Использование предиктивной аналитики для стратегического определения размера рынка и прогнозирования

4. Методы предиктивной аналитики

Предиктивные модели в основном делятся на две категории: классификация и регрессия. Классификационные модели используются для сортировки данных по отдельным группам, например, для принятия решения об одобрении или отклонении кредита.

Напротив, регрессионные модели предназначены для прогнозирования непрерывных результатов, таких как оценка будущих показателей продаж. Кроме того, нейронные сети, подмножество машинного обучения, помогают моделировать сложные отношения, такие как интерпретация медицинских изображений для диагностики заболеваний.

Современные аналитические инструменты теперь интегрируют функции ИИ и машинного обучения, делая предиктивную аналитику более доступной через платформы самообслуживания. Всего за несколько щелчков мыши компании могут использовать множество передовых методов, включая:

• Прогнозирование: Анализируя исторические данные, прогнозирование обеспечивает прогнозы будущих событий. Пользователи могут определять конкретные временные рамки для визуализации прогнозируемых результатов. Для расширенного прогнозирования такие инструменты, как Jupyter Notebook, обеспечивают прямой доступ к предиктивным моделям.
• Кластеризация данных: Кластеризация группирует похожие точки данных в кластеры, что упрощает выявление закономерностей или взаимосвязей в наборах данных. Пользователи могут изменять, тестировать и развертывать модели кластеризации непосредственно на таких платформах, как Jupyter Notebook, которая представляет собой интерактивную облачную вычислительную платформу на основе веб-технологий.
• Обнаружение выбросов: Эта техника определяет точки данных, которые значительно отклоняются от нормы, помогая обнаружить необычные закономерности или ошибки в наборах данных. Такие сведения бесценны для обеспечения точности данных и выявления потенциальных проблем.