De bästa modellerna och algoritmerna inom prediktiv analys som man bör känna till

Modeller för prediktiv analys skapas för att utvärdera historiska data, upptäcka mönster, analysera trender och utnyttja dessa insikter för att förutsäga framtida trender. Verktyg för prediktiv analys bygger på flera olika modeller och algoritmer som kan tillämpas på ett brett spektrum av användningsområden. Att avgöra vilka tekniker för prediktiv modellering som passar bäst för just ditt företag är avgörande för att få ut mesta möjliga av en lösning för prediktiv analys och utnyttja data för att fatta välgrundade beslut. Ta till exempel en detaljhandlare som vill minska kundbortfallet. De kanske inte har nytta av samma prediktiva analysmodeller som ett sjukhus använder för att förutsäga antalet patienter som kommer att tas in på akutmottagningen under de kommande tio dagarna.

Vad är prediktiva analysmodeller?

Modeller för prediktiv analys utnyttjar historiska data för att förutsäga framtida händelser, vilket gör det möjligt för företag att fatta proaktiva, datadrivna beslut. Dessa typer av datamodeller använder olika tekniker för att upptäcka dolda mönster och trender, vilket ger värdefulla insikter för strategisk planering och operativ effektivitet. Vill du fördjupa dig? Vår kostnadsfria resurs guidar dig genom allt från grundläggande begrepp till avancerade prognosmetoder. Oavsett om du just har börjat eller vill skala upp din prediktiva analys kommer den här guiden att vara till hjälp.

Vilka indata krävs för att bygga prediktiva analysmodeller?

Att bygga prediktiva analysmodeller kräver flera viktiga insatsvariabler:

• Historiska uppgifter

1. 1. 1. Beskrivning: Tidigare data som är relevanta för analysens syfte.

      2. Exempel: Försäljningsstatistik, data om kundbeteende, sensordata.

• Förbehandling av data

1. 1. 1. Beskrivning: Rensning och förberedelse av data inför analys.

      2. Steg: Hantering av saknade värden, normalisering av data, borttagning av extremvärden.

• Feature Engineering

1. 1. 1. Beskrivning: Att skapa nya variabler som hjälper modellen att bättre förstå data.

      2. Exempel: Att kombinera befintliga attribut, skapa interaktionstermer, extrahera datum- och tidsattribut.

• Val av algoritm

1. 1. 1. Beskrivning: Att välja rätt algoritm för maskininlärning för uppgiften.

      2. Exempel: Linjär regression, beslutsträd, neurala nätverk.

• Träningsdata för modellen

1. 1. 1. Beskrivning: Den datamängd som använts för att träna den prediktiva modellen.

      2. Steg: Dela upp data i tränings- och testuppsättningar och se till att sammansättningen är balanserad.

• Utvärderingsmått

1. 1. 1. Beskrivning: Kriterier för att utvärdera modellens prestanda.

      2. Exempel: Noggrannhet, precision, återhämtningsgrad, F1-värde, medelkvadratfel.

• Domänkunskap

1. 1. Beskrivning: Expertis inom det specifika området för att vägleda modellutvecklingen.

   2. Exempel: Förståelse för affärsprocesser, branschstandarder och tillämpliga bestämmelser.

Dessa indata bidrar tillsammans till att skapa robusta och exakta prediktiva analysmodeller.

Typer av modeller för prediktiv analys

Modeller för prediktiv analys använder historiska data, statistiska algoritmer och tekniker för maskininlärning för att förutsäga framtida utfall. Vanliga typer av prediktiva modeller är bland annat klassificering (kategorisering av data), klusteranalys (gruppering av liknande data) och tidsseriemodeller (analys av data över tid) för att identifiera mönster, trender och potentiella framtida händelser.

1. Klassificeringsmodell

Klassificeringsmodellen är på vissa sätt den enklaste av de olika typerna av prediktiva analysmodeller som vi kommer att ta upp. Den delar in data i kategorier utifrån vad den lär sig av historiska data. Klassificeringsmodeller lämpar sig bäst för att besvara ja- eller nej-frågor och ger en övergripande analys som är till hjälp för att styra beslutsfattande. Dessa modeller kan besvara frågor som till exempel:

• För en återförsäljare: ”Är den här kunden på väg att lämna oss?”

• För en långivare: ”Kommer detta lån att beviljas?” eller ”Finns det risk att den här sökanden inte kommer att betala tillbaka lånet?”

