Analitik prediktif
Terbaru kemajuan teknologi juga telah diperkenalkan prediksi analisis perilaku untuk web deteksi penipuan. Jenis solusi memanfaatkan heuristik dalam rangka untuk belajar web normal perilaku pengguna dan mendeteksi anomali yang menunjukkan upaya penipuan.
Sering fokus analisis adalah bukan konsumen tapi produk, portofolio, perusahaan, industri atau bahkan ekonomi. Misalnya, pengecer mungkin tertarik dalam memprediksi toko-tingkat permintaan untuk manajemen persediaan tujuan. Atau Dewan Federal Reserve mungkin akan tertarik dalam memprediksi tingkat pengangguran untuk tahun berikutnya. Jenis-jenis masalah ini dapat diatasi dengan analisis
prediktif menggunakan time series teknik (lihat di bawah). Mereka juga dapat diatasi melalui pendekatan pembelajaran mesin yang mengubah waktu asli seri ke sebuah fitur vektor ruang, dimana algoritme belajar menemukan pola-pola yang memiliki daya prediksi.
Ketika menggunakan teknik-teknik manajemen risiko, hasilnya selalu untuk memprediksi dan manfaat dari sebuah skenario masa depan. The capital asset pricing model (CAP-M) "memprediksi" portofolio terbaik untuk memaksimalkan kembali. Probabilistic risk assessment (PRA) bila dikombinasikan dengan mini-Delphi teknik dan pendekatan statistik hasil perkiraan yang akurat. Ini adalah contoh-contoh pendekatan yang dapat
memperpanjang dari proyek ke pasar, dan dari dekat untuk jangka panjang. Underwriting (lihat di bawah) dan bisnis lainnya mencoba mengejar mengidentifikasi manajemen risiko sebagai prediktif metode.
Banyak perusahaan harus memperhitungkan risiko paparan karena mereka layanan yang berbeda dan menentukan biaya yang dibutuhkan untuk menutup risiko. Misalnya, auto penyedia asuransi perlu untuk secara akurat menentukan jumlah premi untuk biaya untuk menutupi masing-masing mobil dan sopir. Keuangan perusahaan perlu menilai peminjam potensial dan kemampuan untuk membayar sebelum pemberian pinjaman.
Untuk asuransi kesehatan, penyedia, predictive analytics dapat menganalisis beberapa tahun lalu klaim medis data, serta laboratorium, farmasi dan catatan-catatan lain jika tersedia, untuk memprediksi seberapa mahal sebuah enrollee mungkin di masa depan. Predictive analytics dapat membantu menanggung jumlah ini dengan memprediksi kemungkinan penyakit, default, kebangkrutan, dll. Predictive analytics dapat merampingkan proses akuisisi pelanggan dengan
memprediksi masa depan risiko perilaku pelanggan menggunakan aplikasi data tingkat. Predictive analytics dalam bentuk nilai kredit yang telah mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan kredit, terutama di pasar hipotek dimana keputusan pemberian kredit sekarang dibuat dalam hitungan jam, bukan hari atau bahkan berminggu-minggu. Tepat predictive analytics dapat menyebabkan tepat keputusan penetapan harga, yang dapat membantu mengurangi risiko di masa depan default.
Big data adalah koleksi dari data set yang sangat besar dan kompleks sehingga mereka menjadi canggung untuk bekerja dengan menggunakan tradisional database management tools. Volume, variety, dan velocity data besar telah memperkenalkan tantangan di seluruh papan untuk pengambilan, penyimpanan, pencarian, berbagi, analisis, dan visualisasi. Contoh-contoh sumber data yang besar seperti web log, RFID, sensor data, jejaring sosial, Internet pencarian
pengindeksan, call detail records, militer, pengawasan, dan data yang kompleks dalam astronomi, biogeokimia, genomik, dan ilmu apabila. Big Data merupakan inti dari sebagian besar predictive analytic jasa yang ditawarkan oleh organisasi. Berkat kemajuan teknologi di perangkat keras komputer-Cpu lebih cepat, memori yang lebih murah, dan MPP arsitektur dan teknologi baru seperti Hadoop, MapReduce, dan
di-database dan teks analytics untuk pengolahan data yang besar, sekarang layak untuk mengumpulkan, menganalisis, dan tambang dalam jumlah besar yang terstruktur dan yang tidak terstruktur data untuk wawasan baru. Hal ini juga mungkin untuk menjalankan algoritme prediktif pada data streaming. Hari ini, menjelajahi data besar dan menggunakan analisis prediktif adalah dalam jangkauan organisasi lebih dari sebelumnya dan metode-metode baru yang mampu untuk penanganan seperti dataset yang diusulkan.
Pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan predictive analytics luas dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.
Regresi model andalan predictive analytics. Fokus terletak pada membangun persamaan matematika sebagai model untuk mewakili interaksi antara variabel-variabel yang berbeda dalam pertimbangan. Tergantung pada situasi, ada berbagai macam model yang dapat diterapkan saat melakukan predictive analytics. Beberapa dari mereka yang sempat dibahas di bawah ini.
Dalam model regresi linier analisis hubungan antara respon atau variabel dependen dan independen atau variabel prediktor. Hubungan ini dinyatakan sebagai persamaan yang memprediksi variabel respon sebagai fungsi linier dari parameter. Parameter ini disesuaikan sehingga ukuran fit lebih dioptimalkan. Banyak upaya dalam model yang pas difokuskan pada meminimalkan ukuran residual, serta memastikan bahwa itu adalah terdistribusi secara acak dengan hormat untuk model prediksi.
Tujuan dari regresi adalah untuk memilih parameter dari model tersebut sehingga dapat meminimalkan jumlah dari kuadrat residual. Hal ini disebut sebagai ordinary least squares (OLS) estimasi dan hasil yang di best linear unbiased perkiraan (BIRU) dari parameter-parameter yang jika dan hanya jika Gauss-Markov asumsi puas.
Setelah model telah diperkirakan kita akan tertarik untuk mengetahui apakah variabel prediktor termasuk dalam model-yaitu adalah perkiraan dari masing-masing variabel kontribusi yang dapat diandalkan? Untuk melakukan ini kita dapat memeriksa signifikansi statistik dari model koefisien yang dapat diukur dengan menggunakan t-statistik. Jumlah ini untuk menguji apakah koefisien secara signifikan berbeda dari
nol. Seberapa baik model memprediksi variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen dapat dinilai dengan menggunakan R2 statistik. Mengukur kekuatan prediksi dari model yaitu proporsi dari total variasi dalam variabel dependen yang "jelas" (menyumbang) oleh variasi dalam variabel independen.
Regresi berganda (di atas) pada umumnya digunakan ketika variabel respon adalah terus-menerus dan tak terbatas. Seringkali variabel respon tidak mungkin terus menerus melainkan diskrit. Sementara secara matematis hal ini layak untuk menerapkan regresi berganda untuk diskrit memerintahkan variabel dependen, beberapa asumsi di balik teori regresi linier berganda tidak lagi memegang, dan ada
teknik lain seperti diskrit dengan pilihan model yang lebih cocok untuk jenis analisis. Jika variabel dependen adalah diskrit, beberapa dari mereka unggul metode regresi logistik, multinomial logit dan probit model. Regresi logistik dan probit model yang digunakan ketika variabel dependen adalah biner.
Dalam klasifikasi pengaturan, menetapkan hasil probabilitas untuk pengamatan yang dapat dicapai melalui penggunaan model logistik, yang pada dasarnya adalah sebuah metode yang mentransformasikan informasi tentang biner variabel dependen menjadi tak terbatas variabel kontinyu dan perkiraan biasa model multivariat (Lihat Allison "Regresi Logistik" untuk informasi lebih lanjut tentang teori regresi logistik).
Yang Wald dan likelihood-ratio test digunakan untuk menguji signifikansi statistik dari masing-masing koefisien "b" dalam model (analog dengan uji t digunakan dalam regresi OLS; lihat di atas). Tes menilai goodness-of-fit dari model klasifikasi adalah "persentase benar memprediksi".