Ռազմավարական շուկայի չափման և կանխատեսման համար կանխատեսող վերլուծությունների կիրառում

4. Կանխատեսող վերլուծության տեխնիկա

Կանխատեսող մոդելները հիմնականում բաժանվում են երկու կատեգորիաների՝ դասակարգում և ռեգրեսիա: Դասակարգման մոդելներն օգտագործվում են՝ տվյալներն առանձին խմբերի դասավորելու համար, օրինակ՝ վարկը հաստատելու կամ մերժելու որոշում կայացնելու համար:

Ի հակադրություն, ռեգրեսիոն մոդելները նախագծված են շարունակական արդյունքները կանխատեսելու համար, օրինակ՝ ապագա վաճառքի ցուցանիշների գնահատումը: Բացի այդ, նեյրոնային ցանցերը՝ մեքենայական ուսուցման ենթաբազմություն, օգնում են մոդելավորել բարդ հարաբերություններ, ինչպիսիք են հիվանդության ախտորոշման համար բժշկական պատկերների մեկնաբանումը:

Ժամանակակից վերլուծական գործիքներն այժմ ինտեգրում են AI-ի և մեքենայական ուսուցման առանձնահատկությունները՝ կանխատեսող վերլուծություններն ավելի մատչելի դարձնելով ինքնասպասարկման հարթակների միջոցով: Ընդամենը մի քանի կտտոցով բիզնեսները կարող են օգտվել մի շարք առաջադեմ տեխնիկայից, այդ թվում՝

• Կանխատեսում: Վերլուծելով պատմական տվյալները՝ կանխատեսումն ապահովում է ապագա իրադարձությունների կանխատեսումներ: Օգտագործողները կարող են սահմանել որոշակի ժամկետներ՝ կանխատեսված արդյունքները պատկերացնելու համար: Ընդլայնված կանխատեսումների համար այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Jupyter Notebook-ը, թույլ են տալիս ուղղակիորեն մուտք գործել կանխատեսող մոդելներ:
• Տվյալների կլաստերավորում. Կլաստերավորումը խմբավորում է նմանատիպ տվյալների կետերը կլաստերների մեջ՝ հեշտացնելով տվյալների շտեմարաններում օրինաչափությունների կամ հարաբերությունների նույնականացումը: Օգտատերերը կարող են փոփոխել, փորձարկել և տեղակայել կլաստերավորման մոդելները անմիջապես այնպիսի հարթակներում, ինչպիսին է Jupyter Notebook-ը, որը վեբ վրա հիմնված ինտերակտիվ ամպային հաշվողական հարթակ է:
• Outlier հայտնաբերումԱյս տեխնիկան բացահայտում է տվյալների կետերը, որոնք զգալիորեն շեղվում են նորմայից՝ օգնելով հայտնաբերել անսովոր օրինաչափություններ կամ սխալներ տվյալների հավաքածուներում: Նման պատկերացումներն անգնահատելի են տվյալների ճշգրտությունն ապահովելու և հնարավոր խնդիրները բացահայտելու համար: