Pemodelan prediktif
Apa Pemodelan prediktif?
Pemodelan prediktif adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model yang dapat digunakan untuk meramalkan hasil di masa mendatang. Ini adalah alat yang digunakan dalam analitik prediktif, teknik penggalian data yang mencoba menjawab pertanyaan “apa yang mungkin terjadi di masa depan?”
Poin Penting
- Pemodelan prediktif adalah proses menggunakan hasil yang diketahui untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model yang dapat digunakan untuk membuat prediksi di masa mendatang.
- Dua dari teknik pemodelan prediktif yang paling banyak digunakan adalah regresi dan jaringan saraf.
- Perusahaan dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk meramalkan peristiwa, perilaku pelanggan, serta risiko keuangan, ekonomi, dan pasar.
Memahami Pemodelan Prediktif
Dengan menganalisis peristiwa sejarah, perusahaan dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk meningkatkan kemungkinan peristiwa peramalan, perilaku pelanggan, serta risiko keuangan, ekonomi, dan pasar.
Migrasi cepat ke produk digital telah menciptakan lautan data yang tersedia untuk bisnis. Data besar digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan dinamika hubungan pelanggan-ke-bisnis. Data real-time dalam jumlah besar ini diambil dari berbagai sumber seperti media sosial, riwayat penelusuran internet, data ponsel, dan platform komputasi awan .
Namun, data biasanya tidak terstruktur dan terlalu kompleks untuk dianalisis oleh manusia dalam waktu singkat. Karena banyaknya volume data, perusahaan menggunakan alat pemodelan prediktif – seringkali melalui program perangkat lunak komputer. Program memproses data historis dalam jumlah besar untuk menilai dan mengidentifikasi pola dalam data. Dari sana, model tersebut dapat memberikan catatan sejarah serta penilaian tentang perilaku atau peristiwa apa yang kemungkinan besar akan terjadi lagi atau di masa mendatang.
Referensi cepat
Pemodelan prediktif dapat digunakan oleh tim olahraga untuk menganalisis kemungkinan keberhasilan menggunakan statistik pemain dan analisis situasi.
Aplikasi Pemodelan Prediktif
Analisis prediktif menggunakan prediktor atau fitur yang dikenal untuk membuat model prediktif yang akan digunakan dalam memperoleh keluaran. Model prediktif dapat mempelajari bagaimana berbagai titik data terhubung satu sama lain. Dua dari teknik pemodelan prediktif yang paling banyak digunakan adalah regresi dan jaringan saraf .
Dalam bidang statistik, regresi mengacu pada hubungan linier antara variabel input dan output. Model prediktif dengan fungsi linier membutuhkan satu prediktor atau fitur untuk memprediksi keluaran atau hasil. Misalnya, bank yang berharap untuk mendeteksi pencucian uang pada tahap awal mungkin menggunakan model prediksi linier.
Bank ingin mengidentifikasi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan terlibat dalam kegiatan pencucian uang pada suatu waktu. Dengan menggunakan data pelanggan bank, model prediksi dibangun berdasarkan jumlah dolar dari transfer uang yang dilakukan pelanggan selama periode waktu tertentu.
Model tersebut diajarkan untuk mengenali perbedaan antara transaksi pencucian uang dan transaksi normal. Hasil optimal dari model harus berupa pola yang memberi sinyal pelanggan mana yang mencuci uang dan mana yang tidak. Jika model melihat pola fraud yang muncul pada nasabah tertentu, maka akan muncul signal for action yang akan ditangani oleh unit pencegahan fraud bank.
Alat Pemodelan Prediktif
Model prediktif juga digunakan dalam jaringan saraf seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam, yang merupakan bidang dalam kecerdasan buatan (AI). Jaringan saraf terinspirasi oleh otak manusia dan dibuat dengan jaringan simpul yang saling berhubungan dalam tingkat hierarki, yang mewakili fondasi untuk AI. Kekuatan jaringan saraf terletak pada kemampuannya untuk menangani hubungan data non-linier. Mereka mampu menciptakan hubungan dan pola antara variabel yang terbukti tidak mungkin atau terlalu memakan waktu bagi analis manusia.
Di satu sisi, bank dapat memasukkan variabel yang diketahui, seperti nilai transfer yang dilakukan oleh pelanggannya ke dalam modelnya untuk menentukan siapa yang mungkin terlibat dalam pencucian uang. Di sisi lain, jaringan neural dapat membuat pola yang lebih efektif dengan membuat hubungan antar variabel masukan. Variabel input ini dapat mencakup waktu login, lokasi geografis pengguna, alamat IP perangkat pengguna, penerima atau pengirim dana, dan variabel atau perilaku lain yang mungkin terlibat dalam aktivitas pencucian uang.
Teknik pemodelan prediktif lain yang digunakan oleh perusahaan keuangan termasuk pohon keputusan, penambangan data deret waktu, dan analisis Bayesian. Perusahaan yang memanfaatkan data besar melalui langkah-langkah pemodelan prediktif lebih mampu memahami bagaimana pelanggan mereka terlibat dengan produk mereka dan dapat mengidentifikasi potensi risiko dan peluang bagi perusahaan.