¿Cuáles son los métodos para construir modelos predictivos?
El establecimiento de modelos de análisis predictivo debe tener objetivos claros, como la gestión de riesgos y fraude, previsión de ingresos, modelización financiera, influencia en redes sociales, gestión de campañas de marketing, eficiencia operativa, etc.
2. Identificar el problema
Este modelo está diseñado para identificar problemas organizacionales. Los resultados obtenidos del análisis se utilizan para guiar a los operadores y gerentes en la solución de cualquier problema en la organización.
3. Determinar el proceso
Esto implica el proceso de mejora de oportunidades. Es importante que los científicos de datos evalúen los procesos específicos que deben modificarse para lograr los resultados del modelo.
4. Identificación de indicadores de desempeño
Los resultados de unos buenos indicadores de desempeño pueden medir la mejora de los objetivos de toda la organización. Si las métricas muestran que las acciones tomadas no son beneficiosas, se puede adoptar un enfoque diferente para satisfacer las necesidades de los objetivos.
5. Seleccionar y preparar datos para modelar.
Hay tres tipos de datos que se pueden utilizar para modelar: demográficos, conductuales y psicológicos. Es posible que necesites limpiar tus datos. Las variables deben estar bien definidas o se pueden combinar varios conjuntos de datos.
6. Métodos de desarrollo de modelos
Las organizaciones pueden elegir varios métodos de desarrollo, como desarrollo de software ágil, modelo de desarrollo de sistema dinámico, desarrollo impulsado por funciones, desarrollo rápido de aplicaciones, ciclo de vida de desarrollo de sistema. , etc. .
7. Muestreo aleatorio de datos
Esta técnica se utiliza principalmente para seleccionar, manipular y analizar subconjuntos de puntos de datos para identificar patrones y tendencias en el conjunto de datos. Ayuda a construir y ejecutar resultados del modelo de manera eficiente y rápida.
8. Plan de Gobernanza de Datos
También se le puede llamar un componente esencial de cualquier plan sólido de gestión de datos porque los esfuerzos de gobernanza organizacional pueden mejorar el rendimiento y la eficiencia.
9. Implementación del modelo
Después de desarrollar y validar el modelo, es muy importante implementar el modelo en el sistema. Existen varios sistemas para implementar este modelo, como el sistema de gestión de cuentas, el sistema de toma de decisiones, el sistema de gestión de relaciones con los clientes, la plataforma de análisis y el sistema de cobranza.
10. Construir y desplegar modelos
El despliegue de modelos ayuda a obtener resultados analíticos en el proceso de toma de decisiones. Hay tres métodos de implementación principales, a saber:
① Calificar el efecto de ejecución del modelo.
②Integre con informes para colaboración y consulta.
③Integre con aplicaciones para realizar negocios operativos.