Membina Model Analitik Ramalan - dummies

Sebahagian daripada Analisis ramalan untuk Dummies Cheat Sheet

Projek analitik ramalan yang berjaya dijalankan secara berturut-turut. Semasa anda melibatkan diri dalam butir-butir projek, lihatlah peristiwa-peristiwa penting ini:

1. Mendefinisikan Objektif Perniagaan

   Projek bermula dengan menggunakan objektif perniagaan yang jelas. Model sepatutnya menangani soalan perniagaan. Jelas menyatakan bahawa objektif akan membolehkan anda menentukan skop projek anda, dan akan memberikan anda ujian yang tepat untuk mengukur kejayaannya.

2. Menyediakan Data

   Anda akan menggunakan data sejarah untuk melatih model anda. Data biasanya tersebar di pelbagai sumber dan mungkin memerlukan pembersihan dan penyediaan. Data mungkin mengandungi rekod dan pendua pendua; bergantung kepada analisis dan objektif perniagaan, anda memutuskan sama ada untuk menyimpan atau mengeluarkannya. Juga, data mungkin mempunyai nilai-nilai yang hilang, mungkin perlu menjalani beberapa transformasi, dan boleh digunakan untuk menghasilkan sifat-sifat yang diperolehi yang mempunyai lebih banyak daya ramalan untuk tujuan anda. Keseluruhannya, kualiti data menunjukkan kualiti model.

3. Sampling Data Anda

   Anda perlu memecah data anda ke dalam dua set: kumpulan data latihan dan ujian. Anda membina model menggunakan dataset latihan. Anda menggunakan set data ujian untuk mengesahkan ketepatan output model. Melakukannya sangat penting. Sekiranya anda menjalankan risiko overfitting model anda - melatih model dengan set data yang terhad, ke titik bahawa ia memilih semua ciri (kedua-dua isyarat dan bunyi) yang hanya benar untuk dataset tertentu. Model yang overfitted untuk set data tertentu akan dilakukan dengan teruk apabila anda menjalankannya pada dataset lain. Dataset ujian memastikan cara yang sah untuk mengukur prestasi model anda secara tepat.

4. Membangun Model

   Kadang-kadang data atau objektif perniagaan meminjamkan diri kepada algoritma atau model tertentu. Pada masa lain pendekatan yang terbaik tidak begitu jelas. Semasa anda meneroka data, jalankan banyak algoritma yang anda boleh; bandingkan output mereka. Berdasarkan pilihan model terakhir mengenai keputusan keseluruhan. Kadang-kadang anda lebih baik menjalankan ensemble model serentak pada data dan memilih model akhir dengan membandingkan output mereka.

5. Menyebarkan Model

   Selepas membina model, anda perlu menggunakannya untuk meraih faedahnya. Proses itu mungkin memerlukan koordinasi dengan jabatan lain. Bertujuan membina model deployable. Juga pastikan anda tahu bagaimana untuk membentangkan hasil anda kepada pihak berkepentingan perniagaan dengan cara yang mudah difahami dan meyakinkan supaya mereka mengamalkan model anda.Selepas model digunakan, anda perlu memantau prestasinya dan terus memperbaikinya. Kebanyakan model mengalami kerosakan selepas tempoh tertentu. Pastikan model anda terkini dengan menyegarkannya dengan data yang baru tersedia.