6 этапов прогнозной аналитики

В этой статье вы узнаете, как шаг за шагом применять прогнозную аналитику. Мы объясняем формулировку задачи, сбор и анализ данных, выбор признаков, построение моделей регрессии и классификации, оценку по метрикам и внедрение. Покажем нужные инструменты Python и визуализацию. Поможем превратить данные в точные бизнес‑решения для роста прибыли и снижения рисков.

Введение

С развитием технологий зависимость от данных растет гораздо быстрее. Прошли времена, когда бизнес-решения в основном принимались на основе чутья или интуиции. Организации по всему миру теперь используют подходы, основанные на данных. Одним из самых распространенных применений данных является «прогнозная аналитика». Прогнозная аналитика широко применяется для решения задач в реальном времени, будь то прогноз погоды в конкретном месте или предсказание будущих перспектив бизнеса.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Определение прогнозной аналитики

Она дает способ подходить к задачам и решать их с помощью разных технологий, по сути машинного обучения. Прогнозная аналитика часто использует алгоритмы и методы машинного обучения, чтобы строить модели, которые делают прогнозы.

Инструменты, чтобы начать: программирование на Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

1. Понимание и формулировка задачи:

Это начальный этап в процессе прогнозной аналитики. Это важный этап, потому что сначала нужно точно понять, в чем состоит проблема, чтобы правильно построить решение. Когда заинтересованная сторона приходит с определенной задачей, первым шагом будет узнать требования заинтересованных сторон, доступные ресурсы, ожидаемые результаты и, наконец, понять, как выглядит решение с точки зрения бизнеса.

Иногда требования заинтересованных сторон могут быть нечеткими. Наша ответственность — точно понять, что именно нужно предсказать и решает ли результат обозначенную проблему. Динамика решения и итог полностью меняются в зависимости от формулировки задачи.

Преобразовать бизнес-задачу в аналитическую — самая важная часть прогнозной аналитики. Поэтому нужно явно определить, что именно предсказывается и как должен выглядеть результат.

2. Сбор данных:

Это самый трудоемкий этап. Иногда нужные данные может предоставить заинтересованная сторона, внешняя база данных, а в некоторых случаях данные придется извлекать. Возможно, собранных данных будет недостаточно для построения решения. Придется собирать данные из многих источников. Важно понимать, какой у вас есть доступ к нужному набору данных.

Поскольку результат прогнозной модели полностью зависит от использованных данных, важно собрать самые релевантные данные, которые соответствуют требованиям задачи. Вот на что стоит обратить внимание при поиске набора данных:

Формат данных

Период, за который собраны данные
Признаки (атрибуты) набора данных
Соответствует ли набор данных вашим требованиям?

3. Разведочный анализ данных:

Когда набор данных готов, может захотеться сразу строить модель. Но перед началом важно узнать свойства ваших данных. Понимание того, какие данные есть, какие у них признаки, как выглядит целевая переменная и как связаны между собой признаки, помогает создать подходящую модель. Главная цель EDA — понять данные. Это можно сделать, ответив на несколько вопросов:

Какие типы данных присутствуют в наборе?
Какова размерность набора данных?
Как выглядит распределение данных?
Есть ли пропуски?
Есть ли выраженные закономерности в распределении?
Наблюдаются ли выбросы?
Как признаки данных связаны друг с другом?
Влияет ли их связь на результат?

Иногда собранные данные содержат много лишнего. Если такие данные подать на вход модели, велика вероятность неправильных прогнозов. Поэтому важно провести EDA, чтобы выявить и обработать выбросы, пропуски и другие ненужные элементы. Обнаружение закономерностей в данных упрощает выбор параметров модели. EDA помогает повысить точность модели еще до ее построения.

EDA обычно включает два компонента — численные расчеты и визуализацию данных. Вычисление стандартного отклонения, Z-оценки, межквартильного размаха, среднего, медианы, моды и выявление асимметрии — это способы понять разброс данных по набору. Графики, такие как тепловые карты, диаграммы рассеяния, столбчатые диаграммы и ящики с усами, помогают увидеть набор данных шире.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

4. Построение модели:

После проведения разведочного анализа данных приходит время строить прогнозные модели с помощью машинного обучения. В наборе данных мы используем признаки-предикторы, чтобы делать прогнозы по целевой переменной.

Цель: зависимая переменная, значения которой нужно предсказать.

Предикторы: независимые признаки в наборе данных, которые используются для предсказания значения целевой переменной. Как только определена цель, все остальные столбцы становятся предикторами.

Здесь мы рассматриваем модель как калькулятор, который получает входные данные и выдает предсказанный результат. В зависимости от задачи может понадобиться построить модель регрессии или классификации.

Алгоритмы регрессии, такие как простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, регрессия на основе решающего дерева и т.п., могут применяться для получения нужных результатов. Такие модели используются, когда цель — числовой признак.

Пример: прогнозирование цен на жилье

Модели классификации применяются, когда цель — категориальный признак; задачи классификации могут быть бинарными или многоклассовыми.

Бинарная классификация: у цели только две возможные категории.

Многоклассовая классификация: у цели больше двух возможных категорий.

Кроме этого, при необходимости можно использовать алгоритмы обучения без учителя, такие как кластеризация и ассоциативные правила.

5. Оценка модели:

Когда модель построена, следующий этап — проанализировать её качество. Оценка модели в разных сценариях и по разным параметрам помогает выбрать «наиболее эффективную» модель для решения поставленной задачи. Обычно используют одну или несколько метрик, чтобы понять, насколько хорошо работает модель.

Для моделей регрессии: среднеквадратичная ошибка (MSE), корень из среднеквадратичной ошибки (RMSE), коэффициент детерминации (R2 Score)

Для моделей классификации: F2-score, матрица ошибок, точность (Precision), полнота (Recall), AUC-ROC

6. Внедрение модели:

Теперь, когда модель построена, протестирована и оценена, её нужно передать заинтересованной стороне. Внедрение модели означает размещение её в реальном приложении для использования по назначению. Это можно сделать, применяя модель в программном приложении, интегрируя её в устройство, строя вокруг неё программный каркас или используя саму модель как «продукт данных».

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Заключение

Эта статья познакомила нас с основными шагами прогнозной аналитики. Их нужно учитывать при работе с задачами прогнозной аналитики.

Формулировка и понимание постановки задачи
Сбор и подготовка данных
Построение подходящих моделей
Оценка моделей для выбора лучшей
Внедрение в нужном формате

Однако это был лишь обзор самых важных этапов; дополнительные шаги также могут выполняться в зависимости от задачи.

Теперь, когда у вас есть базовое понимание того, как создаются модели прогнозирования, можно начинать изучать инструменты и понятия, необходимые для создания первой модели прогнозирования.