2024 大數據預測模型:監督式學習模型建立流程

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2024 大數據預測模型:監督式學習模型建立流程
Jul.16,2024
 

前   言

       隨著數位化時代的到來,AI在各個領域皆帶來了無限可能。但具體而言,AI與大數據預測模型到底是什麼呢?我們如何利用AI預測數據模型協助專案規劃與決策?
       本文將會簡單地帶讀者了解什麼是監督式學習模型,及其如何協助做預測,希望能讓讀者獲得實用的知識。



 

誰適合閱讀?

√ 數據分析師和數據科學家
√ 企業決策者和管理層
√ 商業分析師和市場研究人員
√ 對數據分析和AI技術感興趣的普通讀者

『大數據預測模型』是什麼?

 

1. 分析「過去」數據中的規律和趨勢
2. 構建數學模型並進行訓練
3. 預測「未來」事件或趨勢

 

AI案例實績
這些大數據預測模型可應用在工程、金融、醫療、行銷…等各種領域,幫助使用者做出更「準確的決策和規劃」。
 

 
『大數據預測模型』如何實現?
       要建立大數據預測模型有很多種方法,其中最普遍的是使用機器學習中的監督式學習方法,其中包含了回歸分析、時間序列分析、深度學習、機率模型、混合模型…等等。接下來文章將主要針對「監督式學習」做說明。
 


大數據預測模型:監督式學習(以預測業績為例)

      監督式學習是一種機器學習方法。讓AI根據「過去已標記」的資料,學習過去資料的輸入與輸出的關聯性。學習完成後,我們就可以給予他未知結果的新資料,AI就會根據先前理出的關聯性,給出對應的「未來預測」結果。若藉由簡單比喻來說明,就像是把AI當成是一個三歲小孩,而人類透過一些教材,教導他學習其中的邏輯與關聯性。待AI小孩學會後,後續有新的資訊,AI小孩就具備自己做判斷的能力。
 

   『大數據預測模型』如何實現?

建 立 流 程
資料收集>數據預處理>資料特徵選擇>模型選擇和訓練>模型評估>預測與部署

 

1資料收集
 

收集過去幾個月該品項的銷售資料,包括『日期、銷售數量、價格、季節、特殊假日、數量』等等,盡可能地涵蓋各種資料特徵

 
 

2數據預處理

處理缺漏、清理無用數據,確保資料的品質與一致性。例如:在一份銷售紀錄中,金額包含了美金、日幣與新台幣,這時我們會需要將金額的單位做『轉換』,讓它們有相同的表示方式

 
 

3資料特徵選擇

       根據先前對於『監督式學習』的說明,可以了解作為輸入的資料非常重要。因此選擇適當的特徵資料作為輸入,可以提高分析的效率與準確性。

       以預測業績為例,我們可以選擇可能會影響銷售的『關鍵特徵』,例如:可能商品的銷售情形與季節有關,或是特殊假日或促銷活動可能會影響買氣。因此在選擇輸入資料時,可能跟『結果』有關的特徵都要盡量包含



 

4模型選擇和訓練

       選擇合適的機器學習模型,例如:線性回歸、隨機森林、深度學習方法等等,將完成預處理的資料作為輸入,設定我們想要得到的輸出參數,接著就能夠開始訓練大數據預測模型。


 

5模型評估
 

模型評估流程:測試模型>計算誤差>調整參數>交叉驗證>最終評估
  • 測試模型:輸入測試資料集對訓練完成的模型進行測試,產生預測結果。
  • 計算誤差:比較預測結果與測試資料集的數值,計算誤差。常用的指標有均方誤差(MSE)、均絕對誤差(MAE)、R平方值等等。
  • 調整參數:根據誤差指標評估調整模型參數,使得輸出的預測結果更加準確。這可能需要多次迭代,逐步改進模型。
  • 交叉驗證:進行交叉驗證(如K折交叉驗證),確保模型在不同數據分割下的穩定性和泛化能力。
  • 最終評估:在確保模型性能穩定且誤差最小後,進行最終評估,確保模型準確性達到預期要求。


 

6預測與部署
 

       經過模型評估,確認模型的穩定性與強健性。最後我們就能夠在實際業務中,使用訓練好的模型預測下個月的銷售數據,協助進行行銷策略的擬定或是業績評估的標準


 

結  語

      大數據預測模型是當今AI領域的核心技術。運用大數據預測模型,我們能夠洞悉未來發展的趨勢,並且活用過去的歷史大數據資料為專案提供強大的支撐,提高效率和準確性,也能幫助我們更好地把握市場脈搏,為客戶提供更優質的服務。AI數據分析助您在瞬息萬變的職場保持競爭優勢,讓我們一起開啟新世代的無限可能!


 

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