบจำลองการคาดการณ์จะสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าลูกค้ามีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์อย่างไรและสามารถระบุความเสี่ยงและโอกาสที่อาจเกิดขึ้นกับ บริษัท
