Болжамдық талдау
Болжалды аналитика дегеніміз не?
Болжамдық аналитика ағымдағы және тарихи мәліметтер негізінде болашақтағы өнімді анықтау үшін статистика мен модельдеуді қолдануды сипаттайды. Болжалды аналитика деректердегі заңдылықтарды қарап, осы заңдылықтардың қайтадан пайда болуы мүмкін екенін анықтайды, бұл бизнес пен инвесторларға болашақтағы ықтимал оқиғаларды пайдалану үшін ресурстарды пайдаланатын жерлерін реттеуге мүмкіндік береді.
Негізгі өнімдер
- Болжалды аналитика – бұл болашақтағы өнімді анықтау үшін статистика мен модельдеу әдістерін қолдану.
- Ол сақтандыру және маркетинг сияқты әртүрлі салаларда және пәндерде шешім қабылдау құралы ретінде қолданылады.
- Болжамдық аналитика мен машиналық оқыту көбіне бір-бірімен шатастырылады, бірақ олар әр түрлі пәндер.
Болжамдық талдау туралы түсінік
Болжалды аналитика әдістерінің бірнеше түрлері бар. Мысалы, деректерді іздеу оның заңдылықтарын анықтау үшін деректердің үлкен траншын талдаудан тұрады. Мәтінді талдау, мәтіннің үлкен блоктарын қоспағанда, дәл осылай жасайды.
Болжамды модельдер болашақтағы белгілі бір нәтижелердің пайда болу ықтималдығын анықтау үшін өткен мәліметтерді қарастырады, ал сипаттамалық модельдер топтың айнымалылар жиынтығына қалай жауап беруін анықтау үшін өткен деректерді қарастырады.
Болжалды аналитика – бұл әр түрлі салаларда шешім қабылдау құралы. Мысалы, сақтандыру компаниялары полиске жүгінушілерді осыған ұқсас сақтанушылардың тәуекелдік қорына, сондай-ақ төлемдермен аяқталған өткен оқиғаларға негізделген болашақ шағым үшін төлеу ықтималдығын анықтайды. Маркетологтар тұтынушылардың жаңа науқанды жоспарлау кезінде жалпы экономикаға қалай әсер еткенін қарастырады және демографиялық ауысымдарды қолдана отырып, өнімдердің қазіргі құрамы тұтынушыларды сатып алуға итермелейтінін анықтай алады.
Белсенді трейдерлер құнды қағазды сатып алу немесе сату туралы шешім қабылдаған кезде өткен оқиғаларға негізделген әр түрлі көрсеткіштерді қарастырады. Қозғалмалы орташа мәндер, белдеулер және үзіліс нүктелері тарихи деректерге негізделген және болашақтағы бағалардың өзгеруін болжау үшін қолданылады.
Болжамдық аналитиканың жалпы қате түсініктері
Жалпы қате түсінік – болжамдық аналитика мен машиналық оқыту бір нәрсе. Болжамдық аналитика негізінен бірқатар статистикалық әдістерді қамтиды (соның ішінде машиналық оқыту, болжамды модельдеу және деректерді жинау) және болашақ нәтижелерді бағалау немесе болжау үшін статистикалық мәліметтерді (тарихи да, ағымдағы да) қолданады. Болжалды аналитика өткенді талдау арқылы болашақтағы келешектегі құбылыстарды түсінуге көмектеседі. Екінші жағынан, компьютерлік оқыту Артур Сэмюэльдің 1959 жылы берген анықтамасына сәйкес компьютерлік ойынның және «жасанды интеллект» саласындағы американдық ізашардың анықтамасы бойынша «компьютерлерге нақты бағдарламаланбай оқуға мүмкіндік беретін» информатиканың кіші саласы болып табылады.. «
Терең оқыту әдістері мен технологияларының дамып келе жатқан саласы болып табылатын шешуші ағаштар, регрессиялық (сызықтық және логистикалық) және нейрондық желілер ең көп кездесетін болжамды модельдерге жатады.
Болжалды аналитика мысалы
Болжау өндіріс саласындағы маңызды міндет болып табылады, өйткені ол жеткізілім тізбегіндегі ресурстарды оңтайлы пайдалануды қамтамасыз етеді. Жеткізілім тізбегінің сыни спикерлері, ол тауарлық-материалдық қорларды басқару немесе цех алаңы болсын, жұмыс істеу үшін нақты болжамдарды қажет етеді. Болжамдық модельдеу көбінесе осындай болжамдар үшін пайдаланылатын деректердің сапасын тазарту және оңтайландыру үшін қолданылады. Модельдеу дәлірек болжауды қамтамасыз ету үшін жүйеге көбірек деректерді, оның ішінде тұтынушыларға бағытталған операцияларды қабылдауды қамтамасыз етеді.