Mô hình dự đoán là gì?
Mô hình dự đoán là quá trình sử dụng các kết quả đã biết để tạo, xử lý và xác thực một mô hình có thể được sử dụng để dự báo kết quả trong tương lai. Nó là một công cụ được sử dụng trong phân tích dự đoán, một kỹ thuật khai thác dữ liệu cố gắng trả lời câu hỏi "điều gì có thể xảy ra trong tương lai?"
Hiểu mô hình dự đoán
Việc di chuyển nhanh chóng sang các sản phẩm kỹ thuật số đã tạo ra một biển dữ liệu dễ dàng có sẵn và có thể truy cập được cho các doanh nghiệp. Dữ liệu lớn được các công ty sử dụng để cải thiện tính năng động của mối quan hệ giữa khách hàng với doanh nghiệp. Lượng dữ liệu thời gian thực khổng lồ này được lấy từ các nguồn như phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử duyệt internet, dữ liệu điện thoại di động và nền tảng điện toán đám mây.
Bằng cách phân tích các sự kiện lịch sử, có khả năng một doanh nghiệp có thể dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai và lên kế hoạch cho phù hợp. Tuy nhiên, dữ liệu này thường không có cấu trúc và quá phức tạp để con người phân tích trong một khoảng thời gian ngắn. Do sự phức tạp của số lượng dữ liệu khổng lồ hiện nay, các công ty đang ngày càng sử dụng các công cụ phân tích dự đoán để dự báo kết quả của một sự kiện có thể xảy ra trong tương lai gần.
Cách phân tích dự đoán hoạt động
Phân tích dự đoán thu thập và xử lý dữ liệu lịch sử với số lượng lớn và sử dụng máy tính mạnh mẽ để đánh giá những gì đã xảy ra trong quá khứ và sau đó đưa ra đánh giá về những gì sẽ xảy ra trong tương lai.
Phân tích dự đoán sử dụng các yếu tố dự đoán hoặc các tính năng đã biết để tạo các mô hình dự đoán sẽ được sử dụng để thu được đầu ra. Một mô hình dự đoán có thể tìm hiểu cách các điểm dữ liệu khác nhau kết nối với nhau. Hai trong số các kỹ thuật mô hình dự đoán được sử dụng rộng rãi nhất là hồi quy và mạng lưới thần kinh.
Các công ty đang ngày càng sử dụng mô hình dự đoán để đưa ra dự đoán về các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai gần.
Cân nhắc đặc biệt
Trong lĩnh vực thống kê, hồi quy đề cập đến mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và đầu ra. Một mô hình dự đoán với chức năng tuyến tính đòi hỏi một yếu tố dự đoán hoặc tính năng để dự đoán đầu ra / kết quả. Ví dụ, một ngân hàng hy vọng phát hiện hoạt động rửa tiền trong giai đoạn đầu có thể kết hợp mô hình dự đoán tuyến tính.
Ngân hàng đặc biệt muốn biết khách hàng nào có khả năng tham gia vào các hoạt động rửa tiền tại một số thời điểm. Tất cả dữ liệu của khách hàng của ngân hàng được trình bày và một mô hình dự đoán được xây dựng xoay quanh giá trị chuyển khoản của mỗi khách hàng được thực hiện trong một khoảng thời gian.
Mô hình được dạy để nhận ra sự khác biệt giữa giao dịch rửa tiền và giao dịch bình thường. Kết quả tối ưu từ mô hình nên là một mô hình báo hiệu khách hàng nào đã rửa tiền và không. Nếu mô hình nhận thấy rằng một mô hình lừa đảo đang nổi lên đối với một khách hàng cụ thể, nó sẽ tạo ra một tín hiệu cho hành động sẽ được các nhà phân tích gian lận của ngân hàng tham gia.
Các mô hình dự đoán cũng được sử dụng trong các mạng thần kinh như học máy và học sâu, vốn là các lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI). Các mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ bộ não con người và được tạo ra với một mạng lưới các nút được kết nối với nhau theo cấp độ phân cấp đại diện cho nền tảng cho AI. Sức mạnh của mạng lưới thần kinh nằm ở khả năng xử lý các mối quan hệ dữ liệu phi tuyến tính. Họ có thể tạo mối quan hệ và mô hình giữa các biến có thể chứng minh là không thể hoặc quá tốn thời gian cho các nhà phân tích của con người.
Chìa khóa chính
- Mô hình dự đoán là quá trình sử dụng các kết quả đã biết để tạo, xử lý và xác thực một mô hình có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán trong tương lai. Trong số các kỹ thuật mô hình dự đoán được sử dụng rộng rãi nhất là hồi quy và mạng nơ ron.
Vì vậy, trong khi ngân hàng có thể nhập các biến đã biết như giá trị chuyển khoản do khách hàng khởi xướng vào mô hình của mình để đạt được kết quả mong muốn của người có khả năng tham gia rửa tiền, thì mạng lưới thần kinh có thể tạo ra một mô hình mạnh hơn nếu có thể tạo thành công mối quan hệ giữa các biến đầu vào như thời gian đăng nhập, vị trí địa lý của người dùng, địa chỉ IP của thiết bị người dùng, người nhận hoặc người gửi tiền và bất kỳ tính năng nào khác có khả năng tạo nên hoạt động rửa tiền.
Các kỹ thuật mô hình dự đoán khác được sử dụng bởi các công ty tài chính bao gồm cây quyết định, khai thác dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích Bayes. Các công ty tận dụng dữ liệu lớn thông qua các biện pháp mô hình dự đoán có thể hiểu rõ hơn cách khách hàng tham gia vào sản phẩm của họ và có thể xác định các rủi ro và cơ hội tiềm năng cho một công ty.
