逐步预测分析——机器学习
预测分析涉及对现有数据集中的数据进行某些操作，目的是确定一些新的趋势和模式。然后使用这些趋势和模式来预测未来的结果和趋势。通过执行预测分析，我们可以预测未来的趋势和性能。它也被定义为预后分析，词预后意味着预测。预测分析使用数据、统计算法和机器学习技术，根据历史数据确定未来结果的概率。
为什么预测分析很重要？
在预测分析中，我们使用历史数据来预测未来的结果。因此，预测分析在各个领域都发挥着至关重要的作用。它改进了决策制定，有助于提高业务的利润率，并通过在早期识别它们来降低风险。
预测分析用于各个领域，例如：
- 网上零售
- 卫生保健
- 教育
- 降低风险
- 欺诈识别
- 即兴的市场活动
- 天气预报
- 社交媒体分析
- 网络安全
- 推荐和搜索引擎
- 政府部门等
执行预测分析的步骤：
为了执行预测分析，应该执行一些基本步骤。
- 定义问题陈述：
定义项目成果、工作范围、目标，确定将要使用的数据集。 - 数据采集：
数据收集涉及收集分析所需的必要细节。它涉及来自授权来源的历史或过去数据，可对其进行预测分析。 - 数据清洗：
数据清理是我们改进数据集的过程。在数据清洗的过程中，我们去除不必要的和错误的数据。它涉及从我们的数据集中删除冗余数据和重复数据。 - 数据分析：
它涉及对数据的探索。我们探索数据并对其进行彻底分析，以便从数据集中识别一些模式或新结果。在这个阶段，我们发现有用的信息并通过识别一些模式或趋势来得出结论。 - 建立预测模型：
在预测分析的这个阶段，我们使用各种算法根据观察到的模式构建预测模型。它需要Python、R、Statistics 和 MATLAB 等知识。我们还使用标准统计模型来检验我们的假设。 - 验证：
这是预测分析中非常重要的一步。在这一步中，我们通过执行各种测试来检查模型的效率。在这里，我们提供示例输入集来检查我们模型的有效性。在这个阶段需要评估模型的准确性。 - 部署：
在部署中，我们让我们的模型在真实环境中工作，它有助于日常讨论，并使其可供使用。 - 模型监控：
定期监控您的模型以检查性能并确保我们获得正确的结果。它正在查看模型预测如何针对实际数据集执行。