Prediktivní analytika

Úvod do datové gramotnosti

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Přehled analytiky

Přehled analytiky

Úvod do datové gramotnosti

Proč používat prediktivní analytiku?

  • Předvídání nejpravděpodobnějších výsledků
  • Prognóza procesu nebo posloupnosti
  • Odhad neznámé hodnoty na základě dostupných informací

 

Pozor: s předpověďmi je vždy spojena určitá míra nejistoty

Detail prediktivní analytiky

Úvod do datové gramotnosti

Běžné techniky

  • Modely strojového učení
    • Klasifikační
      • Predikce rušení předplatného
    • Regresní
      • Predikce cen nemovitostí podle charakteristik lokality
  • Prognózování časových řad
    • Predikce vývoje tržeb v čase
  • Prediktivní analýza textu
    • Určení, zda je e-mail spam

Ukázka časové řady

Úvod do datové gramotnosti

Prediktivní modelování

Kroky prediktivního modelování

  • Data jsou rozdělena na trénovací a testovací sadu pro sestavení prediktivního modelu
  • Předpovědi jsou interpretovány a vyhodnocovány na testovacích datech pomocí předem stanovených metrik, např. přesnosti (podíl správných předpovědí)
Úvod do datové gramotnosti

Případová studie: vítěz World Cupu

Který tým nejspíše vyhraje příští FIFA World Cup?

  • Výběr relevantních proměnných: hodnocení týmů, hráčů, žebříčky a obtížnost zápasů
  • Sestavení prediktivního modelu pro výpočet pravděpodobnosti vítězství nebo postupu do konkrétních fází

 

Využití poznatků k předpovědi pravděpodobnosti vítězství pro každou zemi

Pohár a míč FIFA World Cup

Úvod do datové gramotnosti

Pojďme si procvičit!

Úvod do datové gramotnosti

Preparing Video For Download...