Prediktivní analytika využívá historická data, statistiku a strojové učení k odhadu pravděpodobných budoucích událostí. Odpovídá na otázky, jako: Kteří zákazníci chtějí odejít? Kolik zásob bude potřeba příští měsíc? Kdy se pravděpodobně porouchá stroj? Výsledkem jsou pravděpodobnosti, nikoli jistoty. Jejich hodnota výrazně závisí na kvalitě dat a na tom, zda se předpovědi skutečně promítnou do rozhodnutí a procesů.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoPrediktivní modelování je technické jádro prediktivní analytiky: z ukázkových dat se známými výsledky se vytvoří model, který pro nové případy předpovídá hodnotu nebo třídu. Běžné metody zahrnují regresi, rozhodovací stromy, náhodné lesy a neuronové sítě. Model může například odhadnout cenu nemovitosti podle užitné plochy, lokality a roku výstavby. Před nasazením se testuje na zadržených datech, aby se odhalilo přeučení.
Strojové učení je odvětví umělé inteligence, v němž počítače odvozují vzorce z dat, místo aby měly každé pravidlo explicitně naprogramované. Podle úlohy se modely učí z označených příkladů (s učitelem), z neoznačených dat (bez učitele) nebo prostřednictvím odměn (zpětnovazební učení). Aplikace sahají od filtrů spamu a předpovědí poptávky po doporučování produktů. Kvalita výrazně závisí na množství a kvalitě trénovacích dat.
Data mining je systematické prohledávání velkých datových souborů za účelem nalezení vzorců, souvislostí a anomálií. Využívá statistické postupy a metody strojového učení, například shlukování, klasifikaci nebo asociační analýzu. Klasickým příkladem je analýza nákupního košíku v maloobchodě, která ukazuje, které produkty se často kupují společně – podklad pro sortiment, umístění zboží a doporučení.
Průzkumová analýza dat (EDA) je první, otevřený pohled na datový soubor: počítáte souhrnné ukazatele, zkoumáte rozdělení a grafy a hledáte vzorce, odlehlé hodnoty a chybějící hodnoty – zatím bez pevné hypotézy. Pomáhá posoudit kvalitu dat a najít smysluplné otázky pro další analýzu nebo modelování. Příklad: před prognózou prodeje EDA odhalí, že jeden měsíc byl kvůli migraci systému zaznamenán neúplně.
