Construire un modèle d'analyse prédictive
Un projet d'analyse prédictive de succès est exécuté étape par étape. Comme vous vous immergez dans les détails du projet, regarder pour ces grandes étapes:
Définir des objectifs d'affaires
Le projet commence avec l'aide d'un objectif d'affaires bien défini. Le modèle est censé répondre à une question d'affaires. Indiquant clairement cet objectif vous permettra de définir la portée de votre projet, et vous fournira avec le test exact de mesurer son succès.
Préparation des données
Vous allez utiliser des données historiques pour former votre modèle. Les données sont généralement dispersés à travers de multiples sources et peut exiger le nettoyage et la préparation. Les données peuvent contenir des enregistrements en double et outliers- en fonction de l'analyse et de l'objectif de l'entreprise, vous décidez de conserver ou de les supprimer. En outre, les données pourraient avoir des valeurs manquantes, peut-être besoin de subir une transformation, et peuvent être utilisés pour générer des attributs dérivés qui ont plus de pouvoir prédictif pour votre objectif. Dans l'ensemble, la qualité des données indique la qualité du modèle.
Échantillonnage vos données
Vous devez diviser vos données en deux ensembles: formation et de test des ensembles de données. Vous construisez le modèle en utilisant les données de la formation. Vous utilisez les données d'essai pour vérifier l'exactitude de la sortie du modèle. Cela est absolument crucial. Sinon, vous courez le risque de overfitting votre modèle - l'apprentissage du modèle avec un ensemble de données limitée, au point qu'il prend toutes les caractéristiques (à la fois le signal et le bruit) qui sont seulement vrai pour ce jeu de données particulier. Un modèle qui a overfitting pour un ensemble de données spécifique effectuera lamentablement lorsque vous exécutez sur d'autres ensembles de données. Un ensemble de données de test assure un moyen valable de mesurer avec précision les performances de votre modèle.
Construction du modèle
Parfois, les données ou les objectifs commerciaux se prêtent à un algorithme ou un modèle spécifique. D'autres fois, la meilleure approche est pas si claire. Comme vous explorer les données, exécuter autant d'algorithmes que vous ne pouvez comparer leurs sorties. Basez votre choix du modèle final sur les résultats globaux. Parfois, vous êtes mieux de l'exécution d'un ensemble de modèles simultanément sur les données et en choisissant un modèle final en comparant leurs sorties.
Déploiement du modèle
Après la construction du modèle, vous avez à déployer afin de profiter de ses avantages. Ce processus peut nécessiter une coordination avec d'autres ministères. Visent à construire un modèle déployable. Aussi soyez sûr que vous savez comment présenter vos résultats aux parties prenantes d'affaires d'une manière compréhensible et convaincante afin qu'ils adoptent votre modèle. Après le modèle est déployé, vous aurez besoin de surveiller sa performance et continuer à l'améliorer. La plupart des modèles décroissance après une certaine période de temps. Gardez votre modèle à jour en rafraîchissant avec des données nouvellement disponibles.
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