形成分析型問題
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
預測分析著重於：
商業問題：
我們該訂購多少，才能滿足顧客需求並將庫存成本最小化？
分析問題：
基於各種因素，產品 x 的預測需求是多少？
技術：
我們如何識別詐欺理賠並降低不當給付風險？
根據過去理賠資料中的各變數，一個理賠為詐欺的機率是多少？
我們如何找出哪些病患有特定疾病風險，以改善治療結果？
能否根據相關變數預測哪些病患有特定疾病風險？
我們如何辨識最可能違約的貸款申請？
描述性分析： 過去哪些貸款申請發生過違約？
診斷性分析： 為何某些貸款申請常導致違約？
預測性分析： 能否根據申請中的各變數，預測貸款申請違約的機率？
分類式預測演算法，例如 logistic regression
可套用到新貸款申請，預測違約機率
有助降低違約風險並提升整體投組表現
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