Öngörülü Modellemeyi Okumak

Öngörülü Modelleme Nedir?

Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılabilecek bir modeli oluşturmak, işlemek ve doğrulamak için bilinen sonuçları kullanma sürecidir. kullanılan bir araçtır tahmine dayalı analitik, "gelecekte ne olabilir?" sorusuna cevap vermeye çalışan bir veri madenciliği tekniği.

Tahmine Dayalı Modellemeyi Anlamak

Şirketler, geçmiş olayları analiz ederek olayları, müşteri davranışını ve ayrıca finansal, ekonomik ve piyasa risklerini tahmin etme olasılığını artırmak için tahmine dayalı modellemeyi kullanabilir.

Dijital ürünlere hızlı geçiş, işletmelerin kolayca erişebileceği bir veri denizi yarattı. Büyük veri şirketler tarafından müşteri-iş ilişkisinin dinamiklerini geliştirmek için kullanılır. Bu büyük miktarda gerçek zamanlı veri, sosyal medya, internet tarama geçmişi, cep telefonu verileri ve Bulut bilişim platformlar.

Bununla birlikte, veriler genellikle yapılandırılmamış ve insanların kısa sürede analiz etmesi için çok karmaşıktır. Büyük veri hacmi nedeniyle şirketler, genellikle bilgisayar yazılım programları aracılığıyla tahmine dayalı modelleme araçlarını kullanır. Programlar, verilerdeki kalıpları değerlendirmek ve tanımlamak için çok büyük miktarda geçmiş veriyi işler. Buradan, model, tarihsel bir kaydın yanı sıra, hangi davranışların veya olayların tekrar veya gelecekte meydana gelmesi muhtemel olduğuna dair bir değerlendirme sağlayabilir.

Öngörülü Modelleme Uygulamaları

Tahmine dayalı analitik, bir çıktı elde etmede kullanılacak tahmine dayalı modeller oluşturmak için tahmin edicileri veya bilinen özellikleri kullanır. Tahmine dayalı bir model, farklı veri noktalarının birbirleriyle nasıl bağlantı kurduğunu öğrenebilir. En yaygın olarak kullanılan tahmine dayalı modelleme tekniklerinden ikisi: gerileme ve nöral ağlar.

İstatistik alanında, regresyon, girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki doğrusal bir ilişkiyi ifade eder. Doğrusal fonksiyona sahip bir tahmine dayalı model, çıktıyı veya sonucu tahmin etmek için bir tahmin edici veya özellik gerektirir. Örneğin, tespit etmeyi uman bir banka Kara para aklama erken aşamalarında doğrusal bir tahmin modeli içerebilir.

Banka, belirli bir zamanda hangi müşterilerinin kara para aklama faaliyetlerinde bulunacağını belirlemek istiyor. Bankanın müşteri verilerini kullanarak, müşterilerin belirli bir süre boyunca yaptıkları para transferlerinin dolar tutarı etrafında bir tahmin modeli oluşturulur.

Modele kara para aklama işlemi ile normal işlem arasındaki farkı tanıması öğretilir. Modelden elde edilen optimal sonuç, hangi müşterinin kara para akladığını ve hangilerinin aklamadığını gösteren bir kalıp olmalıdır. Model, belirli bir müşteri için bir dolandırıcılık modelinin ortaya çıktığını algılarsa, bankanın dolandırıcılık önleme biriminin ilgileneceği bir eylem sinyali oluşturacaktır.

Öngörülü Modelleme Araçları

Öngörücü modeller, yapay zekanın alanları olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi sinir ağlarında da kullanılmaktadır. yapay zeka (AI). Sinir ağları insan beyninden ilham alır ve yapay zekanın temelini temsil eden hiyerarşik seviyelerde birbirine bağlı düğümlerden oluşan bir ağ ile oluşturulur. Sinir ağlarının gücü, doğrusal olmayan veri ilişkilerini yönetme yeteneklerinde yatar. İnsan analistleri için imkansız veya çok zaman alıcı olduğunu kanıtlayacak olan değişkenler arasında ilişkiler ve kalıplar oluşturabilirler.

Bir yandan, bir banka, kimin kara para aklamayla meşgul olabileceğini belirlemek için müşterileri tarafından başlatılan transferlerin değeri gibi bilinen değişkenleri modeline girebilir. Öte yandan, bir sinir ağı, girdi değişkenleri arasında bir ilişki oluşturarak daha güçlü bir model oluşturabilir. Bu girdi değişkenleri, oturum açma zamanı, kullanıcının coğrafi konumu, kullanıcının cihazının IP adresi, fonların alıcısı veya göndericisi ve kara para aklamaya dahil olması muhtemel diğer herhangi bir değişken veya davranış aktivite.

Finansal şirketler tarafından kullanılan diğer tahmine dayalı modelleme teknikleri arasında karar ağaçları, zaman serisi veri madenciliği ve Bayes analizi yer alır. Tahmine dayalı modelleme önlemleri aracılığıyla büyük verilerden yararlanan şirketler, bunu daha iyi anlayabilir. müşterilerinin ürünleriyle nasıl etkileşim kurduğunu ve müşteriler için potansiyel riskleri ve fırsatları nasıl tanımlayabildiğini şirket.