انواع مدل سازی پیش بینی کننده: 10 نوع با مزایا و کاربردها

چکیده مقاله :
سازمان‌ها ممکن است از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده زمانی استفاده کنند که بخواهند تحلیل پیش‌بینی‌ کننده انجام دهند، که این تحلیل معمولاً به آن‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند. این مدل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا درباره‌ی پایگاه مشتریان خود، فرصت‌های فروش آینده یا هشدارهای امنیتی مرتبط با حساب‌ها اطلاعات بیشتری کسب کنند. اگر به یادگیری روش‌هایی برای اطمینان از موفقیت یا بهبود عملکرد شرکت خود علاقه‌مند هستید، ممکن است از یادگیری این تکنیک‌ها بهره‌مند شوید. در این مقاله، ما به تعریف مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده می‌پردازیم، مزایای این تکنیک‌ها را توضیح می‌دهیم و انواع مدل سازی پیش بینی کننده (10 نوع) که می‌توانید برای اهداف مختلف تجاری استفاده کنید را فهرست می‌کنیم.

مدل‌ سازی پیش‌ بینی‌ کننده چیست؟

مدل‌ سازی پیش‌ بینی‌ کننده یک تکنیک آماری است که در آن یک سازمان به نتایج شناخته شده و داده‌های تاریخی مراجعه می‌کند تا پیش‌بینی‌هایی برای رویدادهای آینده توسعه دهد. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده الگوها را تحلیل کرده و روندها را در شرایط خاصی مشاهده می‌کنند تا محتمل‌ترین نتیجه را تعیین کنند. برای مثال، سازمان‌های مالی ممکن است از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای جمع‌آوری سابقه‌ی اعتباری یک مشتری و سایر داده‌های مشتری استفاده کنند. سپس ممکن است از این اطلاعات برای تعیین امتیاز اعتباری یک فرد و احتمال پرداخت به‌موقع اقساط اعتباری او استفاده کنند. نام دیگر این تکنیک، تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که شامل یادگیری ماشین و استخراج داده‌ها نیز می‌شود تا داده‌ها را جمع‌آوری و ارزیابی کند.

• انواع داده ها در آمار با ذکر مثال

کسب‌ و کار ها و صنایع مختلف از مدل‌سازی و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای مدیریت مؤثر خدمات و مشتریان خود استفاده می‌کنند. صنعت بهداشت و درمان اغلب از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهبود روش‌های تشخیصی و درمان صحیح بیماران مبتلا به بیماری‌های صعب‌العلاج یا مزمن استفاده می‌کند، در حالی که بانک‌ها ممکن است از این مدل‌ها برای شناسایی تقلب استفاده کنند. بخش‌های منابع انسانی و شرکت‌ها ممکن است از این مدل‌ها برای استخدام کارکنان استفاده کنند. در ادامه به بررسی انواع مدل سازی پیش بینی کننده می پردازیم. با ما همراه باشید.

• تحلیل آماری چیست؟

۱۰ نوع مدل‌ سازی پیش‌ بینی‌ کننده

مدل‌های پیش‌ بینی‌ کننده به دو دسته تقسیم می‌شوند: پارامتریک و غیرپارامتریک. مدلی که از یک مجموعه خاص از پارامترها، مانند اعداد گسسته، استفاده می‌کند، پارامتریک است. مدل‌های غیرپارامتریک داده‌هایی را در نظر می‌گیرند که از یک مجموعه خاص از پارامترها یا عوامل نمی‌آیند. هر نوع مدل دارای کاربرد خاصی است و از نوع خاصی از داده‌ها برای رسیدن به هدف خود استفاده می‌کند. همچنین این مدل‌ها از تکنیک‌های مختلفی مانند تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی بهره می‌برند. در اینجا لیستی از انواع مدل سازی پیش بینی کننده ۱۰ نوع رایج و توضیحات مختصری در مورد چگونگی و چرایی استفاده سازمان‌ها از آن‌ها آورده شده است:

• 12 ابزار مدل سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده ها

1. مدل طبقه‌بندی (Classification Model)

این نوع مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین مدل‌ها است زیرا پاسخ‌های ساده‌ای به سوالاتی می‌دهد که پاسخ آن‌ها به صورت بله یا خیر است. مدل طبقه‌بندی از داده‌های تاریخی استفاده می‌کند تا تحلیلی کلی از یک پرسش ارائه دهد. کسب‌وکارهای خرده‌فروشی و مالی اغلب از این مدل استفاده می‌کنند زیرا به سرعت اطلاعات را جمع‌آوری و دسته‌بندی می‌کند تا به سوالاتی مانند “آیا این متقاضی احتمالاً پیش‌فرض می‌شود؟” پاسخ دهد. سایر سازمان‌ها نیز به‌طور گسترده از این مدل استفاده می‌کنند زیرا می‌توانند آن را به گونه‌ای تنظیم کنند که شامل داده‌های جدید یا تغییر یافته باشد.

• تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

2. مدل پیش‌بینی (Forecast Model)

مدل‌های پیش‌بینی نیز یکی از رایج‌ترین انواع مدل‌ها هستند به دلیل چندمنظوره بودن آن‌ها. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و برآورد اطلاعات بر اساس آن داده‌ها، پاسخ‌های عددی تولید می‌کنند. یک کسب‌وکار مانند یک خرده‌فروش آنلاین ممکن است از مدل‌سازی پیش‌بینی برای تخمین تعداد سفارش‌هایی که ممکن است در هفته آینده دریافت کنند، استفاده کند. این مدل‌ها می‌توانند به طور همزمان چندین پارامتر را مدیریت کنند. برای مثال، یک رستوران که در حال تخمین میزان مواد لازم برای سفارش است، ممکن است عوامل مانند رویدادهای نزدیک و تعطیلات آینده را به این مدل اختصاص دهد.

• مشاوره آماری

3. مدل خوشه‌بندی (Clustering Model)

مدل خوشه‌بندی داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های مشابه به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌کند. سپس از داده‌های هر گروه استفاده می‌کند تا نتایج کلی را برای هر خوشه تعیین کند. این مدل از دو نوع خوشه‌ بندی استفاده می‌ کند: خوشه‌بندی سخت و خوشه‌بندی نرم. در خوشه‌بندی سخت، داده‌ها به‌طور کامل به یک خوشه خاص تعلق می‌گیرند، در حالی که در خوشه‌ بندی نرم، به هر نقطه داده‌ای یک احتمال اختصاص داده می‌شود به‌جای اینکه به طور قطعی به یک خوشه مشخص تعلق گیرد. کسب‌وکارها ممکن است از مدل خوشه‌بندی برای تعیین استراتژی‌های بازاریابی برای گروه‌های خاصی از مصرف‌کنندگان استفاده کنند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است مشتریان خود را بر اساس رفتار خریدشان به چند خوشه تقسیم کند و برای هر خوشه، استراتژی‌های بازاریابی متفاوتی تدوین کند.

• متغیر مستقل چیست؟

4. مدل انحرافات (Outliers Model)

مدل انحرافات اطلاعات غیرمعمول یا داده‌های انحرافی در یک مجموعه داده را شناسایی می‌کند. این مدل می‌تواند موارد فردی از داده‌های غیرمعمول را تحلیل کند یا ارتباطات آن‌ها با دیگر دسته‌ها و اعداد را مورد بررسی قرار دهد. بسیاری از شرکت‌های مالی از این مدل برای شناسایی تقلب استفاده می‌کنند. برای مثال، یک مدل انحرافات ممکن است تراکنش‌های غیرمعمول در حساب یک مشتری را شناسایی کند، مانند یک خرید بزرگ از جواهرات در شهری که مشتری هرگز از آنجا خرید نکرده است. این مدل می‌تواند مقدار پول، مکان، زمان و نوع خرید را شناسایی کرده و تعیین کند که آیا حساب مشتری توسط یک فرد ثالث نقض شده است یا خیر. استفاده از این مدل می‌تواند به بهبود امنیت حساب‌های بانکی کمک کند و از بروز تقلب جلوگیری کند.

• رگرسیون چندگانه چیست؟

5. مدل سری‌های زمانی (Time Series Model)

به عنوان یکی دیگر از انواع مدل سازی پیش بینی کننده می توان به مدل سری های زمانی اشاره کرد. مدل سری‌های زمانی از دنباله‌های زمانی به عنوان عوامل ورودی در یک مجموعه داده استفاده می‌کند. این مدل روندهای گذشته و نقاط داده‌ای از یک دوره زمانی خاص را در نظر می‌گیرد تا روندها یا رخدادها را در یک دوره زمانی دیگر پیش‌بینی کند. این مدل می‌تواند چندین روند و پروژه را به طور همزمان پیش‌بینی کند یا بر روی یک پروژه خاص تمرکز کند. همچنین می‌تواند عوامل خارجی که ممکن است بر روندهای آینده تأثیر بگذارند، مانند فصول یا تغییرات دوره‌ای را تحلیل کند. به عنوان مثال، یک شرکت تولید کننده الکترونیک ممکن است از این مدل برای تحلیل زمان‌های پردازش در سال گذشته استفاده کند و سپس سرعت پردازش متوسط را برای ماه‌های آینده تخمین بزند. این مدل برای کسب‌وکارهایی که نیاز به پیش‌بینی دقیق روندها در زمان‌های مشخص دارند، بسیار مفید است.