• För en leverantör av internetbanktjänster: ”Är detta en bedräglig transaktion?”

De många möjligheterna med klassificeringsmodellen – och det faktum att den så enkelt kan omskolas med nya data – innebär att den kan tillämpas inom många olika branscher.

2. Klustermodell

Klustermodellen sorterar data i separata, hierarkiska smarta grupper utifrån liknande egenskaper. Om ett e-handelsföretag inom skobranschen vill genomföra riktade marknadsföringskampanjer för sina kunder skulle de kunna gå igenom hundratusentals poster för att skapa en skräddarsydd strategi för varje enskild person. Men är detta det mest effektiva sättet att använda tiden på? Troligen inte. Med hjälp av klustermodellen kan de snabbt dela in kunderna i liknande grupper utifrån gemensamma egenskaper och utforma strategier för varje grupp i större skala. Andra användningsområden för denna prediktiva modelleringsteknik kan vara att gruppera lånesökande i ”smarta kategorier” utifrån låneegenskaper, identifiera områden i en stad med hög brottslighet samt jämföra SaaS-kunddata i grupper för att identifiera globala användningsmönster.

3. Prognosmodell

Prognosmodellen är en av de mest använda modellerna inom prediktiv analys och syftar till att förutsäga mätvärden genom att uppskatta numeriska värden för nya data utifrån lärdomar från historiska data. Denna modell kan tillämpas överallt där historiska numeriska data finns tillgängliga. Exempel på tillämpningsområden är:

• Ett SaaS-företag kan uppskatta hur många kunder de sannolikt kommer att få inom en viss vecka.

• Ett callcenter kan förutsäga hur många supportärenden de kommer att ta emot per timme.

• En skobutik kan beräkna hur stort lager de bör ha för att kunna tillgodose efterfrågan under en viss försäljningsperiod.

Prognosmodellen tar även hänsyn till flera ingångsparametrar. Om en restaurangägare vill förutsäga hur många kunder hon troligen kommer att få under den kommande veckan, kommer modellen att beakta faktorer som kan påverka detta, till exempel: Är det något evenemang i närheten? Hur ser väderprognosen ut? Går det någon sjukdom?

4. Modellen för extremvärden

Modellen för avvikande värden fokuserar på avvikande dataposter i en datamängd. Den kan identifiera avvikande värden antingen på egen hand eller i kombination med andra siffror och kategorier.

• Man har noterat en kraftig ökning av antalet supportärenden, vilket kan tyda på ett produktfel som kan leda till en återkallelse

• Att upptäcka avvikande data i transaktioner eller försäkringsanspråk för att identifiera bedrägerier

• Att upptäcka ovanliga uppgifter i dina NetOps-loggar och lägga märke till tecken på att ett oplanerat driftavbrott är på väg

Outlier-modellen är särskilt användbar för prediktiv analys inom detaljhandeln och finanssektorn. När man till exempel ska identifiera bedrägliga transaktioner kan modellen inte bara bedöma beloppet, utan även plats, tidpunkt, köphistorik och typen av köp (dvs. ett köp på 1 000 dollar av elektronik är inte lika sannolikt att vara bedrägligt som ett köp av samma belopp av böcker eller vanliga hushållsartiklar).

5. Tidsseriemodell

Tidsseriemodellen består av en sekvens av datapunkter som samlats in, med tiden som ingångsparameter. Den använder data från det senaste året för att ta fram ett numeriskt mått och förutsäger data för de kommande tre till sex veckorna med hjälp av detta mått. Exempel på användningsområden för denna modell är antalet dagliga samtal som tagits emot under de senaste tre månaderna, försäljningen under de senaste 20 kvartalen eller antalet patienter som besökt ett visst sjukhus under de senaste sex veckorna. Det är ett kraftfullt verktyg för att förstå hur ett enskilt mått utvecklas över tid med en noggrannhet som går utöver enkla medelvärden. Modellen tar även hänsyn till årstider eller händelser som kan påverka måttet. Om ägaren till en salong vill förutsäga hur många personer som sannolikt kommer att besöka hans verksamhet kan han använda den grova metoden att beräkna genomsnittet av det totala antalet besökare under de senaste 90 dagarna. Tillväxten är dock inte alltid statisk eller linjär, och tidsseriemodellen kan bättre modellera exponentiell tillväxt och anpassa modellen till företagets trend. Den kan också göra prognoser för flera projekt eller flera regioner samtidigt, istället för bara ett i taget.

