Bagaimana Mengatasi Masalah dalam Analitik Predictive - dummies

Pemodelan ramalan semakin popular sebagai alat untuk mengurus banyak aspek perniagaan. Memastikan analisis data yang dilakukan dengan betul akan meningkatkan keyakinan terhadap model yang digunakan - yang seterusnya, boleh menghasilkan pembeli yang diperlukan untuk analisis analitik untuk menjadi sebahagian daripada toolkit standard organisasi anda.

Mungkin peningkatan populariti ini datang dari cara di mana projek analitik ramalan dapat menyokong pembuatan keputusan dengan membuat model yang menerangkan dataset, mengetahui corak dan trend baru yang mungkin (seperti yang ditunjukkan oleh data), dan meramalkan hasil dengan kebolehpercayaan yang lebih besar.

Untuk mencapai matlamat ini, projek analisis ramalan mesti menyampaikan model yang paling sesuai dengan data dengan memilih pemboleh ubah keputusan dengan betul dan cekap. Beberapa soalan penting mesti dijawab dalam perjalanan ke matlamat tersebut:

• Apakah andaian minimum dan pemboleh ubah keputusan yang membolehkan model paling sesuai dengan data?

• Bagaimanakah model yang sedang dibina berbanding dengan model lain yang berkaitan?

• Kriteria apa yang terbaik untuk menilai dan mencetak model ini?

Sekali lagi, anda boleh memanggil suara pengalaman untuk penyelamatan: Ahli-ahli pengetahuan domain boleh membincangkan soalan-soalan ini, mentafsir sebarang hasil yang menunjukkan pola tersembunyi dalam data, dan membantu mengesahkan dan mengesahkan output model.

Bagaimana untuk menerangkan batasan model analitik ramalan

Sebarang model analitik ramalan mempunyai batasan tertentu berdasarkan algoritma yang digunakan dan dataset yang dijalankan. Anda harus sedar akan batasan-batasan itu dan menjadikannya berfungsi untuk kelebihan anda; yang berkaitan dengan algoritma termasuk

• Sama ada data mempunyai corak tidak linear (tidak membentuk satu baris)

• Bagaimana sangat berkorelasi pembolehubah adalah (hubungan statistik antara ciri)

• )

• Sama ada skop data sampel menjadikan model rawan terlalu pantas

Untuk mengatasi keterbatasan model anda, gunakan teknik cross-validation bunyi untuk menguji model anda. Mula dengan membahagikan data anda ke dalam kumpulan latihan dan ujian, dan jalankan model terhadap masing-masing dataset secara berasingan untuk menilai dan menjaring ramalan model.

Bagaimana untuk menguji dan menilai model analitik ramalan anda

Tiada model boleh menghasilkan 100 peratus ramalan tepat; mana-mana model mempunyai potensi untuk menghasilkan keputusan yang tidak tepat. Perhatikan variasi penting antara ramalan model anda dan data diperhatikan - terutamanya jika output model bercanggah dengan akal sehat.Jika kelihatan terlalu baik, buruk, atau melampau menjadi kenyataan, maka itu mungkin tidak benar (untuk realiti, bagaimanapun).

Dalam proses penilaian, teliti memeriksa output model yang anda uji dan bandingkannya dengan pemboleh ubah input. Keupayaan ramalan model anda harus menjawab semua matlamat perniagaan yang dinyatakan yang mendorong penciptaannya di tempat pertama.

Jika ralat atau bias muncul dalam output model anda, cuba mengesannya kembali ke

• Kesahihan, kebolehpercayaan dan berpandukan data

• Asumsi yang digunakan dalam model

• Pembolehubah yang dimasukkan atau dikecualikan dalam analisis

Bekerja dengan pengguna perniagaan untuk menilai setiap langkah proses model anda; pastikan bahawa output model dapat ditafsirkan dengan mudah dan digunakan dalam situasi perniagaan dunia nyata. Keseimbangan ketepatan dan kebolehpercayaan model dengan seberapa mudah output model dapat ditafsirkan dan dimasukkan ke penggunaan praktikal.

Bagaimana untuk mengelakkan model analisis ramalan yang tidak boleh scalable

Apabila anda sedang membina model, sentiasa menjaga kebolehskalaan dalam minda. Sentiasa periksa prestasi, ketepatan, dan kebolehpercayaan model pada pelbagai skala. Model anda sepatutnya dapat mengubah skalanya - dan meningkatkan skala yang perlu - tanpa berantakan atau mengeluarkan ramalan buruk.

Skalabiliti agak mencabar pada masa lalu. Model ramalan mengambil masa yang lama untuk membina dan menjalankan. Dataset model berlari kecil, dan data itu mahal untuk mengumpul, menyimpan, dan mencari. Tetapi itu semua dalam "data pra-besar" era.

Data besar hari ini adalah murah, berlimpah, dan berkembang. Sebenarnya, terdapat satu lagi masalah yang berpotensi: Kekuatan data yang ada pada masa ini boleh memberi kesan negatif kepada model dan menurunkan prestasinya, memanjangkan model dalam masa yang agak singkat. Diimplementasikan dengan betul, skalabiliti dapat membantu "bukti masa depan" model anda.

Masa depan bukan satu-satunya ancaman. Malah dalam era dalam talian sekarang, data yang diselaraskan dapat mengatasi model - terutamanya jika aliran data meningkat kepada banjir.

Volum data sahaja boleh menyebabkan pemboleh ubah keputusan dan memprediksi faktor berkembang kepada nombor gergasi yang memerlukan kemas kini berterusan ke model. Jadi ya, model anda lebih baik dapat diukur - cepat berskala.