预测建模知道我们的未来

预测建模知道我们的未来

预测建模是一种数据工具’S用于未来的预测能力。 它是如何工作的?如何预测未来的事情? 历史数据提供了参数和上下文,就像 ai。 建模本身有多种形式。它与算法技术重叠 机器学习, 这是另一个软件工具业务更频繁地采用。

数据是’一维且既不是生活,这就是为什么预测模型是一个上下文的金矿。一般帮助中的分析 人们 和组织提取 重要见解 对于重要的决定。预测建模只是提供了更多的背景和统计可能性。

预测建模与预测分析

什么’这些方法之间的差异?他们听起来非常相似,他们是。这两种技术都经常使用 互换,但有关键差异。 预测分析 是一种技术集合,如数据挖掘和数据分析。它’s the analysis of 有关 历史数据,揭开了模式和最佳决定。

预测建模 采用预测未知事件的统计概率的参数和分类,通常是问题。它’与回归建模机器学习专家一样熟悉。此外,预测建模具有可视化元素,以显示我们的Boost Labs团队的数据不仅仅是熟悉的数据。

当然,这两种技术(和机器学习)都很复杂和aren’易于理解。所以检查这些现实生活的例子。

预测潜在后果

预测建模的一个关键优势是获得人类不能够快速或准确地获得的问题的统计地图的能力。

在我们的一段时间’痛苦地意识到人为错误,行业和专家对未来更加谨慎的破坏性后果。这意味着行业喜欢 养牛需要改变 为了减缓我们的伤害’造成伤害。思想 实验室生长肉类 来临,减少气候变化的碳排放和其他贡献者。这么多的是使用预测建模来搜索更智能的解决方案,如果我们要消耗实验室生长的肉类,则通过预测后果的过程。预测建模 显示美国实验室生长的肉并不比他现在所拥有的更好.

在华盛顿州立大学,研究员Solmaz Amiri创建了一个文字 3D模型在高犯罪社区视觉上和统计上衡量的自然监测.

194080 Web.
一个高犯罪的斯波坎邻里3D模型

通过预测建模,Amiri量化了自然监测,以衡量闯入入室盗窃的房屋和可见性。

结果?

与任何基于数据的技术一样,最终目标是某种形式的成功。无论’s making 有利可图的营销决策 或者 促使飓风后救济努力,预测建模是充分原因的使用。一个 啤酒厂可以减少人类的工作时间并提高生产准确性。企业优化 全球市场增长市场调查。 预测建模适合您的需求吗?

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