Επιλέγοντας έναν Αλγόριθμο για Προβλεπτικό Analytics - dummies

Υπάρχουν διάφοροι αλγόριθμοι στατιστικής, εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης για χρήση στο μοντέλο πρόγνωσης. Βρίσκεστε σε καλύτερη θέση για να επιλέξετε έναν αλγόριθμο αφού έχετε ορίσει τους στόχους του μοντέλου σας και έχετε επιλέξει τα δεδομένα στα οποία θα εργαστείτε. Μερικοί από αυτούς τους αλγορίθμους αναπτύχθηκαν για την επίλυση συγκεκριμένων επιχειρηματικών προβλημάτων, για την ενίσχυση των υφιστάμενων αλγορίθμων ή για την παροχή νέων δυνατοτήτων - κάτι που μπορεί να καταστήσει ορισμένες από αυτές πιο κατάλληλες για τους σκοπούς σας από άλλες. Μπορείτε να επιλέξετε από μια σειρά αλγορίθμων για την αντιμετώπιση των ανησυχιών των επιχειρήσεων, όπως τα εξής:

• Για την κατάτμηση πελατών ή / και την ανίχνευση κοινότητας στον κοινωνικό τομέα, για παράδειγμα, θα χρειαστείτε αλγόριθμους ομαδοποίησης.
• Για τη διατήρηση πελατών ή για την ανάπτυξη ενός συστήματος συνιστώμενων, θα χρησιμοποιούσατε αλγόριθμους ταξινόμησης.
• Για βαθμολόγηση πίστωσης ή για την πρόβλεψη της επόμενης έκβασης γεγονότων με βάση το χρόνο, θα χρησιμοποιούσατε έναν αλγόριθμο παλινδρόμησης.

Καθώς ο χρόνος και οι πόροι το επιτρέπουν, θα πρέπει να εκτελέσετε πολλούς αλγορίθμους του κατάλληλου τύπου όσο μπορείτε. Η σύγκριση διαφορετικών διαδρομών διαφορετικών αλγορίθμων μπορεί να φέρει εκπληκτικά ευρήματα σχετικά με τα δεδομένα ή την επιχειρηματική ευφυΐα που ενσωματώνονται στα δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να αποκτήσετε λεπτομερέστερη εικόνα του επιχειρηματικού προβλήματος και σας βοηθά να προσδιορίσετε ποιες μεταβλητές εντός των δεδομένων σας έχουν προγνωστική ισχύ.

Ορισμένα έργα πρόβλεψης αναλύσεων επιτυγχάνονται καλύτερα δημιουργώντας ένα σύνολο μοντέλων, μια ομάδα μοντέλων που λειτουργούν με τα ίδια δεδομένα. Ένα μοντέλο συνόλου χρησιμοποιεί έναν προκαθορισμένο μηχανισμό για τη συγκέντρωση των αποτελεσμάτων από όλα τα μοντέλα του και παρέχει τελικό αποτέλεσμα για τον χρήστη.

Τα μοντέλα μπορούν να λάβουν διάφορες μορφές - ένα ερώτημα, μια συλλογή σεναρίων, ένα δέντρο αποφάσεων ή μια προηγμένη μαθηματική ανάλυση. Επιπλέον, ορισμένα μοντέλα λειτουργούν καλύτερα για ορισμένα δεδομένα και αναλύσεις. Μπορείτε, για παράδειγμα, να χρησιμοποιήσετε αλγόριθμους ταξινόμησης που χρησιμοποιούν κανόνες αποφάσεων για να αποφασίσετε το αποτέλεσμα ενός συγκεκριμένου σεναρίου ή συναλλαγής, αντιμετωπίζοντας ερωτήματα όπως αυτά:

• Είναι πιθανόν αυτός ο πελάτης να ανταποκριθεί στην καμπάνια μάρκετινγκ;
• Είναι πιθανόν αυτή η μεταφορά χρημάτων να αποτελεί μέρος ενός προγράμματος νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες;
• Είναι αυτός ο υποψήφιος δανείου πιθανό να αθετήσει το δάνειο;

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αλγόριθμους ομαδοποίησης χωρίς εποπτεία για να βρείτε ποιες σχέσεις υπάρχουν μέσα στο σύνολο δεδομένων σας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτούς τους αλγόριθμους για να βρείτε διαφορετικούς συνδυασμούς μεταξύ των πελατών σας, να καθορίσετε ποιες υπηρεσίες μπορούν να ομαδοποιηθούν ή να αποφασίσετε για παράδειγμα ποια προϊόντα μπορούν να μεταπωληθούν.

Οι αλγόριθμοι παλινδρόμησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη συνεχών δεδομένων, όπως η πρόβλεψη της τάσης για μια μεταβολή των αποθεμάτων λόγω των προηγούμενων τιμών.

Τα δέντρα αποφάσεων, τα μηχανήματα φορέα υποστήριξης, τα νευρωνικά δίκτυα, η υλικοτεχνική και οι γραμμικές παλινδρομήσεις είναι μερικοί από τους πιο συνηθισμένους αλγόριθμους. Παρόλο που οι μαθηματικές τους υλοποιήσεις διαφέρουν, αυτά τα μοντέλα πρόβλεψης παράγουν συγκρίσιμα αποτελέσματα. Τα δέντρα αποφάσεων είναι πιο δημοφιλή, επειδή είναι εύκολα κατανοητά. μπορείτε να ακολουθήσετε την πορεία προς μια δεδομένη απόφαση.

Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης είναι εξαιρετικοί για τον τύπο της ανάλυσης όταν ο στόχος είναι γνωστός (όπως ο προσδιορισμός μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ανεπιθύμητης αλληλογραφίας). Από την άλλη πλευρά, όταν η μεταβλητή στόχος είναι άγνωστη, οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης είναι το καλύτερο στοίχημά σας. Σας επιτρέπουν να συσπειρώσετε ή να ομαδοποιήσετε τα δεδομένα σας σε ομάδες με βάση τις ομοιότητες μεταξύ των μελών της ομάδας.

Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι ευρέως δημοφιλείς. Υπάρχουν πολλά εργαλεία, τόσο εμπορικά όσο και ανοιχτά, που τα εφαρμόζουν. Με την αύξηση και την επιτάχυνση της συσσώρευσης δεδομένων (δηλαδή, μεγάλα δεδομένα) και οικονομικά αποδοτικό υλικό και πλατφόρμες (όπως το cloud computing και το Hadoop), τα προγνωστικά εργαλεία ανάλυσης αντιμετωπίζουν μια έκρηξη.

Τα δεδομένα και οι επιχειρηματικοί στόχοι δεν είναι οι μόνοι παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη όταν επιλέγετε έναν αλγόριθμο. Η τεχνογνωσία των επιστημόνων δεδομένων σας έχει τεράστια αξία σε αυτό το σημείο. η επιλογή ενός αλγορίθμου που θα κάνει τη δουλειά είναι συχνά ένας δύσκολος συνδυασμός της επιστήμης και της τέχνης. Το τμήμα της τέχνης προέρχεται από την εμπειρία και την επάρκεια στον τομέα των επιχειρήσεων, η οποία επίσης διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην αναγνώριση ενός μοντέλου που μπορεί να εξυπηρετήσει με ακρίβεια τους επιχειρηματικούς στόχους.