格拉斯哥大学预测建模初级辅导攻略

预测建模是一种数学方法，用于通过分析给定输入数据集的模式来预测未来事件或结果。它是预测分析的重要组成部分，是一种使用当前和历史数据来预测活动、行为和趋势的数据分析类型。

虽然预测建模的重点是预测未来，但它也可以预测结果(例如，交易被欺诈的可能性)。 在这种情况下，事件已经发生(欺诈行为已经实施)。 在这种情况下，目标是预测未来的分析是否会显示交易是欺诈行为。预测建模还可用于预测未来的索赔或促进 "假设 "分析。

一、预测模型的主要类型

预测模型的分类方法有很多种，在实践中，可以将多种类型的模型结合起来，以达到最佳效果。主要分为无监督模型和有监督模型。

a.无监督模型使用传统统计方法，利用逻辑回归、时间序列分析和决策树等技术直接对数据进行分类。

b.有监督模型则使用神经网络等较新的机器学习技术来识别隐藏在先前标注数据中的模式。

这些方法的主要区别在于，使用监督模型时，必须更加注意事先正确标注数据集。

在某些情况下，标准的统计回归分析可以提供最佳的预测能力。而在其他情况下，更复杂的建模才是正确的方法。例如，在医院中，标准统计技术可能足以识别重要的排班限制，但要优化医生的病人分配，可能需要神经网络(一种深度学习形式)。

收集样本数据后，数据分析师必须选择一个合适的模型。线性回归是最简单的预测模型之一。线性模型采用两个相关变量--一个自变量和一个因变量--并将一个变量绘制在 x 轴上，另一个变量绘制在 y 轴上。该模型应用最适合所得数据点的直线。数据科学家可以用它来预测因变量的未来发生情况。

二、最常用的方法包括以下几种

1.决策树

决策树算法采用数据(挖掘的、开源的、内部的)，并将其呈现为一个分支，以显示不同决策的可能结果。决策树根据之前的决策对响应变量进行分类并预测响应变量，可用于不完整的数据集，并且易于解释，数据科学家新手也可以使用。

2.时间序列分析

这是一种通过时间序列预测事件的技术。通过分析过去的趋势并进行推断，可以预测未来的事件。

3.会计回归

这是一种有助于准备数据的统计分析方法。随着输入的数据越来越多，算法对数据进行排序和分类的能力也会提高，从而可以进行预测。

4.神经网络

这种技术通过观察大量标注数据来发现数据中变量之间的相关性。神经网络是当今许多人工智能(AI)范例的基础，如图像识别、智能助手和自然语言生成。

神经网络是最复杂的预测建模领域。这种类型的机器学习模型可以独立检查大量标注数据，寻找数据中变量之间的相关性。它甚至可以检测到只有在检查了数百万个数据点之后才会出现的微妙关联。然后，该算法可以对与它所训练的数据集类型相同的无标记数据文件进行推断。

三、流行的预测建模算法

随机森林。这种算法结合了不相关的决策树，使用分类和回归来组织和标记大量数据。

增强梯度模型。与随机森林一样，这种算法也使用多棵决策树，但在这种方法中，每棵决策树都会纠正前一棵决策树的缺陷，从而构建出更准确的图像。

K-means 算法。这种算法以类似于聚类模型的方式对数据点进行分组，广泛用于开发个性化零售产品。它能发现大量客户群体之间的相似性，从而制定个性化的优惠方案。

先知。该算法是一种预测程序，对产能规划尤为有效，可处理时间序列数据，相对灵活。

四、预测建模的挑战

以下是与预测建模相关的一些挑战。

1.数据准备

预测建模最常被忽视的挑战之一是获取适量的数据，并对正确的数据进行分类，以便在开发算法时使用。据估计，数据分析师在这一阶段花费的时间约占 80%。收集数据固然重要，但如果不对数据进行适当的管理和清理，其效用就会受到限制。

数据分类后，企业必须注意避免过度拟合。对训练数据的过度测试可能导致模型看起来非常准确，但却记住了数据集中的关键点，而不是学会归纳。

2.技术和文化障碍

尽管预测建模通常被认为是一个数学问题，但用户仍需要对可能阻碍他们获取所需数据的技术和组织障碍进行规划。通常，包含有用数据的系统无法直接连接到中央数据仓库。此外，一些业务部门可能认为他们管理的数据是自己的资源，因此可能不会随意与数据科学团队共享。

3.选择正确的业务案例

预测建模计划的另一个可能障碍是确保项目能够解决正确的业务挑战。有时，数据分析师会发现在某个特定时间点上似乎很有趣的相关性，并创建算法来进一步探索这些相关性。然而，仅仅因为他们发现了一些在统计学上有意义的东西，并不意味着这些东西提供了企业可以利用的洞察力。预测建模计划需要有坚实的业务相关性基础。

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