常见的预测与决策方法（九道门构建预测分析模型的10个步骤）

常见的预测与决策方法（九道门构建预测分析模型的10个步骤）衡量绩效可能是组织中实现目标的关键。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。4|性能指标识别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。

预测分析模型有助于提高组织的有效性，并在数据统计和机器学习技术的帮助下推动企业的成功结果。在本文中，我们将列出可帮助您了解和构建成功的预测分析模型的简单步骤。

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、运营效率等等，唯一的问题是我们需要做出相应的选择。根据目标定义目标非常重要。

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

衡量绩效可能是组织中实现目标的关键。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

数据选择需要对业务目标有一个很好的理解，以便进行目标建模。有三种类型的数据可用于建模：人口统计、行为和心理。将数据准备成正确的格式分析是一个非常关键的部分。模型需要使用以前的数据进行训练，为此，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

这一过程用于组织、计划和控制开发系统的过程。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。这些方法主要用于通过在短迭代中开发软件来最小化风险，在迭代的每个末端，工作团队都会评估其项目优先级。

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。传统的数据采样方法是将数据拆分为训练集和测试集。大量数据被定向到训练集以构建所需的模型，其余数据被作为测试集，以验证模型的结果。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

实施数据治理模型有助于组织确保用于分析的数据的质量和一致性。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

为了建立一个稳健的模型，数据科学家不应该仅仅停留在暗示一个或两个算法上，而应该运行尽可能多的算法。然后，为了在组织中获得有效的结果，应该选择模型的总体结果。

构建后，需要部署模型，因为它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：

• 对模型进行运营有效性评分
• 与报告集成，以进行协作和咨询
• 与应用程序集成以实现运营业务