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

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作者 : 瑞其科技 Peggy

前言
誰適合閱讀？
『大數據預測模型』是什麼？
『大數據預測模型』如何實現？
大數據預測模型：監督式學習（以預測業績為例）
結語

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！

延伸閱讀: 以AI進行飲料銷售預測｜RapidMiner

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誰適合閱讀？

『大數據預測模型』是什麼？

『大數據預測模型』如何實現？

大數據預測模型：監督式學習（以預測業績為例）

結語

誰適合閱讀？

『大數據預測模型』是什麼？

大數據預測模型：監督式學習（以預測業績為例）

結 語

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