予測分析の問題を解決する方法 - ダミー

予測モデリングはビジネスの多くの側面を管理するためのツールとして人気を集めています。データ分析が正しく行われていることを確認することで、採用されているモデルの信頼性が向上し、予測アナリティクスが組織の標準ツールキットの一部になるために必要なバイインを生成することができます。

おそらくこの人気の増加は、予測分析プロジェクトがデータセットを記述するモデルを作成し、可能性のある新しいパターンと傾向（データによって示される）を発見し、より信頼性の高い結果を予測することによって意思決定を支援する方法に起因すると考えられます。

<！この目標を達成するには、予測分析プロジェクトでは、決定変数を正確かつ効率的に選択することによってデータに最も適したモデルを提供する必要があります。その目標に至る途中で、いくつかの重要な質問に答える必要があります。

モデルがデータに最も適した最小の前提条件と判断変数は何ですか？

• 建設中のモデルは、他の適用可能なモデルとどのように比較していますか？

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  このモデルの評価と採点にはどのような基準が最も適していますか？

• もう一度、経験の声を救助者に呼び出すことができます。ドメインの知識の専門家は、これらの質問について議論し、データの隠れたパターンを示す結果を解釈し、モデルの出力を検証し検証するのに役立ちます。

予測分析モデルの限界を記述する方法

予測分析モデルには、使用するアルゴリズムとそれが実行するデータセットに基づいて一定の制限があります。あなたはそれらの限界に気づいて、あなたの利益のために働かせるべきです。アルゴリズムに関連するものには

<！ （999）変数が独立しているかどうか（フィーチャ間の関係がないかどうか）

）

• サンプルデータの範囲がモデルを過適合にするかどうか

• モデルの限界を克服するために、健全な

• 交差検証

• 手法を使用してモデルをテストします。まず、データをトレーニングデータセットとテストデータセットに分け、それぞれのデータセットに対してモデルを個別に実行して、モデルの予測を評価し、得点を付けます。

予測分析モデルをテストして評価する方法 100％正確な予測を生成するモデルはありません。どのモデルでも不正確な結果が生じる可能性があります。モデルが生成する予測と観測データとの間に重大な変動があるかどうかを調べてください。特に、モデルの出力が常識と矛盾する場合は特に注意してください。それが本当に良い、悪い、または極端に見えれば、それはおそらく真実ではない（とにかく）。 評価プロセスでは、テストしているモデルの出力を徹底的に調べて、入力変数と比較します。モデルの予測機能は、最初に作成を開始したすべてのビジネス目標に答える必要があります。

データの妥当性、信頼性、相対的季節性

モデルで使用されている仮定

含まれているか除外されている変数分析の中で

あなたのモデルのプロセスのすべてのステップを評価するためのビジネスユーザーとの作業;現実のビジネス状況でモデル出力を容易に解釈して使用できることを確認してください。モデルの精度と信頼性のバランスを取って、モデルの出力をどれだけ簡単に解釈して実用できるようにします。

• スケーラビリティのない予測分析モデルを回避する方法

• モデルを構築するときは、常にスケーラビリティを念頭に置いてください。さまざまなスケールでモデルの性能、精度、信頼性を常にチェックしてください。あなたのモデルは、スケールを変えることができなければなりません。また、崩壊や悪い予測を出力することもありません。

• スケーラビリティはこれまでのところ大きな課題でした。予測モデルは、構築および実行に長時間を要した。モデルが実行されたデータセットは小さく、データの収集、保存、検索には高価でした。しかし、それはすべて、「ビッグ・ビッグ・データ」時代のものでした。

今日、大きなデータは安く、豊富で、成長しています。現実には、現在利用可能な膨大なデータ量がモデルに悪影響を及ぼし、パフォーマンスを低下させ、モデルを比較的短期間で時代遅れにする可能性があります。適切に実装されているスケーラビリティは、あなたのモデルを将来的に証明するのに役立ちます。

未来は唯一の脅威ではありません。現在のオンライン時代においても、ストリーミングされたデータはモデルを圧倒してしまう可能性があります。特に、データの流れが洪水に陥るような場合は特にそうです。

データ量だけでは、決定変数および予測因子が、モデルへの継続的な更新を必要とする巨大な数になる可能性があります。だから、あなたのモデルはスケーラビリティに優れていなければなりません。