Vill du använda dessa prediktiva analysmodeller i realtid?

Med Logi Symphony kan du integrera prognoser, klassificering och avvikelsedetektering direkt i dina instrumentpaneler och applikationer – utan att behöva ett datavetenskapsteam.

Se hur Logi Symphony stöder prediktiv analys.

Vad är prediktiva algoritmer?

Algoritmer för prediktiv analys är beräkningsmetoder som används för att analysera historiska data och göra prognoser om framtida händelser. Dessa algoritmer, såsom linjär regression, beslutsträd och neurala nätverk, identifierar mönster och samband i data för att förutsäga utfall, vilket möjliggör välgrundade beslut och strategisk planering.

Vilka algoritmer för maskininlärning används för prognoser?

Algoritmer för maskininlärning som används för prognoser analyserar historiska data för att förutsäga framtida utfall. Dessa algoritmer, däribland linjär regression, beslutsträd och neurala nätverk, identifierar mönster och samband i data, vilket möjliggör precisa prognoser och välgrundade beslut.

8 typer av algoritmer för prediktiv analys

Generellt sett kan algoritmer för prediktiv analys delas in i två grupper: maskininlärning och djupinlärning.

• Maskininlärning bygger på strukturerade data som presenteras i tabellform. Algoritmerna för detta omfattar både linjära och icke-linjära varianter. Linjära algoritmer tränas snabbare, medan icke-linjära algoritmer är bättre anpassade för de problem de sannolikt kommer att ställas inför (vilka ofta är icke-linjära).

• Djupinlärning är en delområde inom maskininlärning som främst används för att bearbeta ljud, video, text och bilder.

När det gäller prediktiv modellering med maskininlärning finns det flera olika algoritmer som kan användas. Nedan följer några av de vanligaste algoritmerna som används för att driva de prediktiva analysmodellerna som beskrivs ovan.

1. Random Forest

Random Forest är kanske den mest populära klassificeringsalgoritmen, som kan användas för både klassificering och regression. Den kan klassificera stora datamängder med hög precision. Namnet ”Random Forest” härrör från det faktum att algoritmen består av en kombination av beslutsträd. Varje träd baseras på värdena i en slumpmässig vektor som samplas oberoende, med samma fördelning för alla träd i ”skogen”. Varje träd odlas så mycket som möjligt. Algoritmer för prediktiv analys försöker uppnå så låg felmarginal som möjligt genom att antingen använda”boosting”(en teknik som justerar vikten av en observation utifrån den senaste klassificeringen) eller”bagging”(som skapar delmängder av data från träningsexempel, valda slumpmässigt med återplacering).  Random Forest använder bagging. Om du har stora mängder exempeldata kan du, istället för att träna med alla, ta en delmängd och träna på den, och sedan ta en annan delmängd och träna på den (överlappning är tillåtet). Allt detta kan göras parallellt. Flera stickprov tas från dina data för att skapa ett genomsnitt.

Även om enskilda träd kan vara ”svaga lärare” bygger principen bakom Random Forest på att de tillsammans kan utgöra en enda ”stark lärare”. Random Forest-modellens popularitet förklaras av dess många fördelar:

• Noggrann och effektiv vid bearbetning av stora databaser

• Flera träd minskar variansen och systematiska felet jämfört med en mindre uppsättning eller ett enskilt träd

