Mainostetut seuraava iso juttu, Ennustava analyysi on kaikki asetettu hallita advanced analytics maisema lähivuosina. Analytics Intia Palkka Tutkimuksessa 2017 tekemän AnalytixLabs & Analytics Intia Lehden (AIM) paljastaa, että Advanced analytics/Ennustava mallinnus ammattilaiset ovat paremmin palkattuja verrattuna heidän ikäisensä.,
vuosipalkka Lacs
lähde: AnalytixLabs & AIM
joten ymmärtäkäämme yksityiskohtaisesti, miten rakentaa ennustemalli ja tiedä tärkeimmät ennustavassa analytiikassa opittavat algoritmit.
Ennustava Analytiikka on haara advanced data analytics, joka liittyy käytön eri tekniikoita, kuten koneoppiminen, tilastollisia algoritmeja ja muut data mining tekniikoita ennustaa tulevia tapahtumia historiatietojen perusteella.,
mallia sovelletaan tämän jälkeen nykyisiin tietoihin ennustamaan, mikä olisi seuraava toimintatapa tai ehdotus lopputulokselle.
tiedonlouhinnan, koneoppimisen ja tilastojen luokissa on erilaisia algoritmeja, kun kokoat ennakoivan analyysimallisi. Kun tutkit tietoja, on helpompi tehdä lisäpäätöksiä.
miten rakennetaan ennustemalli?,
ennustemallin rakentaminen on yksinkertaista:
- Hanki tiedot – eri lähteistä mistä tahansa ETL – työkalusta
esimerkki: katso iris-tiedot – https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data
- Jaa aineisto kahteen osaan (näyte-ja todentamistiedot)
Rakenna näytteen tiedot:
malli näytteestä, josta saadaan tiedot kukkalajeista ja sen mittauksista.,ariable we are trying to predict)
yleisesti, on olemassa monia ennustavia analyysimalleja ja ne voidaan luokitella 2 tyyppiin:
- luokittelu – ennustaminen arvo, joka on diskreetti kategorian ja äärellisen kautta ilman järjestystä
- regressio – ennustaminen arvo, joka on jatkuva numeerisen määrän kautta ja ääretön tilauksella:
yleisesti käytetyt algoritmit data-analyysissä ovat lineaarinen regressio ja neuroverkko
lineaarinen regressio: yksinkertainen regressiomalli olettaa, että lineaarinen suhde on olemassa Tulo-ja lähtömuuttujien välillä.,
neuroverkko: neuroverkko innoittamana ihmisen aivot, verkko neuronien, jotka ovat yhteydessä toisiinsa, että on, se on joukko laskennallisia yksiköitä, joka vie joukko tuloa ja siirtää tuloksen ennalta tuotos. Laskennalliset yksiköt on järjestetty kerroksittain siten, että tulovektorin ominaisuudet voidaan liittää ulostulovektorin ominaisuuteen.
taustalla on usein ajatus valmentaa neuroverkkoja mallintamaan suhteita annettujen tietojen sisällä.,
- Luo malli, joka perustuu algoritmin harjoitusvaiheessa vahvistamiin sääntöihin.
- testaa malli todentamistietoaineistossa-tiedot syötetään malliin ja ennustettuja arvoja verrataan todellisiin arvoihin. Näin malli testataan tarkkuutta.
- käytä mallia uusiin saapuviin tietoihin ja ryhdy toimiin mallin tuotoksen perusteella.
muut tärkeät algoritmit:
ennustemallit tulevat eri muodoissa. On olemassa erilaisia menetelmiä, joilla voidaan luoda malli, ja suurin osa niistä kehitetään koko ajan.,
yleisin ennakoiva mallit ovat:
Lineaariset mallit: Se on hyvin laajalti käytetty tilastollinen algoritmi rakentaa suhdetta malli kahden muuttujan. Yhtä muuttujaa kutsutaan prediktorimuuttujaksi, jonka arvo kootaan kokeiden avulla, kun taas toista muuttujaa kutsutaan vastemuuttujaksi, jonka arvo johdetaan prediktorimuuttujasta.
Päätös puita (tunnetaan myös nimellä Luokittelu ja Regressio Puita tai CART): Se on kaavio, jota käytetään edustamaan mahdollisuuksia ja niiden tuloksista muodossa puu., Kaavion solmut edustavat tapahtumaa tai valintaa ja kaavion reunat edustavat päätöksen sääntöjä tai ehtoja.
Support Vector Machines (SVMs) koneoppimisen: support vector machine haut lähinnä pistettä ja tunnetaan nimellä ”tuki vektorit” ” nimi on seurauksena todellinen tosiasia, että pisteet ovat kuin vektorit, jotka yksinkertaisin line ”riippuu” tai on ”tuettu” lähin pistettä.
kun se havaitsee lähimmät pisteet, se piirtää viivan, joka yhdistää ne tekemällä vektorin vähennyslaskun (piste A – piste B)., Tämän jälkeen tukivektorikone julistaa parhaan erotuslinjan olevan linja, joka bisects-ja on kohtisuorassa-yhdysviivaa vastaan.
naiivi Bayes: se on koneoppimisen algoritmi, jota käytetään enimmäkseen luokitteluongelmiin. Se perustuu Bayesin todennäköisyyslauseeseen tai vaihtoehtoisesti tunnetaan Bayesin sääntönä tai Bayesin lakina. Sitä käytetään tekstiluokituksessa, johon kuuluu suuriulotteisia koulutustietoaineistoja.
se on yksinkertainen algoritmi ja tunnettu tehokkuudestaan rakentaa nopeasti malleja ja tehdä ennusteita käyttämällä tätä algoritmia., Naiivi Bayes algoritmi pidetään ensisijaisesti ratkaista tekstin luokittelu ongelma. Siksi suosittelen opettelemaan algoritmin perusteellisesti.,
Esimerkkejä: roskapostin suodatus, luokittelu uutisia, artikkeleita ja tunteellinen analyysi
Bayesin Lause edustaa seuraava yhtälö:
- : Todennäköisyys (ehdollinen todennäköisyys) esiintyminen tapahtumaan, koska tapahtuma on totta
- ja: Todennäköisyys, että tapahtuma esiintyy ja vastaavasti
- : Todennäköisyys tapahtumasta, koska tapahtuma on totta
Johtopäätös
lähitulevaisuudessa, kasvava kysyntä Ennakoiva Analytiikka voi nähdä ammattilaisia muista puroihin liittyä kelkkaan., Jos haluat saada etulyöntiaseman ikätovereillesi ja olla osa tätä uutta kasvuväylää, voit tutustua NSE Certified Business Analytics-kurssiimme sekä PGD: hen Datatieteessä.