Apakah Pemodelan Ramalan?
Pemodelan ramalan adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan mengesahkan model yang dapat digunakan untuk meramalkan hasil masa depan. Ia adalah alat yang digunakan dalam analisis ramalan, teknik perlombongan data yang cuba menjawab soalan "apa yang mungkin berlaku di masa depan?"
Memahami Model Prediktif
Penghijrahan pesat ke produk digital telah mewujudkan laut data yang mudah didapati dan boleh diakses untuk perniagaan. Data besar digunakan oleh syarikat untuk meningkatkan dinamik hubungan pelanggan-ke-perniagaan. Data real-time ini sangat banyak diperoleh daripada sumber seperti media sosial, sejarah pelayaran internet, data telefon bimbit, dan platform pengkomputeran awan.
Dengan menganalisis peristiwa sejarah, terdapat kemungkinan bahawa perniagaan mungkin dapat meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan dan merancang dengan sewajarnya. Walau bagaimanapun, data ini biasanya tidak berstruktur dan terlalu rumit untuk manusia menganalisis dalam masa yang singkat. Kerana kompleksnya jumlah data yang sangat besar, syarikat semakin menggunakan alat analitik ramalan untuk meramalkan hasil kejadian yang mungkin akan berlaku dalam waktu dekat.
Bagaimana Analisis Prediktif berfungsi
Analisis ramalan mengumpul dan memproses data sejarah dalam jumlah yang banyak dan menggunakan komputer berkuasa untuk menilai apa yang berlaku pada masa lalu, dan kemudian memberikan penilaian tentang apa yang akan berlaku pada masa akan datang.
Analisis ramalan menggunakan peramal atau ciri yang diketahui untuk mencipta model ramalan yang akan digunakan dalam mendapatkan output. Model ramalan dapat mengetahui bagaimana titik data yang berbeza sambung antara satu sama lain. Dua teknik pemodelan ramalan yang paling banyak digunakan ialah regresi dan rangkaian saraf.
Syarikat-syarikat semakin menggunakan pemodelan ramalan untuk membuat ramalan mengenai peristiwa yang mungkin berlaku dalam masa terdekat.
Pertimbangan Khas
Dalam bidang statistik, regresi merujuk kepada hubungan linear antara pembolehubah input dan output. Model ramalan dengan fungsi linier memerlukan satu peramal atau ciri untuk meramalkan output / hasil. Sebagai contoh, sebuah bank yang berharap untuk mengesan pengubahan wang haram di peringkat awal mungkin menggabungkan model ramalan linier.
Bank itu secara khusus ingin mengetahui mana-mana pelanggannya yang mungkin terlibat dalam aktiviti pengubahan wang haram pada satu ketika. Semua data pelanggan bank dibentangkan, dan model ramalan dibina sekitar nilai dolar pemindahan setiap pelanggan yang dibuat dalam tempoh masa.
Model ini diajarkan untuk mengenali perbezaan antara transaksi pengubahan wang haram dan transaksi biasa. Hasil optimum dari model harus menjadi corak yang memberi isyarat kepada pelanggan yang mencuci wang dan yang tidak. Sekiranya model itu melihat corak penipuan muncul untuk pelanggan tertentu, ia akan mewujudkan isyarat untuk tindakan yang akan dihadapi oleh penganalisis penipuan bank.
Model ramalan juga digunakan dalam rangkaian saraf seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang merupakan bidang kecerdasan buatan (AI). Rangkaian saraf diilhamkan oleh otak manusia dan dicipta dengan web nod yang saling berkait dalam tahap hierarki yang mewakili asas untuk AI. Kekuatan rangkaian saraf terletak pada kemampuan mereka untuk mengendalikan hubungan data bukan linear. Mereka mampu mewujudkan hubungan dan corak antara pemboleh ubah yang akan membuktikan mustahil atau terlalu memakan masa untuk penganalisis manusia.
Takeaways Utama
- Pemodelan ramalan adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan mengesahkan model yang boleh digunakan untuk membuat ramalan masa depan. Dua teknik pemodelan ramalan yang paling banyak digunakan adalah regresi dan rangkaian saraf.
Jadi, walaupun bank boleh memasukkan pembolehubah yang diketahui seperti nilai pemindahan yang dimulakan oleh pelanggannya ke dalam modelnya untuk memperoleh hasil yang diinginkan siapa yang mungkin terlibat dalam pengubahan wang haram, rangkaian saraf dapat membuat pola yang lebih kuat jika dapat berjaya mewujudkan hubungan antara pemboleh ubah input seperti masa log masuk, lokasi geografi pengguna, alamat IP peranti pengguna, penerima atau penghantar dana, dan sebarang ciri lain yang mungkin membuat aktiviti pengubahan.
Teknik pemodelan lain yang digunakan oleh syarikat kewangan termasuk pokok keputusan, perlombongan data siri masa, dan analisis Bayesian. Syarikat-syarikat yang memanfaatkan data besar menerusi langkah pemodelan ramalan lebih dapat memahami bagaimana pelanggan mereka terlibat dengan produk mereka dan dapat mengenal pasti potensi risiko dan peluang bagi sebuah syarikat.