• Motståndskraftig mot överanpassning

• Kan hantera tusentals ingångsvariabler utan att några variabler raderas

• Kan bedöma vilka variabler som är viktiga vid klassificering

• Tillhandahåller effektiva metoder för att uppskatta saknade data

• Behåller noggrannheten även när en stor del av data saknas

2. Generaliserad linjär modell (GLM) för två värden

Den generaliserade linjära modellen (GLM) är en mer komplex variant av den allmänna linjära modellen. Den utgår från den senare modellens jämförelse av hur flera variabler påverkar kontinuerliga variabler och använder sedan en rad olika fördelningar för att hitta den modell som ”passar bäst”. Låt oss säga att du är intresserad av att undersöka kundernas köpbeteende när det gäller vinterrockar. En vanlig linjär regression kan visa att för varje negativ gradskillnad i temperaturen köps ytterligare 300 vinterrockar. Även om det verkar logiskt att ytterligare 2 100 rockar skulle kunna säljas om temperaturen sjunker från 9 grader till 3, verkar det mindre logiskt att antalet skulle öka i exakt samma utsträckning om temperaturen sjunker till -20. Den generaliserade linjära modellen skulle begränsa listan över variabler och sannolikt antyda att försäljningen ökar bortom en viss temperatur och minskar eller planar ut när en annan temperatur nås. Fördelen med denna algoritm är att den tränas mycket snabbt. Responsvariabeln kan ha vilken form av exponentiell fördelning som helst. Den generaliserade linjära modellen kan också hantera kategoriska prediktorer, samtidigt som den är relativt enkel att tolka. Dessutom ger den en tydlig förståelse för hur var och en av prediktorerna påverkar resultatet och är ganska motståndskraftig mot överanpassning. Den kräver dock relativt stora datamängder och är känslig för extremvärden.

3. Gradient Boosted Model (GBM)

Gradient Boosted Model skapar en prediktionsmodell som består av ett ensemble av beslutsträd (var och ett av dem en ”svag lärare”, precis som i Random Forest), innan generaliseringen sker. Som namnet antyder använder den tekniken ”boosted” inom maskininlärning, till skillnad från den ”bagging”-metod som används i Random Forest. Den används för klassificeringsmodellen. Det utmärkande draget hos GBM är att den bygger sina träd ett i taget. Varje nytt träd bidrar till att korrigera fel som begåtts av det tidigare tränade trädet – till skillnad från i Random Forest-modellen, där träden inte har något samband med varandra. Den används mycket ofta vid rangordning inom maskininlärning, till exempel i sökmotorerna Yahoo och Yandex.

Med GBM-metoden blir data mer uttrycksfulla, och jämförelser visar att GBM-metoden är att föredra när det gäller datans övergripande fullständighet. Eftersom varje träd byggs upp sekventiellt tar det dock längre tid. Den lägre prestandan anses dock leda till bättre generaliseringsförmåga.

4. K-Means

K-means är en mycket populär och snabb algoritm som går ut på att placera omärkta datapunkter i separata grupper utifrån likheter. Denna algoritm används för klusteranalys.  Till exempel ingår Tom och Rebecca i grupp ett, medan John och Henry ingår i grupp två. Tom och Rebecca har mycket likartade egenskaper, medan Rebecca och John har mycket olika egenskaper. K-means försöker identifiera vilka gemensamma egenskaper individerna har och gruppera dem därefter. Detta är särskilt användbart när man har en stor datamängd och vill genomföra en personanpassad plan – något som är mycket svårt att göra med en miljon människor.

Inom ramen för prediktiv analys inom hälso- och sjukvården kan algoritmen dela in ett urval av patienter i fem separata kluster. En viss grupp har flera gemensamma egenskaper: de motionerar inte, de har en ökande frekvens av sjukhusbesök (tre gånger ett år och sedan tio gånger året därpå) och de löper alla risk att utveckla diabetes. Utifrån dessa likheter kan vi proaktivt rekommendera en kost- och träningsplan för denna grupp.

5. Profet

Prophet-algoritmen används i tidsserier och prognosmodeller. Det är en öppen källkodsalgoritm som utvecklats av Facebook och som företaget använder internt för prognoser. Prophet-algoritmen är till stor nytta vid kapacitetsplanering, till exempel vid resursfördelning och fastställande av försäljningsmål. På grund av den ojämna prestandan hos helt automatiserade prognosalgoritmer och deras brist på flexibilitet har det varit svårt att automatisera denna process på ett framgångsrikt sätt. Å andra sidan krävermanuell prognosarbete många timmars arbete avmycket erfarna analytiker.

Prophet är inte bara automatiserad, utan också tillräckligt flexibel för att kunna integrera heuristiska metoder och användbara antaganden. Algoritmens hastighet, tillförlitlighet och robusthet vid hantering av oregelbundna data har gjort den till ett populärt alternativ för tidsserie- och prognosanalysmodeller. Både erfarna analytiker och personer med mindre erfarenhet av prognoser uppskattar dess värde.