• تحلیل آماری با نرم افزار

6. درخت تصمیم (Decision Tree)

درخت تصمیم یک الگوریتم است که منابع مختلف داده را در یک ساختار شبیه به درخت گراف می‌کند تا نتایج ممکن از تصمیمات مختلف را نمایش دهد. این مدل تصمیمات مختلف را به صورت شاخه‌هایی ترسیم کرده و سپس نتایج ممکن را در زیر هر تصمیم قرار می‌دهد. سازمان‌ها اغلب از این مدل برای تعیین مهم‌ترین متغیرها در یک مجموعه داده استفاده می‌کنند. همچنین، این مدل‌ها به دلیل قابلیت کار با مجموعه داده‌های ناقص برای ایجاد نتایج ممکن، بسیار کاربردی هستند. درخت‌های تصمیم به سادگی قابل فهم هستند، بنابراین بسیاری از صنایع از آن‌ها برای اطمینان از شفافیت بین بخش‌ها هنگام ارائه داده‌ها استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است از درخت تصمیم برای تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری در پروژه‌های مختلف استفاده کند و نتایج ممکن هر تصمیم را به صورت تصویری نمایش دهد.

• درخت تصمیم چیست و چگونه استفاده می شود؟

7. شبکه عصبی (Neural Network)

شبکه عصبی یک مدل پیچیده است که به مغز انسان شباهت دارد. این مدل شامل بسیاری از الگوریتم‌هاست که با همکاری یکدیگر الگوها را شناسایی، داده‌ها را خوشه‌بندی و دسته‌هایی برای مجموعه داده‌های مختلف ایجاد می‌کنند. شبکه‌های عصبی اغلب شامل سه لایه هستند. لایه ورودی داده‌ها را به لایه بعدی، که لایه مخفی است، منتقل می‌کند. لایه مخفی شامل توابعی است که پیش‌بینی‌هایی را ایجاد می‌کنند. لایه خروجی داده‌ها را از این پیش‌بینی‌ها جمع‌آوری کرده و نتیجه نهایی و جامع را تولید می‌کند. سازمان‌ها ممکن است از این شبکه‌ها به همراه انواع مدل‌ های پیش‌ بینی‌ کننده دیگر، مانند مدل سری‌های زمانی یا خوشه‌بندی استفاده کنند. شبکه‌های عصبی به‌ویژه در شناسایی الگوهای پیچیده و دسته‌بندی داده‌ها بسیار مؤثر هستند و در کاربردهای پیشرفته مانند تحلیل تصویر و تشخیص گفتار استفاده می‌شوند.

• الگوریتم گرگ خاکستری

• الگوریتم زنبور عسل

8. مدل خطی عمومی (General Linear Model)

مدل خطی عمومی یک ابزار آماری است که مقایسه می‌کند چگونه برخی متغیرها بر متغیرهای پیوسته تأثیر می‌گذارند. این ابزار اغلب پایه و اساس برای سایر آزمون‌های آماری است، مانند تحلیل رگرسیون. شرکت‌هایی که از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند، اغلب تحلیل‌های رگرسیونی را هنگام ایجاد و پردازش داده‌ها برای ایجاد پیش‌بینی انجام می‌دهند. مدل خطی عمومی تعیین می‌کند که آیا میانگین دو ویژگی وابسته در یک پیش‌بینی متفاوت است یا خیر. یک گروه از این مدل‌ها شامل مدل خطی تعمیم‌یافته است که در آن یک فرد چندین مدل مشابه را گراف می‌کند. این مدل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تأثیر متغیرهای مختلف را بر روی نتایج پیش‌بینی شده بهتر درک کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. رگرسیون چیست؟

• انواع رگرسیون و زمان استفاده از آنها

9. مدل تقویت‌شده با گرادیان (Gradient Boosted Model)

مدل تقویت‌شده با گرادیان از چندین درخت تصمیم مرتبط استفاده می‌کند تا رتبه‌بندی‌ها را ایجاد کند. این مدل یک درخت را در یک زمان ایجاد می‌کند و سپس خطاهای درخت اول را تصحیح می‌کند تا یک درخت بهبود یافته دوم ایجاد کند. این فرآیند ممکن است شامل چندین درخت باشد، بسته به سازمانی که آن را ایجاد می‌کند. برخی سازمان‌ها از این مدل‌ها برای تعیین خروجی‌های ممکن موتور جستجو استفاده می‌کنند. این مدل‌ها به‌ویژه در بهبود دقت پیش‌بینی‌ها با تصحیح خطاهای مدل‌های قبلی مؤثر هستند و در کاربردهای مختلفی از جمله بازاریابی دیجیتال و تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌شوند.

• انواع رگرسیون و زمان استفاده از آنها

10. مدل پیش‌بینی‌کننده (Prophet)

مدل Prophet یک الگوریتم است که یک فرد ممکن است به همراه مدل‌های سری زمانی یا پیش‌بینی برای برنامه‌ریزی یک نتیجه خاص استفاده کند. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار ممکن است از مدل Prophet برای تعیین سهمیه‌های فروش یا نیازهای موجودی استفاده کند. این مدل که توسط فیسبوک ارائه شده است، انعطاف‌پذیر بوده و با مدل‌های سری زمانی که شامل چندین فصل یا تعطیلات هستند، به خوبی همکاری می‌کند. مدل Prophet برای کسب‌وکارهایی که نیاز به پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد در طول زمان دارند، بسیار مناسب است و می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها کمک کند.

• تحلیل رگرسیون چندگانه

مزایای انواع مدل‌ سازی پیش‌ بینی‌ کننده

یکی از مزایای اصلی استفاده از انواع مدل‌ سازی پیش‌ بینی‌ کننده، امکان ایجاد استراتژی‌های بهبود یافته در بازاریابی، فروش و خدمات مشتری است. این مدل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا با تحلیل دقیق داده‌ها، اقدامات مؤثرتری انجام دهند. در ادامه به برخی از دیگر مزایای استفاده از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده اشاره می‌شود:

• درک بهتر رقابت: این مدل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا رقبا و موقعیت خود در بازار را بهتر بشناسند.
• استفاده از استراتژی‌های برای کسب مزیت رقابتی: شرکت‌ها می‌توانند با پیش‌بینی رفتار بازار و مشتریان، استراتژی‌های مناسبی برای پیشی گرفتن از رقبا اتخاذ کنند.
• بهینه‌سازی محصولات یا خدمات موجود: با تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند محصولات و خدمات خود را بهبود دهند و نیازهای مشتریان را بهتر برآورده کنند.
• درک نیازهای مصرف‌کننده: مدل‌های پیش‌بینی‌کننده به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا نیازهای واقعی مشتریان را شناسایی کنند.
• شناخت پایگاه عمومی مشتریان یک صنعت یا شرکت: این مدل‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا نمای کلی‌تری از مشتریان خود و ترجیحات آن‌ها داشته باشند.
• کاهش زمان، تلاش و هزینه تخمین نتایج: مدل‌های پیش‌بینی‌کننده فرآیندهای تخمین و پیش‌بینی را سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر می‌کنند.
• پیش‌بینی عوامل خارجی که می‌توانند بر بهره‌وری یا جریان کار تأثیر بگذارند: این مدل‌ها کمک می‌کنند تا شرکت‌ها تأثیرات عوامل خارجی را بر عملکرد خود پیش‌بینی و مدیریت کنند.
• شناسایی ریسک‌های مالی: مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند ریسک‌های مالی آینده را شناسایی کرده و شرکت‌ها را برای مواجهه با آن‌ها آماده کنند. آنالیز ریسک چیست؟
• پیش‌بینی فرآیندهای مدیریت موجودی یا منابع: این مدل‌ها به بهینه‌سازی مدیریت منابع و موجودی کمک می‌کنند.
• شناسایی روندهای آینده: شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از این مدل‌ها روندهای بازار و رفتارهای آینده را شناسایی و از آن‌ها بهره‌برداری کنند.
• برنامه‌ریزی برای تجزیه و تحلیل نیروی کار یا تحلیل‌های مربوط به ترک کار: این مدل‌ها به شرکت‌ها در برنامه‌ریزی بهتر نیروی انسانی و کاهش نرخ ترک کار کمک می‌کنند.

این مزایا به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا به‌طور موثرتری در بازار رقابت کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

جمع بندی:
مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده ابزاری قدرتمند است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های پیچیده، آینده را پیش‌بینی کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. انواع مختلفی از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده وجود دارند که هرکدام برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند. از مدل‌های ساده مانند مدل طبقه‌بندی و مدل پیش‌بینی که به سرعت پاسخ‌های واضح ارائه می‌دهند، تا مدل‌های پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی و مدل‌های تقویت‌شده با گرادیان که قادر به تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوهای پنهان هستند، این ابزارها می‌توانند به بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری و بهبود دقت تصمیم‌گیری‌ها کمک کنند.

هر کدام از انواع مدل سازی پیش بینی کننده بسته به نوع داده‌ها و نیازهای سازمان، کاربردهای متنوعی دارند. برای مثال، مدل خوشه‌بندی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد که استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری تدوین کنند، در حالی که مدل انحرافات می‌تواند به شناسایی تقلب‌های مالی کمک کند. در مجموع، این مدل‌ها به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که با پیش‌بینی نتایج آینده، عملکرد خود را بهبود بخشند، ریسک‌ها را کاهش دهند و فرصت‌های جدید را شناسایی کنند.

• ریسک چیست؟