监督式学习模型：大数据预测的核心技术
监督式学习模型：大数据预测的核心技术
随着数字化时代的到来，AI在各个领域都带来了无限可能。但具体而言，AI与大数据预测模型到底是如何工作的？我们如何利用AI预测数据模型协助项目规划与决策？本文将简单介绍什么是监督式学习模型，及其如何协助做预测，希望能让你获得实用的知识。
谁适合阅读？
- 数据分析师和数据科学家
- 企业决策者和管理层
- 商业分析师和市场研究人员
- 对数据分析和AI技术感兴趣的普通读者
大数据预测模型是什么？
- 分析“过去”数据中的规律和趋势
- 构建数学模型并进行训练
- 预测“未来”事件或趋势
这些大数据预测模型可应用在工程、金融、医疗、营销等领域，帮助使用者做出更“准确的决策和规划”。
大数据预测模型如何实现？
要建立大数据预测模型有很多方法，其中最普遍的是使用机器学习中的监督式学习方法，包括回归分析、时间序列分析、深度学习、概率模型、混合模型等。接下来主要介绍“监督式学习”。
大数据预测模型：监督式学习（以预测业绩为例）
监督式学习是一种机器学习方法。让AI根据“过去已标记”的资料，学习过去资料的输入与输出的关联性。学习完成之后，就可以给予未知结果的新资料，AI就会根据先前理出的关联性，给出对应的“未来预测”结果。简单来说，就像是把AI当成是一个三岁小孩，人类通过一些教材，教导他学习其中的逻辑与关联性。待AI小孩学会后，后续有新的信息，AI小孩就具备自己做判断的能力。
建立流程
资料收集 > 数据预处理 > 资料特征选择 > 模型选择和训练 > 模型评估 > 预测与部署
资料收集
收集过去几个月该品项的销售资料，包括日期、销售数量、价格、季节、特殊假日、数量等等，尽可能地涵盖各种资料特征。数据预处理
处理缺漏、清理无用数据，确保资料的品质与一致性。例如：在一份销售记录中，金额包含了美金、日币与新台币，这时需要将金额的单位做转换，让它们有相同的表示方式。资料特征选择
根据对“监督式学习”的说明，可以了解作为输入的资料非常重要。因此选择适当的特征资料作为输入，可以提高分析的效率与准确性。以预测业绩为例，可以选择可能会影响销售的关键特征，例如：商品的销售情形可能与季节有关，或是特殊假日或促销活动可能会影响买气。因此在选择输入资料时，可能跟“结果”有关的特征都要尽量包含。模型选择和训练
选择合适的机器学习模型，例如：线性回归、随机森林、深度学习方法等，将完成预处理的资料作为输入，设定想要得到的输出参数，接着就能开始训练大数据预测模型。模型评估
模型评估流程：测试模型 > 计算误差 > 调整参数 > 交叉验证 > 最终评估
- 测试模型：输入测试资料集对训练完成的模型进行测试，产生预测结果。
- 计算误差：比较预测结果与测试资料集的数值，计算误差。常用的指标有均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）、R平方值等。
- 调整参数：根据误差指标评估调整模型参数，使得输出的预测结果更加准确。这可能需要多次迭代，逐步改进模型。
- 交叉验证：进行交叉验证（如K折交叉验证），确保模型在不同数据分割下的稳定性和泛化能力。
- 最终评估：在确保模型性能稳定且误差最小后，进行最终评估，确保模型准确性达到预期要求。
- 预测与部署
经过模型评估，确认模型的稳定性和健壮性。最后可以在实际业务中，使用训练好的模型预测下个月的销售数据，协助进行营销策略的拟定或是业绩评估的标准。
结语
大数据预测模型是当今AI领域的核心技术。运用大数据预测模型，能够洞悉未来发展趋势，活用历史大数据资料为项目提供强大支撑，提高效率和准确性，也能帮助更好地把握市场脉搏，为客户提供更优质的服务。AI数据分析助你在瞬息万变的职场保持竞争优势，让我们一起开启新世代的无限可能！