ما هي تقنية النمذجة التنبؤية

اقرأ في هذا المقال


النماذج التنبؤية تحلل الأداء السابق لتقييم مدى احتمالية أن يعرض العميل سلوكًا معينًا في المستقبل، وتشمل هذه الفئة أيضًا النماذج التي تبحث عن أنماط بيانات دقيقة للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالأداء.

أساسيات تقنية النمذجة التنبؤية

  • النمذجة التنبؤية هي تقنية إحصائية وحلول النمذجة التنبؤية هي شكل من أشكال تكنولوجيا التنقيب عن البيانات التي تعمل من خلال تحليل البيانات التاريخية والحالية.
  • يتم إنشاء نموذج للمساعدة في التنبؤ بالنتائج المستقبلية، وفي النمذجة التنبؤية يتم جمع البيانات وصياغة نموذج إحصائي وإجراء التنبؤات والتحقق من صحة النموذج (أو مراجعته) عند توفر بيانات إضافية.
  • غالبًا ما تقوم النماذج التنبؤية بإجراء عمليات حسابية أثناء المعاملات الحية لتقييم المخاطر أو الفرصة لعميل معين أو معاملة معينة لتوجيه القرار.
  • تشير النمذجة التنبؤية وهي أداة معتمدة في التحليلات التنبؤية إلى عملية لاعتماد الأساليب الحسابية والحاسوبية لتطوير نماذج تنبؤية تدرس مجموعات البيانات المتوفرة والتاريخية للأنماط الأساسية وتحسب احتمالية النتيجة.
  • تبدأ عملية النمذجة التنبؤية بجمع البيانات ثم يتم صياغة نموذج إحصائي ويتم عمل تنبؤات ويتم مراجعة النموذج كلما توفرت بيانات جديدة.
  • يتم تصنيف النمذجة التنبؤية عمومًا على أنها إما نماذج حدودية أو غير معلمية، وعند تحديد كيفية اختيار نموذج تنبؤي يعمل علماء البيانات بأخذ عينات البيانات من أجل تحليل مجموعة فرعية تمثيلية من نقاط البيانات.
  • والتي يمكن من خلالها تطوير النموذج التنبئي المناسب، وتتضمن بعض الأمثلة الشائعة للنمذجة التنبؤية على الانحدار اللوجستي وأشجار القرار وتحليل السلاسل الزمنية.
  • أسلوب شائع لاستخدامه في التحقق من صحة النموذج التنبئي وتقييمه هو التحقق المتبادل، ويتم تقسيم مجموعات البيانات عشوائيًا إلى مجموعات بيانات التدريب ومجموعات بيانات الاختبار ومجموعات بيانات التحقق.
  • يتم استخدام بيانات التدريب لبناء النموذج، ثم يتم تشغيل النموذج المدرب مقابل بيانات الاختبار لتقييم الأداء وتضمن مجموعة بيانات التحقق من الصحة تقديرًا محايدًا لدقة النموذج التنبؤي.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: