ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ అంటే ఏమిటి?
భవిష్యత్ ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగపడే నమూనాను సృష్టించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి తెలిసిన ఫలితాలను ఉపయోగించే ప్రక్రియ ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్. ఇది ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్లో ఉపయోగించే ఒక సాధనం, డేటా మైనింగ్ టెక్నిక్ "భవిష్యత్తులో ఏమి జరగవచ్చు?" అనే ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ అర్థం చేసుకోవడం
డిజిటల్ ఉత్పత్తులకు వేగంగా వలస రావడం అనేది డేటా యొక్క సముద్రాన్ని సృష్టించింది, ఇది వ్యాపారాలకు సులభంగా అందుబాటులో ఉంటుంది. కస్టమర్-టు-బిజినెస్ రిలేషన్షిప్ యొక్క డైనమిక్స్ను మెరుగుపరచడానికి కంపెనీలు పెద్ద డేటాను ఉపయోగించుకుంటాయి. సోషల్ మీడియా, ఇంటర్నెట్ బ్రౌజింగ్ చరిత్ర, సెల్ ఫోన్ డేటా మరియు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వంటి మూలాల నుండి ఈ రియల్ టైమ్ డేటా చాలా ఎక్కువ.
చారిత్రక సంఘటనలను విశ్లేషించడం ద్వారా, ఒక వ్యాపారం భవిష్యత్తులో ఏమి జరుగుతుందో to హించి, తదనుగుణంగా ప్రణాళిక చేయగల అవకాశం ఉంది. ఏదేమైనా, ఈ డేటా సాధారణంగా నిర్మాణాత్మకమైనది మరియు తక్కువ వ్యవధిలో మానవులకు విశ్లేషించడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది. అపారమైన డేటా ఉన్న సంక్లిష్టత కారణంగా, సమీప భవిష్యత్తులో జరిగే సంఘటన యొక్క ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి కంపెనీలు ఎక్కువగా అంచనా విశ్లేషణ సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నాయి.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ఎలా పనిచేస్తుంది
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ చారిత్రక డేటాను భారీ మొత్తంలో సేకరించి ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు గతంలో ఏమి జరిగిందో అంచనా వేయడానికి శక్తివంతమైన కంప్యూటర్లను ఉపయోగిస్తుంది, ఆపై భవిష్యత్తులో ఏమి జరుగుతుందో అంచనా వేస్తుంది.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ output ట్‌పుట్‌ను పొందడంలో ఉపయోగించబడే ప్రిడిక్టివ్ మోడళ్లను రూపొందించడానికి ప్రిడిక్టర్లను లేదా తెలిసిన లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది. Data హాజనిత మోడల్ డేటా యొక్క విభిన్న పాయింట్లు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా కనెక్ట్ అవుతుందో తెలుసుకోగలదు. రిగ్రెషన్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ పద్ధతుల్లో రెండు.
సమీప భవిష్యత్తులో జరిగే సంఘటనల గురించి అంచనాలు చేయడానికి కంపెనీలు ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్‌ను ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నాయి.
ప్రత్యేక పరిశీలనలు
గణాంకాల రంగంలో, రిగ్రెషన్ ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సరళ సంబంధాన్ని సూచిస్తుంది. సరళ ఫంక్షన్‌తో model హాజనిత మోడల్‌కు అవుట్పుట్ / ఫలితాన్ని అంచనా వేయడానికి ఒక ప్రిడిక్టర్ లేదా ఫీచర్ అవసరం. ఉదాహరణకు, మనీలాండరింగ్‌ను ప్రారంభ దశలో గుర్తించాలని భావిస్తున్న బ్యాంక్ సరళ అంచనా నమూనాను కలిగి ఉంటుంది.
