วิธีแก้ปัญหาใน Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - หุ่น

การสร้างแบบจำลองคาดการณ์ได้รับความนิยมเป็นเครื่องมือในการจัดการด้านต่างๆของธุรกิจ การตรวจสอบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลทำเสร็จจะช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นในรูปแบบที่ใช้ซึ่งทำให้สามารถสร้างการซื้อเพื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือมาตรฐานขององค์กรของคุณได้

บางทีความนิยมที่เพิ่มขึ้นนี้อาจมาจากวิธีที่โครงการการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถสนับสนุนการตัดสินใจโดยการสร้างแบบจำลองที่อธิบายชุดข้อมูลค้นพบรูปแบบและแนวโน้มใหม่ ๆ ที่เป็นไปได้ (ตามที่ระบุโดยข้อมูล) และคาดการณ์ผลลัพธ์ที่มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้โครงการการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องจัดส่งแบบจำลองที่เหมาะกับข้อมูลโดยเลือกตัวแปรการตัดสินใจอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ คำถามที่สำคัญบางอย่างต้องได้รับการตอบไปที่เป้าหมาย:

• สมมติฐานและตัวแปรการตัดสินใจขั้นต่ำที่ทำให้รูปแบบสามารถพอดีกับข้อมูลได้ดีที่สุด?

• แบบจำลองในระหว่างการก่อสร้างมีการเปรียบเทียบกับรูปแบบอื่น ๆ ที่ใช้บังคับได้อย่างไร?

• อะไรคือเกณฑ์ที่ดีที่สุดสำหรับการประเมินและให้คะแนนแบบจำลองนี้?

อีกครั้งคุณสามารถเรียกใช้เสียงประสบการณ์ในการช่วยชีวิตได้: ผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้เกี่ยวกับโดเมนสามารถพูดคุยเกี่ยวกับคำถามเหล่านี้ตีความผลลัพธ์ใด ๆ ที่แสดงรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและช่วยตรวจสอบและยืนยันผลลัพธ์ของโมเดล

วิธีการอธิบายข้อ จำกัด ของโมเดลการวิเคราะห์คาดการณ์

รูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใด ๆ มีข้อ จำกัด บางอย่างขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมที่ใช้และชุดข้อมูลที่ทำงาน คุณควรตระหนักถึงข้อ จำกัด เหล่านั้นและทำให้พวกเขาทำงานเพื่อประโยชน์ของคุณ ผู้ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม ได้แก่

ไม่ว่าจะเป็นตัวแปรที่เป็นอิสระ (ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ)

)

ขอบเขตของข้อมูลตัวอย่างทำให้โมเดลมีแนวโน้มที่จะ overfitting

เมื่อต้องการเอาชนะข้อ จำกัด ของโมเดลของคุณให้ใช้เสียง

cross-validation เพื่อทดสอบโมเดลของคุณ เริ่มต้นด้วยการแบ่งข้อมูลของคุณลงในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและชุดทดสอบและเรียกใช้โมเดลกับแต่ละชุดข้อมูลเหล่านี้แยกกันเพื่อประเมินและคาดการณ์การคาดการณ์ของรูปแบบ วิธีทดสอบและประเมินรูปแบบการวิเคราะห์คาดการณ์ของคุณ

ไม่มีโมเดลใดสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำได้ถึง 100 เปอร์เซ็นต์; โมเดลใด ๆ มีศักยภาพในการสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ระวังการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการคาดการณ์ที่โมเดลของคุณผลิตและข้อมูลที่สังเกตได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าผลลัพธ์ของรูปแบบตรงกันข้ามกับสามัญสำนึกถ้ามันดูดีเกินไปไม่ดีหรือสุดขีดที่จะเป็นจริงแล้วมันอาจจะไม่เป็นความจริง (ความเป็นจริงต่อไป)

ในกระบวนการประเมินผลให้ตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลที่คุณกำลังทดสอบและเปรียบเทียบกับตัวแปรอินพุท ความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดลควรตอบเป้าหมายทางธุรกิจทั้งหมดที่กล่าวมาซึ่งกระตุ้นให้เกิดการสร้างขึ้นมาในตอนแรก

ข้อสมมติฐานที่ใช้ในโมเดล

ตัวแปรที่ถูกรวมหรือยกเว้น

• ถ้าข้อผิดพลาดหรือความอคติเกิดขึ้นในผลลัพธ์ของโมเดลให้ลองติดตามกลับไปที่

• ความถูกต้องเชื่อถือได้และฤดูกาลที่สัมพันธ์กันของข้อมูล

• ในการวิเคราะห์

ทำงานร่วมกับผู้ใช้ทางธุรกิจในการประเมินทุกขั้นตอนของกระบวนการของโมเดล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของรูปแบบสามารถตีความและใช้งานได้ง่ายในสถานการณ์ทางธุรกิจในโลกแห่งความจริง ให้ความถูกต้องและความเชื่อถือได้ของรูปแบบด้วยความสามารถในการตีความและนำไปใช้ในทางปฏิบัติได้อย่างง่ายดาย

วิธีหลีกเลี่ยงโมเดลการวิเคราะห์ทำนายที่ไม่สามารถปรับขนาดได้

เมื่อคุณสร้างโมเดลควรคำนึงถึงความยืดหยุ่นในการปรับขนาด ควรตรวจสอบประสิทธิภาพความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของเครื่องชั่งรุ่นต่างๆ โมเดลของคุณควรสามารถเปลี่ยนขนาดและขยายได้ใหญ่ที่สุดเท่าที่จำเป็นโดยไม่ต้องพังทลายลง

ความสามารถในการปรับขนาดได้ค่อนข้างท้าทายในอดีต โมเดลที่คาดเดาได้ใช้เวลานานในการสร้างและใช้งาน ชุดข้อมูลที่วิ่งบนมีขนาดเล็กและข้อมูลมีราคาแพงในการเก็บเก็บและค้นหา แต่นั่นเป็นข้อมูลทั้งหมดในยุคก่อนข้อมูลขนาดใหญ่

ปัจจุบันข้อมูลขนาดใหญ่มีราคาถูกอุดมสมบูรณ์และเติบโตขึ้น อันที่จริงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นอีกประการหนึ่งคือ: ปริมาณข้อมูลที่น่ากลัวในปัจจุบันอาจส่งผลเสียต่อรูปแบบและลดประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องซึ่งล้าสมัยออกไปในระยะเวลาอันสั้น การใช้งานอย่างเหมาะสม scalability สามารถช่วย "พิสูจน์ในอนาคต" โมเดลของคุณได้

อนาคตไม่ได้เป็นภัยคุกคามเพียงอย่างเดียว แม้ในยุคออนไลน์ปัจจุบันข้อมูลแบบสตรีมสามารถครอบงำโมเดลได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าสตรีมข้อมูลเพิ่มขึ้นเป็นจำนวนมาก

ปริมาณข้อมูลเพียงอย่างเดียวอาจทำให้ตัวแปรการตัดสินใจและปัจจัยการคาดการณ์เติบโตขึ้นเป็นตัวเลขยักษ์ที่ต้องมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องต่อโมเดล ใช่แล้วโมเดลของคุณก็สามารถปรับขนาดได้ - ปรับขนาดได้อย่างรวดเร็ว