分析上の問いの立て方
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
予測分析が行うこと:
ビジネス上の問い:
顧客の需要を満たしつつ在庫コストを抑えるために、特定の商品をどれだけ発注すべきか？
分析上の問い:
さまざまな要因に基づく商品Xの顧客需要はどの程度と予測されるか？
手段:
不正請求を特定し、不正支払いのリスクを軽減させるためにはどうすればよいか？
過去の請求データのさまざまな変数に基づくと、請求が不正である可能性はどの程度か？
特定の健康状態にリスクを抱える患者を特定することで、どのように患者の転帰を改善できるか？
関連する変数をもとに、特定の健康状態にリスクのある患者を予測できるか？
債務不履行に至る可能性が最も高いのはどのローン申請かを特定するにはどうすればよいか？
記述的分析: 過去にどのローン申請が債務不履行に至ったか？
診断的分析: なぜ特定のローン申請が債務不履行につながるのか？
予測的分析: 申請のさまざまな変数に基づいて、あるローン申請が債務不履行に至る可能性を予測できるか？
ロジスティック回帰のような分類予測アルゴリズム
このモデルは、新規ローン申請に適用して債務不履行の可能性を予測できる
債務不履行のリスクを軽減し、ポートフォリオ全体のパフォーマンスを向上させるのに役立つ
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