预测模型建立的方法有哪些
答：1、了解目标建立预测分析模型应该有明确的目标，如风险和欺诈管理、预测收入、财务建模，社交媒体影响力，管理营销活动、运营效率等。2、确定问题该模型旨在识别组织的问题。从分析中获得的结果用于指导运营人员和经理，以解决组织中的任何问题。3、确定流程这涉及改进机会的过程。对于数据科学家来说，评估需要修改以执行模型结果的特定过程非常重要。4、性能指标识别良好的绩效指标产生的结果可以衡量整体组织目标的改进数量。如果指标显示所采取的行动没有好处，则可以采取不同的方法来满足目标的需求。5、选择和准备用于建模的数据有三种类型的数据可用于建模：人口统计、行为和心理。可能需要清理数据。变量应定义良好，也可以合并多个数据集。6、模型开发方法组织可以选择几种开发方法，例如敏捷软件开发、动态系统开发模型、功能驱动开发、快速应用程序开发、系统开发生命周期等。7、随机数据采样该技术主要用于选择、操作和分析数据点的子集，以识别数据集中的模式和趋势。它有助于以高效、快捷的方式构建和执行模型的结果。8、数据治理计划它也可以被称为任何强大的数据管理计划的基础组成部分，因为通过组织治理的努力可以提高绩效和效率。9、模型的实施在开发和验证模型之后，在系统中实现模型非常重要。模型实施有几个系统，如账户管理系统、决策系统、客户关系管理系统、分析平台、收集系统等。10、构建和部署模型部署模型有助于在决策过程中获得分析结果。主要有三种部署方法，分别是：①对模型进行运营有效性评分②与报告集成，以进行协作和咨询③与应用程序集成以实现运营业务
预测模型的建模方法
预测模型的建模方法回归分析法，时间序列分析法，灰色预测法。回归分析法基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。另外，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归方程类型。时间序列分析法基本思想：把预测对象的历史数据按—定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将该模型外推到未来进行预测。适用范围：此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来，因而这种方法对短期预测效果比较好，而不适合作中长期预测。灰色预测法基本思想：将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量，不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究，而是利用数据处理方法(数据生成与还原)，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究，即灰色系统理论建立的不是原始数据模型，而是生成数据模型。适用范围：预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得到较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。