Кредитный брокер

Комиссия от одного процента. срок рассмотрения заявки - один день

img.alex@ya.ru, (495)545-69-11

Что такое предсказательное моделирование

E-mail Печать PDF

Предсказательное моделирование предназначено для выявления закономерностей в накопленных данных, построения описательных и предсказательных моделей и интеграции их в рабочие процессы клиента.



В его основе  лежит подход Data Mining -  выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных.



Data Mining обычно разделяется на решение задач классификации, моделирования и прогнозирования. Data Mining включает методы и модели статистического анализа и прогнозирования. Передовые инструментальные средства Data Mining позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями.



С помощью предсказательного моделирования можно успешно решать три класса задач:






  • Задачи регрессии/классификации: выявить зависимость между поведением/состоянием объекта и его характеристиками или факторами, оказывающими на него влияние.



  • Задачи сегментации/кластеризации: демонстрируют ли объекты анализа одинаковое поведение в определенной ситуации или существует несколько групп (сегментов), реакция которых различна. Какие особенности есть у каждой из групп.



  • Анализ временных рядов: составить прогнозную оценку показателя путем выявления тренда, сезонности и периодичности при анализе исторических данных.





Предсказательное моделирование основано на подходе Data Mining, что делает его наиболее полезеным в ситуациях, когда:






  • пользователь имеет дело с многомерной проблемой: есть множество факторов, оказывающих влияние на объект анализа;



  • в данных имеются пропуски или неверно заполнены поля;



  • не совсем понятно, подходят ли имеющиеся данные для анализа (первичная оценка данных);



  • требуется быстрый наглядный результат, поскольку пользователь не владеет навыками настройки модели и ее интерпретации;



  • решение нужно «день-в-день»;



  • желательно проанализировать все имеющиеся данные (без лимита на число  переменных).




Новые статьи:
Старые статьи: