Γλωσσάριο

Προγνωστική ανάλυση

Τι είναι Προγνωστική ανάλυση;

Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα, στατιστική και μηχανική μάθηση για να εκτιμήσει πιθανά μελλοντικά γεγονότα. Απαντά σε ερωτήματα όπως: ποιοι πελάτες πρόκειται να ακυρώσουν; Πόσο απόθεμα θα χρειαστεί τον επόμενο μήνα; Πότε είναι πιθανό να χαλάσει ένα μηχάνημα; Τα αποτελέσματα είναι πιθανότητες, όχι βεβαιότητες. Η αξία τους εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα των δεδομένων και από το αν οι προβλέψεις τροφοδοτούν πραγματικά αποφάσεις και διαδικασίες.

Θέματα

ανάλυση δεδομένων
προβλέψεις
λήψη αποφάσεων

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης

← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Προγνωστική μοντελοποίηση

Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι ο τεχνικός πυρήνας της προγνωστικής ανάλυσης: με δεδομένα-παραδείγματα με γνωστά αποτελέσματα δημιουργείται ένα μοντέλο που προβλέπει μια τιμή ή μια κλάση για νέες περιπτώσεις. Συνήθεις μέθοδοι είναι η παλινδρόμηση, τα δέντρα αποφάσεων, τα τυχαία δάση και τα νευρωνικά δίκτυα. Ένα μοντέλο μπορεί, για παράδειγμα, να εκτιμήσει την τιμή ενός ακινήτου από την επιφάνεια, την τοποθεσία και το έτος κατασκευής. Πριν από την ανάπτυξη δοκιμάζεται σε δεδομένα που έχουν κρατηθεί στην άκρη, ώστε να εντοπιστεί η υπερπροσαρμογή.

μοντελοποίηση
πρόβλεψη
+1

Μηχανική μάθηση

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης στον οποίο οι υπολογιστές εξάγουν μοτίβα από δεδομένα αντί να προγραμματίζεται ρητά κάθε κανόνας. Ανάλογα με την εργασία, τα μοντέλα μαθαίνουν από επισημασμένα παραδείγματα (εποπτευόμενη), από μη επισημασμένα δεδομένα (μη εποπτευόμενη) ή μέσω ανταμοιβών (ενισχυτική). Οι εφαρμογές κυμαίνονται από φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας και προβλέψεις ζήτησης έως προτάσεις προϊόντων. Η ποιότητα εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποσότητα και την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης.

βασικές έννοιες
ΤΝ
+1

Εξόρυξη δεδομένων

Η εξόρυξη δεδομένων (data mining) είναι η συστηματική αναζήτηση προτύπων, σχέσεων και ανωμαλιών σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αξιοποιεί στατιστικές τεχνικές και μεθόδους μηχανικής μάθησης, όπως η ομαδοποίηση (clustering), η ταξινόμηση ή η ανάλυση συσχετίσεων. Κλασικό παράδειγμα είναι η ανάλυση καλαθιού αγορών στο λιανεμπόριο, η οποία δείχνει ποια προϊόντα αγοράζονται συχνά μαζί – βάση για τη σύνθεση του προϊοντικού χαρτοφυλακίου, την τοποθέτηση και τις προτάσεις.

ανάλυση δεδομένων
αναγνώριση προτύπων
+1

Διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA)

Η διερευνητική ανάλυση δεδομένων (Exploratory data analysis, EDA) είναι η πρώτη, ανοιχτή ματιά σε ένα σύνολο δεδομένων: υπολογίζετε συνοπτικά μεγέθη, εξετάζετε κατανομές και γραφήματα και αναζητάτε μοτίβα, ακραίες τιμές και ελλιπείς τιμές – χωρίς ακόμη σταθερή υπόθεση. Βοηθά στην εκτίμηση της ποιότητας των δεδομένων και στη διατύπωση λογικών ερωτημάτων για περαιτέρω ανάλυση ή μοντελοποίηση. Παράδειγμα: πριν από μια πρόβλεψη πωλήσεων, η EDA αποκαλύπτει ότι ένας μήνας καταχωρίστηκε ελλιπώς λόγω μετάβασης συστήματος.

Ανάλυση δεδομένων
Στατιστική
+1

Πρότυπο