బ్యాంక్ తన కస్టమర్లలో ఎవరో ఒక సమయంలో మనీలాండరింగ్ కార్యకలాపాలకు పాల్పడే అవకాశం ఉందని ప్రత్యేకంగా తెలుసుకోవాలనుకుంటుంది. అన్ని బ్యాంక్ కస్టమర్ల డేటా ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు ప్రతి కస్టమర్ ఒక వ్యవధిలో చేసిన బదిలీల డాలర్ విలువ చుట్టూ ఒక model హాజనిత నమూనా నిర్మించబడింది.
మనీలాండరింగ్ లావాదేవీకి మరియు సాధారణ లావాదేవీకి మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడానికి మోడల్ బోధించబడుతుంది. మోడల్ నుండి సరైన ఫలితం ఏ కస్టమర్ డబ్బును లాండర్‌ చేసిందో మరియు ఏది చేయలేదో సూచించే నమూనాగా ఉండాలి. ఒక నిర్దిష్ట కస్టమర్ కోసం మోసం యొక్క నమూనా ఉద్భవిస్తున్నట్లు మోడల్ గ్రహించినట్లయితే, ఇది చర్య కోసం ఒక సంకేతాన్ని సృష్టిస్తుంది, ఇది బ్యాంక్ మోసం విశ్లేషకులు హాజరవుతారు.
కృత్రిమ మేధస్సు (AI) లోని రంగాలు అయిన యంత్ర అభ్యాసం మరియు లోతైన అభ్యాసం వంటి నాడీ నెట్‌వర్క్‌లలో కూడా ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ ఉపయోగించబడతాయి. నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడుచే ప్రేరణ పొందాయి మరియు క్రమానుగత స్థాయిలలో ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన నోడ్‌ల వెబ్‌తో సృష్టించబడతాయి, ఇది AI కి పునాదిని సూచిస్తుంది. నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల శక్తి సరళేతర డేటా సంబంధాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యంలో ఉంటుంది. మానవ విశ్లేషకులకు అసాధ్యం లేదా ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటుందని నిరూపించే వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలు మరియు నమూనాలను వారు సృష్టించగలరు.
కీ టేకావేస్
- భవిష్యత్ అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగపడే ఒక నమూనాను సృష్టించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి తెలిసిన ఫలితాలను ఉపయోగించే ప్రక్రియ ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్. విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ పద్ధతుల్లో రెండు రిగ్రెషన్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు.
మనీలాండరింగ్‌లో ఎవరు పాల్గొనవచ్చనే దాని యొక్క ఆశించిన ఫలితాన్ని పొందటానికి ఒక బ్యాంక్ తన కస్టమర్లు ప్రారంభించిన బదిలీల విలువ వంటి తెలిసిన వేరియబుల్స్‌ను దాని మోడల్‌లోకి ఇన్పుట్ చేయగలిగినప్పటికీ, ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ చేయగలిగితే మరింత శక్తివంతమైన నమూనాను సృష్టించగలదు లాగిన్ అయిన సమయం, వినియోగదారు యొక్క భౌగోళిక స్థానం, వినియోగదారు పరికరం యొక్క IP చిరునామా, నిధుల గ్రహీత లేదా పంపినవారు మరియు లాండరింగ్ కార్యకలాపాలను రూపొందించే ఇతర లక్షణాల వంటి ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని విజయవంతంగా సృష్టించండి.
ఆర్థిక సంస్థలు ఉపయోగించే ఇతర model హాజనిత మోడలింగ్ పద్ధతులు డెసిషన్ ట్రీలు, టైమ్ సిరీస్ డేటా మైనింగ్ మరియు బయేసియన్ విశ్లేషణ. Model హాజనిత మోడలింగ్ చర్యల ద్వారా పెద్ద డేటాను సద్వినియోగం చేసుకునే కంపెనీలు తమ కస్టమర్లు తమ ఉత్పత్తులతో ఎలా నిమగ్నం అవుతాయో అర్థం చేసుకోగలుగుతారు మరియు సంస్థకు సంభావ్య నష్టాలు మరియు అవకాశాలను గుర్తించగలరు.