6. XGBoost

XGBoost, eller Extreme Gradient Boosting, är en högpresterande algoritm för maskininlärning som ofta används för både klassificering och regression. Den bygger upp en serie beslutsträd, där varje träd tränas för att korrigera de fel som det föregående trädet gjort. Det som utmärker XGBoost är dess användning av regularisering, vilket hjälper till att kontrollera överanpassning och förbättra noggrannheten – särskilt när det gäller strukturerade, tabellformade data. XGBoost är mycket effektivt vid arbete med stora datamängder och komplexa interaktioner mellan variabler. Det stöder även parallellbearbetning, vilket möjliggör snabbare inlärningstider jämfört med andra boosting-metoder. Därför är det ofta det självklara valet i konkurrensutsatta datavetenskapliga miljöer där både hastighet och noggrannhet är avgörande. Många företag använder XGBoost för att driva prognoser för kundbortfall, bedrägeridetektering och bedömning av lånerisker. Inom hantering av leveranskedjor kan det användas för att förutsäga leveransförseningar baserat på historiska och omgivningsrelaterade variabler. Tack vare sin förmåga att identifiera viktiga drivfaktorer i stora datamängder anses XGBoost vara en av de mest kraftfulla algoritmerna för prediktiv analys som används idag.

7. Temporal Fusion Transformer (TFT)

Temporal Fusion Transformer är en nyare algoritm som utformats särskilt för prognoser av tidsserier. Den använder djupinlärning för att bearbeta sekventiella data och kan integrera historiska, statiska och kända framtida indata för att generera prognoser. TFT skiljer sig från traditionella tidsseriemodeller genom att den använder uppmärksamhetsmekanismer, vilket gör att den kan fokusera på den mest relevanta informationen när den gör prognoser. Detta gör den väl lämpad för scenarier där flera dynamiska faktorer påverkar resultaten över tid. Användningsområdena omfattar bland annat försäljningsprognoser för olika produktkategorier, planering av personalens arbetsscheman inom hälso- och sjukvården baserat på historisk efterfrågan samt modellering av energiförbrukningen i kommersiella byggnader. Algoritmen är särskilt användbar när många variabler påverkar prognosen, såsom säsongsvariationer, prisförändringar, väderhändelser och regionala skillnader. TFT utmärker sig genom sin förmåga att:

• Kombinera flera ingångstyper i en och samma modell

• Markera vilka variabler som har störst inflytande

• Förbättra prognosernas noggrannhet för högdimensionella datamängder

8. AutoML

AutoML, eller automatiserad maskininlärning, är utformat för att förenkla prediktiv modellering. Det automatiserar viktiga steg i maskininlärningsprocessen, bland annat val av algoritm, parameterjustering och modellutvärdering. Detta gör det möjligt för team utan djupgående teknisk expertis att ta fram tillförlitliga prediktiva modeller på en bråkdel av den tid det normalt skulle ta. Det som gör AutoML så värdefullt är dess tillgänglighet. Genom att sköta det tekniskt krävande arbetet bakom kulisserna gör det det möjligt för marknadsföringsteam, driftschefer och affärsanalytiker att bygga modeller som är skräddarsydda för deras specifika användningsfall – utan att behöva skriva kod. Detta inkluderar uppgifter som lead-poängsättning, bedrägeriupptäckt och prognoser för lagerbehov. AutoML passar också naturligt in i inbyggda analysplattformar som Logi Symphony, vilket gör det möjligt att integrera prediktiva modeller direkt i instrumentpaneler och affärsarbetsflöden. Resultatet blir snabbare avkastning, större skalbarhet och en bredare användning av prediktiv analys inom hela organisationen.

Smartare prognoser med prediktiv analys baserad på Logi Symphony

Hur avgör du vilken modell för prediktiv analys som passar bäst för dina behov? Du måste börja med att identifiera vilka prediktiva frågor du vill få svar på, och framför allt vad du vill göra med den informationen. Tänk på varje modells styrkor och utmaningar, samt hur de kan optimeras med olika algoritmer för prediktiv analys, för att avgöra hur du bäst kan använda dem i din organisation. Om du är redo att gå från teori till handling, kan Logi Symphony hjälpa dig att sätta dessa modeller i praktiken. Oavsett om du vill integrera dataprognoser direkt i dina instrumentpaneler eller möjliggöra realtidsprognoser för slutanvändare gör Logi Symphony prediktiv analys mer tillgänglig, skalbar och kraftfull för team i hela din organisation.

Klicka här för att prova en kostnadsfri demo redan idag.