pemodelan ramalan

Apakah Pemodelan Ramalan?

Pemodelan ramalan ialah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk mencipta, memproses dan mengesahkan model yang boleh digunakan untuk meramalkan hasil masa hadapan. Ia adalah alat yang digunakan dalam analisis ramalan,. teknik perlombongan data yang cuba menjawab soalan "apa yang mungkin berlaku pada masa hadapan?"

Memahami Pemodelan Ramalan

Dengan menganalisis peristiwa sejarah, syarikat boleh menggunakan pemodelan ramalan untuk meningkatkan kebarangkalian peristiwa ramalan, gelagat pelanggan, serta risiko kewangan, ekonomi dan pasaran.

Penghijrahan pantas kepada produk digital telah mencipta lautan data yang tersedia untuk perniagaan. Data besar digunakan oleh syarikat untuk meningkatkan dinamik hubungan pelanggan dengan perniagaan. Jumlah data masa nyata yang besar ini diperoleh daripada sumber seperti media sosial, sejarah penyemakan imbas internet, data telefon bimbit dan platform pengkomputeran awan.

Walau bagaimanapun, data biasanya tidak berstruktur dan terlalu kompleks untuk dianalisis oleh manusia dalam tempoh yang singkat. Oleh kerana jumlah data yang banyak, syarikat menggunakan alat pemodelan ramalan–selalunya melalui program perisian komputer. Program memproses sejumlah besar data sejarah untuk menilai dan mengenal pasti corak dalam data. Dari situ, model boleh menyediakan rekod sejarah serta penilaian tentang tingkah laku atau peristiwa yang mungkin berlaku lagi atau pada masa hadapan.

Pemodelan ramalan boleh digunakan oleh pasukan sukan untuk menganalisis kebarangkalian kejayaan menggunakan statistik pemain dan analisis situasi.

Aplikasi Pemodelan Ramalan

Analitik ramalan menggunakan peramal atau ciri yang diketahui untuk mencipta model ramalan yang akan digunakan dalam mendapatkan output. Model ramalan dapat mempelajari cara titik data yang berbeza berhubung antara satu sama lain. Dua daripada teknik pemodelan ramalan yang paling banyak digunakan ialah regresi dan rangkaian saraf.

Dalam bidang statistik, regresi merujuk kepada hubungan linear antara pembolehubah input dan output. Model ramalan dengan fungsi linear memerlukan satu peramal atau ciri untuk meramalkan output atau hasil. Sebagai contoh, bank yang berharap dapat mengesan pengubahan wang haram pada peringkat awalnya mungkin menggunakan model ramalan linear.

Bank itu ingin mengenal pasti pelanggannya yang mana mungkin terlibat dalam aktiviti pengubahan wang haram pada satu ketika. Menggunakan data pelanggan bank, model ramalan dibina berdasarkan jumlah dolar pemindahan wang yang pelanggan lakukan dalam tempoh masa.

Model ini diajar untuk mengenali perbezaan antara urus niaga pengubahan wang haram dan urus niaga biasa. Hasil optimum daripada model itu mestilah corak yang menandakan pelanggan mana yang mencuci wang dan mana yang tidak. Jika model itu merasakan bahawa corak penipuan sedang muncul untuk pelanggan tertentu, ia akan mewujudkan isyarat untuk tindakan, yang akan ditangani oleh unit pencegahan penipuan bank.

Alat Pemodelan Ramalan

Model ramalan juga digunakan dalam rangkaian saraf seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang merupakan bidang dalam kecerdasan buatan (AI). Rangkaian saraf diilhamkan oleh otak manusia dan dicipta dengan web nod yang saling berkaitan dalam tahap hierarki, yang mewakili asas untuk AI. Kuasa rangkaian saraf terletak pada keupayaan mereka untuk mengendalikan hubungan data bukan linear. Mereka mampu mewujudkan hubungan dan corak antara pembolehubah yang terbukti mustahil atau terlalu memakan masa untuk penganalisis manusia.

Di satu pihak, bank boleh memasukkan pembolehubah yang diketahui, seperti nilai pemindahan yang dimulakan oleh pelanggannya ke dalam modelnya untuk menentukan siapa yang mungkin terlibat dalam pengubahan wang haram. Sebaliknya, rangkaian saraf boleh mencipta corak yang lebih berkuasa dengan mewujudkan hubungan antara pembolehubah input. Pembolehubah input ini boleh termasuk masa log masuk, lokasi geografi pengguna, alamat IP peranti pengguna, penerima atau penghantar dana dan sebarang pembolehubah atau tingkah laku lain yang mungkin terlibat dalam aktiviti pengubahan wang haram.

Teknik pemodelan ramalan lain yang digunakan oleh syarikat kewangan termasuk pepohon keputusan, perlombongan data siri masa dan analisis Bayesian. Syarikat yang memanfaatkan data besar melalui langkah pemodelan ramalan lebih mampu memahami cara pelanggan mereka terlibat dengan produk mereka dan boleh mengenal pasti potensi risiko dan peluang untuk syarikat.

##Sorotan

• Pemodelan ramalan ialah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk mencipta, memproses dan mengesahkan model yang boleh digunakan untuk membuat ramalan masa hadapan.

• Syarikat boleh menggunakan pemodelan ramalan untuk meramalkan peristiwa, tingkah laku pelanggan, serta risiko kewangan, ekonomi dan pasaran.

• Dua daripada teknik pemodelan ramalan yang paling banyak digunakan ialah regresi dan rangkaian saraf.