یک چارچوب برای توسعه یک مدل تحلیل پیش‌بینی پیشنهاد دهید.
توسعه یک مدل تحلیل پیش‌بینی شامل چندین مرحله است که در یک چارچوب سازماندهی شده‌اند. در اینجا یک چارچوب پیشنهادی ارائه می‌شود:

1. تعریف مسئله: با شناسایی مسئله کسب و کار و تعریف اهداف مدلی که می‌خواهید توسعه دهید، شروع کنید. نتایجی را که می‌خواهید پیش‌بینی کنید و همچنین input‌ها یا متغیرهای پیش‌بینی کننده‌ای که استفاده خواهید کرد را تعریف کنید.

2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: شما نیاز به جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا برای آموزش و آزمایش مدل‌های خود دارید. پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آنها را برای تحلیل پیش‌پردازش کنید تا تمیز، فرمت‌بندی و ساختاردهی شوند. این ممکن است شامل رسیدگی به داده‌های گمشده، تبدیل متغیرها، کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و نرمال‌سازی داده‌ها باشد.

3. کاوش و تجسم داده‌ها: این مرحله شامل انجام تحلیل اکتشافی داده‌ها برای درک داده‌هایی است که با آنها کار می‌کنید. این شامل خلاصه کردن داده‌ها با آمار توصیفی، تجسم توزیع‌های داده و شناسایی همبستگی‌ها و روابط بین متغیرها است.

4. انتخاب متغیرها: شما باید مشخص کنید کدام متغیرها را در مدل خود استفاده خواهید کرد. این ممکن است شامل انتخاب زیرمجموعه‌ای از متغیرها بر اساس همبستگی آنها با نتیجه، استفاده از آزمون‌های آماری برای شناسایی متغیرهای معنادار یا استفاده از الگوریتم‌های انتخاب ویژگی باشد.

5. انتخاب رویکرد مدل‌سازی: یک رویکرد مدل‌سازی مناسب را بر اساس اهداف، داده‌ها و مسئله‌ای که سعی در حل آن دارید، انتخاب کنید. این ممکن است شامل انتخاب بین یادگیری نظارت شده یا بدون نظارت، انتخاب یک الگوریتم خاص مانند رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم یا شبکه‌های عصبی و تعریف پارامترهای مدل باشد.

6. آموزش و آزمایش مدل: داده‌های خود را به مجموعه‌های آموزش و آزمایش تقسیم کنید و از مجموعه آموزش برای ساخت و آموزش مدل خود استفاده کنید. سپس، مدل را روی مجموعه آزمایش آزمایش کنید تا عملکرد آن را ارزیابی کنید. ممکن است نیاز به اصلاح و آموزش مجدد مدل به صورت تکراری و تنظیم پارامترها داشته باشید تا زمانی که مدل به سطح رضایت‌بخشی از عملکرد برسد.

7. استقرار مدل: پس از آموزش و آزمایش مدل، می‌توانید آن را برای شروع پیش‌بینی روی داده‌های جدید مستقر کنید. ممکن است نیاز به ادغام مدل در سیستم‌ها یا فرآیندهای موجود و تعریف روشی برای به‌روزرسانی مدل با در دسترس قرار گرفتن داده‌های جدید داشته باشید.

8. نظارت و ارزیابی مدل: در نهایت، باید بر عملکرد مدل نظارت کنید، اطمینان حاصل کنید که اهداف را برآورده می‌کند و اثربخشی آن را در طول زمان ارزیابی کنید. ممکن است نیاز به نگهداری، به‌روزرسانی یا آموزش مجدد مدل داشته باشید تا اطمینان حاصل کنید که همچنان مرتبط و دقیق باقی می‌ماند.

با پیروی از این چارچوب، می‌توانید یک مدل تحلیل پیش‌بینی قوی توسعه دهید که به طور موثر اهداف را برآورده می‌کند و پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد ارائه می‌دهد.