Jutīgā modelēšana
Jutīgā modelēšana ir zināmu rezultātu izmantošanas process, lai izveidotu, apstrādātu un apstiprinātu modeli, ko var izmantot nākotnes rezultātu prognozēšanai. Tas ir rīks, ko izmanto jutīgajā analītikā, datu ieguves tehnikā, kas mēģina atbildēt uz jautājumu "kas varētu notikt nākotnē?"
Izpratne par prognozējošo modelēšanu
Straujā migrācija uz digitālajiem produktiem ir radījusi datu jūru, kas uzņēmumiem ir viegli pieejama un pieejama. Uzņēmumi izmanto lielus datus, lai uzlabotu klientu un biznesa attiecību dinamiku. Šis milzīgais reālā laika datu daudzums tiek iegūts no tādiem avotiem kā sociālie mediji, interneta pārlūkošanas vēsture, mobilo tālruņu dati un mākoņdatošanas platformas.
Analizējot vēsturiskos notikumus, pastāv varbūtība, ka bizness varētu spēt paredzēt, kas notiks nākotnē, un attiecīgi plānot. Tomēr šie dati parasti ir nestrukturēti un pārāk sarežģīti, lai tos varētu analizēt īsā laika posmā. Sarežģītības dēļ, kurā ir milzīgs datu apjoms, uzņēmumi arvien vairāk izmanto paredzamos analītiskos rīkus, lai prognozētu tāda notikuma iznākumu, kurš varētu notikt tuvākajā nākotnē.
Kā darbojas prognozējošā analīze
Jutīgā analītika milzīgos apjomos vāc un apstrādā vēsturiskos datus un izmanto jaudīgus datorus, lai novērtētu pagātnē notikušo, un pēc tam sniedz novērtējumu par to, kas notiks nākotnē.
Jutīgā analītika izmanto prognozētājus vai zināmas funkcijas, lai izveidotu jutīgus modeļus, kas tiks izmantoti izlaides iegūšanai. Jutīgais modelis spēj uzzināt, kā dažādi datu punkti savienojas savā starpā. Divas no visplašāk izmantotajām prognozēšanas modelēšanas metodēm ir regresijas un neironu tīkli.
Uzņēmumi arvien vairāk izmanto paredzamo modelēšanu, lai prognozētu notikumus, kas varētu notikt tuvākajā nākotnē.
Īpaši apsvērumi
Statistikas jomā regresija attiecas uz lineāru attiecību starp ieejas un izejas mainīgajiem. Jutīgajam modelim ar lineāru funkciju ir nepieciešams viens prognozētājs vai līdzeklis, lai prognozētu iznākumu / iznākumu. Piemēram, banka, kas cer atklāt naudas atmazgāšanu tās sākumposmā, varētu iekļaut lineāru prognozēšanas modeli.
Banka īpaši vēlas uzzināt, kuri no tās klientiem kādā brīdī, iespējams, iesaistīsies naudas atmazgāšanas darbībās. Tiek uzrādīti visi bankas klientu dati, un, ņemot vērā dolāra vērtību pārskaitījumiem, kas veikti katram klientam noteiktā laika posmā, tiek izveidots prognozējamais modelis.
Modelis ir iemācīts atpazīt atšķirību starp naudas atmazgāšanas darījumu un parasto darījumu. Optimālam modeļa rezultātam vajadzētu būt modelim, kas signalizē, kurš klients atmazgā naudu un kurš ne. Ja modelī tiek uztverts, ka konkrētam klientam parādās krāpšanās modelis, tas radīs signālu rīcībai, kurā piedalīsies bankas krāpšanas analītiķi.
Prognozējamie modeļi tiek izmantoti arī neironu tīklos, piemēram, mašīnmācībā un dziļajā mācībā, kas ir mākslīgā intelekta (AI) jomas. Neironu tīklus iedvesmo cilvēka smadzenes, un tie tiek izveidoti ar savstarpēji savienotu mezglu tīklu hierarhiskā līmenī, kas veido AI pamatu. Neironu tīklu spēks slēpjas to spējā rīkoties ar nelineārām datu attiecībām. Viņi spēj radīt sakarības un modeļus starp mainīgajiem, kas cilvēku analītiķiem izrādītos neiespējami vai pārāk laikietilpīgi.
Taustiņu izņemšana
- Jutīgā modelēšana ir zināmu rezultātu izmantošanas process, lai izveidotu, apstrādātu un apstiprinātu modeli, kuru var izmantot nākotnes prognožu veidošanai.
- Divas no visplašāk izmantotajām prognozēšanas modelēšanas metodēm ir regresijas un neironu tīkli.
Tātad, lai arī banka savā modelī var ievadīt zināmus mainīgos, piemēram, klientu iniciēto pārskaitījumu vērtību, lai iegūtu vēlamo rezultātu tam, kurš, iespējams, iesaistīsies naudas atmazgāšanā, neironu tīkls var izveidot jaudīgāku modeli, ja tas var veiksmīgi izveido sakarību starp ievades mainīgajiem lielumiem, piemēram, pieteicies laiks, lietotāja ģeogrāfiskā atrašanās vieta, lietotāja ierīces IP adrese, līdzekļu saņēmējs vai sūtītājs un jebkura cita funkcija, kas, iespējams, veido atmazgāšanas darbību.
Citas prognozējošas modelēšanas metodes, kuras izmanto finanšu uzņēmumi, ietver lēmumu pieņemšanas kokus, laikrindu datu ieguvi un Bajesija analīzi. Uzņēmumi, kas izmanto lielos datus, izmantojot prognozējošus modelēšanas pasākumus, labāk izprot, kā viņu klienti iesaistās viņu produktos, un var identificēt potenciālos riskus un uzņēmuma iespējas.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.