Comment aller vivre avec le modèle d'analyse prédictive
Après le développement de votre modèle d'analyse prédictive et avec succès le tester, vous êtes prêt à le déployer dans l'environnement de production. Le but ultime d'un projet d'analyse prédictive est de mettre le modèle que vous construisez dans le processus de production de sorte qu'il devient une partie intégrante du processus décisionnel des entreprises.
Comment déployer le modèle
Le modèle peut être déployé comme un outil autonome ou comme partie d'une application. De toute façon, le déploiement du modèle peut apporter ses propres défis.
Parce que l'objectif est de faire usage des résultats prédictifs du modèle et agir sur eux, vous devez venir avec un moyen efficace de fournir des données au modèle et récupérer les résultats du modèle après il analyse ces données.
Les décisions ne sont pas tous prédictifs sont automated- parfois l'intervention humaine est nécessaire. Si un modèle drapeaux un droit comme à haut risque ou frauduleuse, un processeur de réclamation peut examiner la demande de manière plus approfondie et de trouver qu'il soit sonore, sauver l'entreprise de la perte de chance.
Le plus les enjeux d'une décision prédictive, plus il est nécessaire d'intégrer la surveillance humaine et l'approbation dans ces décisions.
Le modèle revient valeur réelle que si elle est intégrée dans les processus d'affaires - et quand ses prédictions sont transformées en décisions action qui favorisent la croissance commerciale plus élevée. Cela devient particulièrement utile lorsque le modèle déployé fournit des recommandations, certains d'entre eux en temps réel, lors des interactions des clients - ou évalue les risques lors des transactions, ou évalue les demandes d'affaires. Cette contribution des entreprises est particulièrement puissante lorsqu'elle est répétée sur plusieurs opérations, de façon transparente.
Comment surveiller et maintenir le modèle
Le plus le modèle est déployé, plus il perdra sa pertinence prédictive que les changements du marché. Conditions d'affaires sont en constante évolution, de nouvelles données ne cesse d'entrée, et les nouvelles tendances sont en constante évolution. Pour garder votre modèle pertinent, suivi de sa performance et de l'actualiser, si nécessaire:
Exécutez le modèle déployé sur les données nouvellement acquises.
Utilisez de nouveaux algorithmes pour affiner la sortie du modèle.
Un modèle tendance à se dégrader au fil du temps. Un modèle de réussite doit être réexaminée, réévaluée à la lumière de nouvelles données et des conditions changeantes, et probablement nouvelle recyclés pour tenir compte des changements. Actualisation du modèle devrait être une partie intégrante du processus global de planification.
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