예측 모델링

예측 모델링이란 무엇입니까?

예측 모델링은 알려진 결과를 사용하여 미래 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 모델을 생성, 처리 및 검증하는 프로세스입니다. 예측 분석 에 사용되는 도구로 "미래에 무슨 일이 일어날 수 있습니까?"라는 질문에 답을 시도하는 데이터 마이닝 기술입니다.

예측 모델링 이해하기

기업은 과거 이벤트를 분석하여 예측 모델링을 사용하여 이벤트, 고객 행동, 재무, 경제 및 시장 위험을 예측할 가능성을 높일 수 있습니다.

디지털 제품으로의 빠른 마이그레이션은 기업에서 쉽게 사용할 수 있는 데이터의 바다를 만들었습니다. 빅 데이터 는 기업에서 고객 대 비즈니스 관계의 역학을 개선하는 데 활용됩니다. 이 방대한 양의 실시간 데이터는 소셜 미디어, 인터넷 검색 기록, 휴대폰 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 같은 소스에서 검색됩니다.

그러나 데이터는 일반적으로 구조화되지 않고 인간이 단기간에 분석하기에는 너무 복잡합니다. 엄청난 양의 데이터로 인해 기업은 종종 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 통해 예측 모델링 도구를 사용합니다. 프로그램은 방대한 양의 과거 데이터를 처리하여 데이터 내의 패턴을 평가하고 식별합니다. 거기에서 모델은 과거 기록뿐만 아니라 어떤 행동이나 사건이 다시 또는 미래에 발생할 가능성이 있는지에 대한 평가를 제공할 수 있습니다.

예측 모델링은 스포츠 팀에서 선수 통계 및 상황 분석을 사용하여 성공 확률을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

예측 모델링의 응용

예측 분석은 예측자 또는 알려진 기능을 사용하여 출력을 얻는 데 사용할 예측 모델을 만듭니다. 예측 모델은 서로 다른 데이터 포인트가 서로 연결되는 방식을 학습할 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 예측 모델링 기술 중 두 가지는 회귀 및 신경망입니다.

통계 분야에서 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 나타냅니다. 선형 함수가 있는 예측 모델에는 출력 또는 결과를 예측하기 위해 하나의 예측자 또는 기능이 필요합니다. 예를 들어, 초기 단계에서 자금 세탁 을 감지하려는 은행 은 선형 예측 모델을 통합할 수 있습니다.

은행은 어느 고객이 특정 시점에 자금 세탁 활동에 참여할 가능성이 있는지 확인하려고 합니다. 은행의 고객 데이터를 사용하여 고객이 일정 기간 동안 송금한 금액을 중심으로 예측 모델이 구축됩니다.

모델은 자금 세탁 거래와 일반 거래의 차이를 인식하도록 학습됩니다. 모델의 최적 결과는 고객이 돈을 세탁했는지 여부를 알려주는 패턴이어야 합니다. 모델이 특정 고객에 대한 사기 패턴이 발생하고 있음을 감지하면 조치 신호를 생성하고 은행의 사기 방지 부서에서 이를 감시합니다.

예측 모델링 도구

예측 모델은 인공 지능(AI) 분야인 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 신경망에서도 사용됩니다. 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 계층적 수준에서 상호 연결된 노드의 웹으로 생성되며 이는 AI의 기초를 나타냅니다. 신경망의 힘은 비선형 데이터 관계를 처리하는 능력에 있습니다. 그들은 인간 분석가에게 불가능하거나 너무 시간 소모적인 것으로 판명된 변수 간의 관계와 패턴을 생성할 수 있습니다.

한편, 은행은 고객이 시작한 송금 가치와 같은 알려진 변수를 모델에 입력하여 자금 세탁에 참여할 가능성이 있는 사람을 결정할 수 있습니다. 반면 신경망은 입력 변수 간의 관계를 생성하여 보다 강력한 패턴을 생성할 수 있습니다. 이러한 입력 변수에는 로그인 시간, 사용자의 지리적 위치, 사용자 장치의 IP 주소, 자금 수취인 또는 송금인, 자금 세탁 활동과 관련될 가능성이 있는 기타 변수 또는 행동이 포함될 수 있습니다.

금융 회사에서 사용하는 다른 예측 모델링 기술에는 의사 결정 트리, 시계열 데이터 마이닝 및 베이지안 분석이 있습니다. 예측 모델링 조치를 통해 빅 데이터를 활용하는 회사는 고객이 제품에 참여하는 방식을 더 잘 이해하고 회사의 잠재적 위험과 기회를 식별할 수 있습니다.

##하이라이트

• 예측 모델링은 알려진 결과를 사용하여 미래 예측에 사용할 수 있는 모델을 생성, 처리 및 검증하는 프로세스입니다.

• 기업은 예측 모델링을 사용하여 이벤트, 고객 행동은 물론 재무, 경제 및 시장 위험을 예측할 수 있습니다.

• 가장 널리 사용되는 예측 모델링 기술 중 두 가지는 회귀 및 신경망입니다.