Pemodelan Prediktif

Apa itu Pemodelan Prediktif?

Pemodelan prediktif adalah pengembangan model yang dapat meramalkan kejadian, tren, atau pola masa depan berdasarkan data historis. Bisnis menggunakan model ini untuk membuat keputusan untuk usaha masa depan.

Bisnis menggunakan model prediktif untuk mendeteksi risiko masa depan dan peluang yang menjanjikan. Teknik pemodelan prediktif yang populer meliputi regresi linier, regresi berganda, regresi logistik, pohon keputusan, hutan acak, penambangan data, dan jaringan saraf.

Takeaway kunci

Pemodelan prediktif adalah bagian dari analitik data. Model yang terbukti dibuat yang menganalisis data historis dan data saat ini untuk meramalkan peristiwa, anomali, hasil, tren, pola, dan perilaku di masa mendatang.
Pemodelan prediktif menggunakan berbagai teknik statistik dan ilmu data.
Pemodelan prediktif diterapkan secara luas dalam bisnis, manufaktur, pemasaran, asuransi, perbankan, keuangan, perawatan kesehatan, ritel, dan prakiraan cuaca.
Mengumpulkan data yang relevan adalah tantangan terbesar yang dihadapi dalam pemodelan prediktif.

Pemodelan Prediktif Dijelaskan

Pemodelan prediktif adalah alat analisis prediktif. Ini banyak digunakan oleh perusahaan untuk menentukan kelangsungan usaha, proyek, atau proposal baru. Ini menerapkan alat statistik dan analitik untuk menganalisis data saat ini dan data historis dan menentukan hasil di masa mendatang.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Pemodelan Prediktif (wallstreetmojo.com)

Bisnis menggunakan alat ini untuk memperkirakan pendapatan , penjualan, pengeluaran, kesuksesan komersial, dan pertumbuhan ekonomi. Alat ini memfasilitasi identifikasi risiko di masa mendatang dan perumusan tindakan korektif untuk membatasi kerusakan.

Beberapa model prediksi umum yang digunakan oleh analis adalah sebagai berikut:

Clustering Model : Metode ini mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan kesamaan atribut atau karakteristik. Analis menganalisis perilaku seluruh kelompok untuk menentukan hasil di masa depan.
Model Klasifikasi : Analis mengklasifikasikan data baru ke dalam kategori serupa yang telah ditentukan sebelumnya untuk memprediksi hasil.
Model Outlier : Dalam model outlier, analis memeriksa apakah data tertentu berada di luar pola perilaku yang biasa untuk mendeteksi penipuan dan perilaku abnormal.
Model Prakiraan : Ini adalah salah satu model analitik prediktif yang paling umum; analis melakukan berbagai perhitungan matematis dan memindai melalui catatan sejarah untuk memprediksi hasil di masa mendatang.
Model Deret Waktu : Model deret waktu melihat data historis dan mengidentifikasi pola dalam data masa lalu untuk sampai pada suatu titik di masa depan. Karena data historis menunjukkan pola, menjadi jelas bahwa data masa depan juga harus menggambarkan suatu pola. Serangkaian waktu digunakan untuk memecahkan pola masa depan; untuk memastikan penyimpangan minimal antara perhitungan dan hasil dunia nyata.

Tantangan terbesar dalam analitik prediktif adalah mengumpulkan data yang relevan. Ini melibatkan analisis ekstensif dari informasi yang tersedia — analis membutuhkan keterampilan tingkat lanjut, pengalaman yang memadai, dan pembelajaran terus-menerus. Penting untuk dicatat bahwa prakiraan rentan terhadap kesalahan manusia dan bias pribadi.

Teknik

Teknik berikut digunakan dalam pemodelan prediktif:

