Data mining e modelli predittivi: scoperta del modello

Vuoi confermare o scoprire? Conosci la differenza tra una verifica e una constatazione?? Quale avvantaggia di più la tua attività??

Il data mining e i modelli predittivi sono alla base della conoscenza aziendale. Il suo obiettivo è cercare modelli in grandi volumi di dati che aggiungano valore all'organizzazione e alla sua strategia.. però, a quali aspetti dobbiamo prestare attenzione?

Attualmente, il data mining utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, che ne migliora la portata e l'impatto che possono avere i modelli risultanti dall'addestramento di algoritmi con dati e più dati. Per questo si parte sempre da una corretta amministrazione dei dati, per portarci al livello successivo.

Tecniche di data mining e modelli predittivi

Esistono due grandi gruppi di tecniche di data mining e modelli predittivi: sorvegliato e non sorvegliato, classificazione basata su tre fattori:

1. Maturità applicativa.
2. Uso combinato di dati storici e attuali.
3. potenziale di previsione.

tecniche di scoperta della conoscenza, che non sono vigilati, vengono utilizzati solo per la descrizione e generano informazioni preziose attraverso l'analisi, Schermo, raggruppamento o studio delle dipendenze. D'altra parte, le tecniche supervisionate ci permettono di andare oltre.

Quando si utilizzano modelli di data mining e predittivi basati su un treno e un sistema di test, possono essere rilevate deviazioni, segmento, creare modelli sequenziali, regole di associazione e raggruppamento. Per fare questo, inizia solo due azioni:

1. allenare il modello.
2. Prova il modello.

D'altra parte, ci sono tre aspetti della modellazione predittiva che dovrebbero essere sempre considerati:

• Il campione di dati: Questi sono i dati che vengono raccolti per la loro rappresentatività per descrivere il problema da risolvere e che presentano relazioni riconosciute tra input e output..

• apprendimento del modello: Viene creato un algoritmo da applicare a questi dati, con la particolarità che il modello creato deve poter essere utilizzato ancora e ancora in futuro.

• predizioni: Consistono nell'applicare il modello che hai già appreso con nuovi dati, per i quali l'esito non è noto in precedenza.

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Nonostante questo, sebbene l'applicazione di questa tecnica di data mining e modellazione predittiva possa sembrare semplice, nota che ci sono alcuni potenziali svantaggi, come il seguente:

• Eventuali errori in fase di formazione e test verranno moltiplicati in seguito.

• Può capitare che la classificazione iniziale dei dati fornita dall'analista non sia sufficientemente rappresentativa dell'intera popolazione da studiare., che porterebbe a deviazioni.

• Il modello potrebbe non essere in grado di rilevare i diversi tipi di dati che si discostano dal set di addestramento iniziale.

• Qualche volta, il presupposto che i gruppi all'interno dei dati non si sovrappongano e possano essere facilmente separati non è corretto.

scoperta del modello, modellazione predittiva, anticipa ciò che verrà, diventare competitivi e trovare un ago in un pagliaio sono solo alcuni dei vantaggi di lavorare con il data mining.

così, le aziende possono essere sempre più efficaci ed efficienti rispetto alle decisioni aziendali che vengono prese. Decisamente, senza dimenticare il punto di partenza: efficace gestione dei dati.

La tua azienda è pronta??