ארטיקלען

פּרידיקטיוו אַנאַליסיס אין פאַרהיטונג פון צופאַל אין אַ קאָמפּלעקס סיסטעם

פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס קענען שטיצן ריזיקירן פאַרוואַלטונג דורך ידענטיפיצירן ווו פייליערז זענען מסתּמא צו פּאַסירן און וואָס קענען זיין געטאן צו פאַרמייַדן זיי.

אינהאַלט פון אינהאַלט

עסטימאַטעד לייענען צייט: 6 minuti

קאָנטעקסט

קאָמפּאַניעס דזשענערייטינג טאָמיד-ינקריסינג אַמאַונץ פון דאַטן פֿאַרבונדן מיט געשעפט אַפּעריישאַנז, וואָס פירן צו באנייט אינטערעס אין פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס, אַ פעלד וואָס אַנאַליזעס גרויס דאַטן שטעלט צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז, פאָרויסזאָגן אַוטקאַמז און פירן באַשלוס-מאכן. קאָמפּאַניעס אויך האָבן אַ קאָמפּלעקס און טאָמיד יקספּאַנדינג קייט פון אַפּעריישאַנאַל ריסקס וואָס דאַרפֿן צו זיין פּראָואַקטיוולי יידענאַפייד און מיטאַגייטיד. בשעת פילע קאָמפּאַניעס האָבן אנגעהויבן ניצן פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס צו ידענטיפיצירן אָפּזעצערייַ / פארקויפונג אַפּערטונאַטיז, ענלעך סטראַטעגיעס זענען ווייניקער פּראָסט אין ריזיקירן פאַרוואַלטונג, אַרייַנגערעכנט זיכערהייט.

קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז, אַ גענעראַל קלאַס פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס, קען זיין דער הויפּט נוציק פֿאַר די ראַפיינינג און פּעטראָוקעמיקאַל ינדאַסטריז דורך פּרידיקטינג די טיימינג און אָרט פון זיכערקייַט ינסאַדאַנץ באזירט אויף זיכערקייַט-פֿאַרבונדענע דורכקוק און וישאַלט דאַטן, בייסיקלי לידינג ינדיקאַטאָרס. עס זענען צוויי הויפּט טשאַלאַנדזשיז פֿאַרבונדן מיט דעם אופֿן: (1) ינשורינג אַז די געמאסטן לידינג ינדיקאַטאָרס זענען אַקשלי פּרידיקטיוו פון קראַשיז און (2) מעסטן די לידינג ינדאַקייטערז אָפט גענוג צו האָבן פּרידיקטיוו ווערט.

מעטאדאלאגיע

ניצן קעסיידערדיק דערהייַנטיקט דורכקוק דאַטן, אַ מאָדעל קענען זיין באשאפן מיט אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. דעם וועג איר קען מאַכן אַ מאָדעל, למשל, צו פאָרויסזאָגן די מאַשמאָעס פון רעלס דורכפאַל פֿאַר יעדער מייל פון שפּור. מאַשמאָעס קען זיין דערהייַנטיקט ווי נאָך דאַטן זענען געזאמלט.

אין אַדישאַן צו די פּרעדיקטעד פּראַבאַבילאַטיז פון רעלס דורכפאַל, מיט דער זעלביקער מאָדעל מיר קענען ידענטיפיצירן די וועריאַבאַלז מיט אַ גרעסערע פּרידיקטיוו גילטיקייַט (יענע וואָס באטייטיק ביישטייערן צו רעלס דורכפאַל). ניצן די מאָדעל רעזולטאַטן, איר וועט קענען צו ידענטיפיצירן פּונקט ווו צו פאָקוס די וישאַלט, דורכקוק און קאַפּיטאַל פֿאַרבעסערונג רעסורסן און וואָס סיבות צו אַדרעס בעשאַס די אַקטיוויטעטן.

דער זעלביקער מעטאַדאַלאַדזשי קען זיין גענוצט אין די ראַפיינינג און פּעטראָוקעמיקאַל ינדאַסטריז צו פירן ריסקס דורך פּרידיקטינג און פּרעווענטינג אַקסאַדאַנץ, צוגעשטעלט אַז אָרגאַנאַזיישאַנז:

ידענטיפיצירן לידינג ינדאַקייטערז מיט פּרידיקטיוו גילטיקייַט;
זיי קעסיידער מעסטן לידינג ינדאַקייטערז (דורכקוק, וישאַלט און ויסריכט דאַטן);
זיי מאַכן אַ מאָדעל פּרידיקטיוו סיסטעם באזירט אויף געמאסטן ינדאַקייטערז;
דערהייַנטיקן די מאָדעל ווי דאַטן זענען געזאמלט;
ניצן פיינדינגז צו פּרייאָראַטייז וישאַלט, ינספּעקשאַנז און קאַפּיטאַל פֿאַרבעסערונג פּראַדזשעקס און אָפּשאַצן אַפּעריישאַנאַל פּראַסעסאַז / פּראַקטיסיז;

פּרידיקטיוו אַנאַליסיס

פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס איז אַ ברייט פעלד וואָס ענקאַמפּאַסאַז אַספּעקץ פון פאַרשידן דיסאַפּלאַנז, אַרייַנגערעכנט מאַשין לערנען,קינסטלעך סייכל, סטאַטיסטיק און דאַטן מיינינג. פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס אַנטדעקן פּאַטערנז און טרענדס אין גרויס דאַטן שטעלט. איין טיפּ פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס, קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז, קען זיין דער הויפּט וווילטויק פֿאַר די ראַפיינינג און פּעטראָוקעמיקאַל ינדאַסטריז.

קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז קענען זיין קלאַסאַפייד ווי סופּערווייזד מאַשין לערנען. מיט סופּערווייזד לערנען, דער באַניצער האט אַ דאַטאַסעט וואָס כולל מעזשערמאַנץ פון פּרידיקטיוו וועריאַבאַלז וואָס קענען זיין לינגקט צו באַוווסט אַוטקאַמז. אין די מאָדעל דיסקאַסט אין די פאַל לערנען אָפּטיילונג פון דעם אַרטיקל, פאַרשידן שפּור מעזשערמאַנץ (למשל קערוואַטשער, קראָסינגז) זענען גענומען בעשאַס אַ פּעריאָד פֿאַר יעדער מייל פון שפּור. די באקאנטע רעזולטאַט, אין דעם פאַל, איז צי אַ שפּור דורכפאַל איז פארגעקומען אויף יעדער רעלס מייל בעשאַס די צוויי-יאָר צייט.

מאָדעלינג אַלגערידאַם

אַ צונעמען מאָדעלינג אַלגערידאַם איז דעמאָלט אויסגעקליבן און גענוצט צו פונאַנדערקלייַבן די דאַטן און ידענטיפיצירן באַציונגען צווישן וועריאַבאַל מעזשערמאַנץ און רעזולטאטן צו שאַפֿן פּרידיקטיוו כּללים (אַ מאָדעל). אַמאָל באשאפן, דער מאָדעל איז געגעבן אַ נייַע דאַטאַסעט מיט מעזשערמאַנץ פון אומבאַקאַנט פּרידיקטער וועריאַבאַלז און אַוטקאַמז און וועט רעכענען די מאַשמאָעס פון די רעזולטאַט באזירט אויף די כּללים פון די מאָדעל. דאָס איז קאַמפּערד מיט טייפּס פון אַנסערווייזד לערנען, ווו אַלגערידאַמז דעטעקט פּאַטערנז און טרענדס אין אַ דאַטאַסעט אָן קיין ספּעציפיש ריכטונג פון דער באַניצער, אנדערע ווי די אַלגערידאַם געניצט.

פּראָסט קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז אַרייַננעמען לינעאַר ראַגרעשאַן, לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, באַשלוס בוים, נעוראַל נעץ, שטיצן וועקטאָר / פלעקסאַבאַל דיסקרימינאַנט מאַשין, נאַיוו Bayes קלאַססיפיער, און פילע אנדערע. לינעאַר ראַגרעשאַנז צושטעלן אַ פּשוט בייַשפּיל פון ווי אַ קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַם אַרבעט. אין אַ לינעאַר ראַגרעשאַן, אַ בעסטער פּאַסיק שורה איז קאַלקיאַלייטיד באזירט אויף די יגזיסטינג דאַטן פונקטן, געבן די שורה יקווייזשאַן ay = mx + b. אַרייַן די באקאנט בייַטעוודיק (x) גיט אַ פּראָגנאָז פֿאַר די אומבאַקאַנט בייַטעוודיק (י).

רובֿ באַציונגען צווישן וועריאַבאַלז אין דער עמעס וועלט זענען נישט לינעאַר, אָבער קאָמפּלעקס און ירעגיאַלערלי שייפּט. דעריבער, לינעאַר ראַגרעשאַן איז אָפט נישט נוציק. אנדערע קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז זענען טויגעוודיק פון מאָדעלינג מער קאָמפּליצירט באציונגען, אַזאַ ווי קערווילינעאַר אָדער לאָגאַריטהמיק באציונגען. פֿאַר בייַשפּיל, אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן אַלגערידאַם קענען מאָדעל קאָמפּלעקס באציונגען, קענען ינקאָרפּערייט ניט-נומעריק וועריאַבאַלז (למשל קאַטעגאָריעס), און קענען אָפט מאַכן רעאַליסטיש און סטאַטיסטיש גילטיק מאָדעלס. די טיפּיש רעזולטאַט פון אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן מאָדעל איז די פּרעדיקטעד מאַשמאָעס פון די אַוטקאַם / געשעעניש געשעעניש. אנדערע קלאַסאַפאַקיישאַן אַלגערידאַמז צושטעלן ענלעך רעזולטאַט צו לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, אָבער די פארלאנגט ינפּוץ זענען אַנדערש צווישן אַלגערידאַמז.

ריזיקירן פאַרוואַלטונג

מאָדעלינג קאָמפּלעקס באציונגען איז דער הויפּט נוציק אין ריזיקירן פאַרוואַלטונג, ווו ריזיקירן איז טיפּיקלי פּרייאָראַטייזד באזירט אויף די ליקעליהאָאָד און פּאָטענציעל שטרענגקייַט פון אַ באַזונדער רעזולטאַט. מאָדעלינג די ריזיקירן סיבות וואָס ביישטייערן צו דעם רעזולטאַט רעזולטאטן אין אַ גענוי און סטאַטיסטיש גילטיק אָפּשאַצונג פון די מאַשמאָעס פון די אַוטקאַם. אין קאַנטראַסט, פילע ריזיקירן אַסעסמאַנץ מעסטן "מאַשמאָעס" אויף אַ קאַטאַגאָריקאַל וואָג (אַמאָל אַ יאָרצענדלינג, אַמאָל אַ יאָר, עטלעכע מאָל אַ יאָר), וואָס איז ווייניקער גענוי, מער סאַבדזשעקטיוו, און מאכט עס אוממעגלעך צו ויסטיילן צווישן ריסקס פאָרשטעלן אין די ריזיקירן. זעלביקער ברייט קאַטעגאָריע. עס זענען אנדערע טעקניקס פֿאַר קוואַנטיפאַבלי אַססעססינג פּאָטענציעל שטרענגקייַט אין אַ ריזיקירן אַסעסמאַנט, אָבער דאָס איז ווייַטער פון דעם פאַרנעם פון דעם אַרטיקל.