予測分析のモデルを分類する - 予測分析を実行するには、モデル

予測分析を実行するにはモデルが必要です。モデルとは、世界中の人々が関心を持っているセグメントの数学的表現にすぎません。モデルは、顧客の行動面を模倣することができます。異なる顧客セグメントを表すことができます。特定の出来事の次の結果である、うまく作られ、うまくチューニングされたモデルは、高い精度で予測することができます（ ）。 予測分析に使用されるモデルを分類するさまざまな方法があります。一般的には、

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彼らが解決するビジネス上の問題と、それらが提供する主要なビジネス機能（販売、広告、人事、リスク管理など）。

• モデルで使用される数学的実装（統計、データマイニング、機械学習など）。
• すべてのモデルは、これらの側面のいくつかの組み合わせを持ちます。より多くの場合、どちらか一方が支配的になります。モデルの意図された機能は、予測、分類、クラスタリング、意思決定指向、または連想のいずれかの方向を取ることができます。

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予測モデル

予測モデルはデータを分析し、次の結果を予測する。これは、ビジネスインテリジェンスとは異なる予測分析の大きな貢献です。ビジネスインテリジェンスは、今や組織内で何が起こっているかを監視します。予測モデルは、過去のデータを分析して、将来の成果の可能性について情報に基づいた決定を下します。

特定の条件（最近の顧客の苦情の頻度と頻度、競争するサービスの更新日、競争相手のより安い選択肢の利用可能性）を考えれば、この顧客はどのくらい変質する可能性が高いのか？

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予測モデルの出力は、バイナリ、イエス/ノー、または0/1の回答であってもよい。たとえば、トランザクションが不正であるかどうか。予測モデルは、複数の結果を生成することができます。特定のイベントが発生する可能性がある場合は、「はい/いいえ」の結果を組み合わせることがあります。たとえば、顧客の信用度は、「はい」または「いいえ」と評価され、その顧客が時間通りに貸付金を返済する可能性を示す確率が割り当てられます。

クラスタリングおよび分類モデル

クラスタリングおよび分類を使用するモデルでは、既存データ内の異なるグループを識別する。クラスタリングを使用して、新しいデータポイントを分類するために、クラスタリングモデルの出力の上に予測モデルを作成することはできます。

たとえば、顧客のデータに対してクラスタリングアルゴリズムを実行して、それらを明確なグループに分けた場合、分類を使用して新しい顧客について学習し、グループを明確に識別できます。次に、応答（たとえば、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーン）と新しい顧客の処理を調整することができます。分類は、データの項目が特定のクラスに属するかどうかを示すために特性と特徴の組み合わせを使用する。

分類の問題として、多くのアプリケーションやビジネス上の問題を定式化することができます。例えば、非常に基本的なレベルでは、アウトカムを希望どおりに分類することができます。たとえば、保険請求を正当なものか不正なものかに分類できます。

意思決定モデル

複雑なシナリオがある場合、最も良い決定は何ですか？その行動をとる場合、結果はどのようになりますか？意思決定指向モデル（単に

意思決定モデル

と呼ばれる）は、特定のイベントが与えられた場合に最良の行動方針を特定するための戦略計画を立てることによって、そのような問題に取り組む。意思決定モデルは、リスク軽減の戦略になる可能性があります。 決定モデルは様々なシナリオを検証し、すべてのコースの中から最良のものを選択します。情報に基づいた意思決定を行うには、データと複雑な関係を深く理解している必要があります。意思決定モデルは、その理解を深めるためのツールとして役立ちます。 関連モデル

連想モデル（

関連モデル

と呼ばれる）は、データに存在する基礎的な関連および関係上に構築される。 （例えば）顧客が特定のサービスに加入している場合は、別の特定のサービスを注文する可能性が最も高い。顧客が製品A（スポーツカー）を購入しようとしていて、その製品が製品B（例えば、自動車メーカーによってブランド化されたサングラス）に関連付けられている場合、彼は製品Bを購入する可能性が高い。 簡単に識別できます。他はあまり明らかでないかもしれません。以前は知られていなかった興味深い関連性につまずいていくと、劇的な利益につながる可能性があります。関連付けを見つける別の方法は、所与の事象が別の事象が起こる確率を増加させるかどうかを決定することである。例えば、特定の産業部門をリードする企業が恒例の利益を報告しただけの場合、同じ部門の株式のバスケットが値上がりしたり下がったりする確率はどれくらいですか？