Regresi Linier : Ketika dua variabel kontinu menggambarkan hubungan linier, regresi linier dapat digunakan untuk menentukan nilai variabel dependen—berdasarkan variabel independen.
Regresi Berganda : Ini mirip dengan regresi linier, kecuali nilai variabel dependen dievaluasi dengan menganalisis beberapa variabel independen.
Regresi Logistik : Ini digunakan untuk memastikan variabel dependen ketika kumpulan data besar — membutuhkan kategorisasi.
Decision Tree : Metode ini biasa digunakan untuk data mining. Diagram alir yang mewakili pohon terbalik dirumuskan. Di sini simpul internal terbagi menjadi cabang-cabang yang mencantumkan dua atau lebih kemungkinan keputusan, dan setiap keputusan dibagi lagi—untuk menunjukkan kemungkinan hasil lainnya. Teknik ini membantu dalam memilih opsi terbaik.
Hutan Acak : Ini adalah model regresi dan klasifikasi yang populer. Ini digunakan untuk memecahkan algoritma pembelajaran mesin. Ini terdiri dari beberapa pohon keputusan — tidak berkorelasi satu sama lain. Pohon keputusan ini secara kolektif memfasilitasi analisis.
Boosting : Seperti namanya, metode ini memfasilitasi pembelajaran dari hasil model lain—pohon keputusan, regresi logistik, jaringan saraf, dan mesin vektor pendukung.
Neural Network s : Ini adalah mekanisme pemecahan masalah yang digunakan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ini mengembangkan satu set algoritma untuk sistem pembelajaran komputasi. Algoritma ini terdiri dari tiga lapisan — input, pemrosesan, dan output.

Contoh

Mari kita lihat beberapa contoh untuk memahami pemodelan prediktif.

#1 – Sektor Asuransi

Perusahaan asuransi menggunakan berbagai teknik prediktif untuk mengevaluasi nilai premi, memaksimalkan keuntungan, mengidentifikasi penipuan, dan meningkatkan proses penyelesaian klaim. Misalnya, perusahaan asuransi kendaraan menganalisis kondisi kendaraan dan menerapkan berbagai algoritme untuk menentukan jumlah premi yang berlaku.

#2 – Industri Keuangan dan Perbankan

Sebelum memberikan pinjaman, bank menggunakan model prediksi untuk meninjau skor kredit peminjam—untuk memverifikasi kredibilitas, latar belakang, dan default sebelumnya. Ini membantu memprediksi kemungkinan penipuan, misrepresentasi, dan risiko yang terlibat dengan klien tertentu.

#3 – Sektor Pemasaran dan Ritel

Saat bisnis menjalankan kampanye pemasaran, ia menggunakan teknik pemodelan prediktif untuk mengantisipasi keberhasilan kampanye. Analisis prediktif juga mengukur audiens target dan penjualan di masa depan. Di sektor ritel, analisis prediktif memberikan perkiraan berdasarkan bisnis mana yang memutuskan inventaris yang diperlukan untuk setiap produk tertentu. Proyeksi membantu memutuskan berapa banyak volume stok yang diperlukan untuk memenuhi permintaan di masa mendatang—berkaitan dengan produk tertentu.

#4 – Prakiraan Cuaca

Metode pemodelan prediktif seperti pohon keputusan dan perkiraan regresi linier perubahan cuaca dan bencana alam—badai petir, siklon, dan tsunami. Model-model ini dapat memastikan arah angin dan kecepatan angin badai. Dengan demikian, model ini digunakan untuk mengingatkan penduduk suatu daerah.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu teknik pemodelan prediktif?

Teknik ini menemukan tren masa depan, perilaku, atau pola masa depan berdasarkan studi informasi sekarang dan masa lalu. Cecision tree, regresi linier, regresi berganda, regresi logistik, penambangan data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan adalah beberapa contoh umum teknik analitik prediktif.

Bagaimana cara kerja pemodelan prediktif?

Model prediksi ini menerapkan teknik analitik dan penambangan data untuk data historis dan data saat ini dan menentukan hasil di masa mendatang.

Apakah pembelajaran mesin pemodelan prediktif?

Pemodelan prediktif tidak sama dengan pembelajaran mesin. Analisis prediktif adalah proses yang menggunakan teknik matematika untuk mengantisipasi hasil di masa depan. Pembelajaran mesin, di sisi lain, menerapkan teknik pembelajaran kognitif untuk mengembangkan model ilmu komputer dan algoritme kompleks.

Bagaimana analitik prediktif digunakan dalam bisnis?

Analitik prediktif adalah alat penting yang digunakan dalam prakiraan keuangan. Perusahaan menggunakan proyeksi ini untuk memastikan kelangsungan keuangan proyek jangka panjang. Bisnis juga menggunakan analisis prediktif untuk meramalkan penjualan masa depan, keuntungan masa depan, dan biaya masa depan. Berdasarkan proyeksi ini, keputusan manajerial penting diambil. Selain itu, metode ini digunakan untuk meramalkan potensi risiko dan ketidakpastian di masa depan untuk meminimalkan kerugian.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini adalah panduan tentang apa itu Predictive Modeling & definisi. Kami menjelaskan teknik pemodelan prediktif yang diterapkan pada pembelajaran mesin, penambangan data, & contoh lainnya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang ekonomi dari artikel berikut –