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预测分析技术是个什么情况?

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-19 15:05
预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是,预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果,这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。
 
尽管如此,与任何新兴技术一样,想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是,由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。
 
预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务,包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分,就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

加米谷学院大数据预测分析技术
 
预测分析应用程序需要大量数据,并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。 全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”
 
了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道,他是流行病学家、营养学家和健康经济学家,目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据,还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测,模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。
 
简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据,而其中大部分数据可能与特定问题无关,只是在给定样本中可能存在相关关系,”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道,FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程,一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

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