予測モデリングは、様々な状況や業界で利用されているデータマイニングの一種です。このプロセスでは、過去のデータに基づいて将来の出来事を予測できる統計モデルを作成します。
参照: 職務内容: ビッグデータ モデラー (TechRepublic Premium)
予測モデリングは、他の種類のデータマイニング、分析、探索といったデータ分析プロセスと組み合わせて使用されることがよくあります。ここでは、様々な種類の予測モデリングと、それぞれの最も効果的な活用方法について解説します。
ジャンプ先:
- 予測モデリング入門
- さまざまな種類の予測モデル
- 予測モデリングと予測分析
- 予測モデリングが使用されるのはなぜですか?
予測モデリング入門
はじめに述べたように、予測モデリングは、過去のデータに基づいて将来の出来事を予測する統計モデルの作成に重点を置いています。予測モデリングは多くの業界で応用でき、様々なアプリケーションで利用できます。
例えば、予測モデリングを使用してクレジットカードデータを分析することで、顧客が債務を返済する可能性が高いかどうかを判断できます。また、予測モデリングを使用して、機械が過度の摩耗によって故障するかどうかを予測することもできます。
データプロフェッショナルは、予測モデリングを用いてデータを探索し、新たなトレンド、パターン、洞察を得ることもできます。予測モデリングは、マーケティング、ヘルスケア、金融、スポーツなど、多くの分野で活用されています。
参照: さまざまなデータモデルの種類とその用途 (TechRepublic)
予測モデリングは、教師あり学習と教師なし学習の2つの主要なカテゴリに分類できます。教師あり学習は、通常、正解がラベル付けまたはタグ付けされた学習データセット（学習セットまたは学習コーパスとも呼ばれます）から始まります。教師なし学習は、このようなラベル付けされたデータを必要としません。その代わりに、データセットの特性を分析し、正解のない隠れたパターンを発見します。
さまざまな種類の予測モデル
予測モデリングには複数の種類があり、それぞれのモデルは特定の状況で有用です。どのモデルを使用するかを選択する際には、そのモデルが何をするのか、どのような種類のデータを持っているのか、そしてどのような疑問に答えたいのかを考慮することが重要です。そうすることで、最適な結果をもたらすモデルを選択できるようになります。
予測モデル
予測モデルは、最もよく知られている予測モデルの種類の一つです。過去のデータに基づいて将来の値を予測します。さらに、過去のデータからの学習に基づいて新しいデータの数値を推定することで、指標値の予測も行います。
予測モデルの一般的な使用例には、売上、コスト、在庫の予測などがあります。予測は、企業がリソースの配分について情報に基づいた意思決定を行うのに役立つため、事業計画において重要な部分です。
予測は、企業が消費者需要に基づいて、特定の時点でどれだけの在庫を保有する必要があるかを判断するのに役立つため、有用です。最も一般的な予測モデルは、指数平滑法、自己回帰移動平均、季節調整、統計的回帰モデルです。
予測モデルの欠点の 1 つは、入力として使用される履歴データが不十分な場合、不正確な予測が生成される可能性があることです。
分類モデル
分類モデルは、データにクラスを割り当てるために使用されます。分類モデルは、連続値を予測するよりも一般的に実装が容易で、コスト効率も優れています。このようなモデルの例としては、2クラスモデル、多クラスモデル、回帰モデルなどが挙げられます。
このタイプのモデルは、出力変数がカテゴリ（名義）または順序変数である場合の意思決定に最適です。例えば、融資業者は、申請者に融資を行うべきかどうかを判断するために分類モデルを使用する場合があります。入力変数としては、銀行口座の残高、債務対収入比率、未払いのローンの有無などの要因が考えられます。
出力変数は「はい/いいえ」の回答になる場合があります。「この人はローンの返済を滞納するでしょうか？」これらのモデルは、過去の行動を測定することで、その人の今後の行動を予測することもできます。
最も一般的な分類モデルの種類は、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、人工ニューラル ネットワーク、線形判別分析、決定木、K 最近傍法、サポート ベクター マシン、およびナイーブ ベイズ分類器モデルです。
外れ値モデル
外れ値モデルは、データの残りのパターンに適合しない異常なデータポイントを識別するために使用されます。例えば、外れ値モデルは、クレジットカードの不正請求やその他の不正な番号を識別するために使用できます。外れ値モデルは、個々のデータポイントを調べ、それらが残りのデータと比較して誤っているかどうかを判断します。
あるデータポイントが他のデータと大きく異なる場合、それは外れ値です。モデルを使わずにこれらのエラーを特定するのは簡単そうに思えるかもしれませんが、特に大規模なデータセットでは、外れ値モデリングによって異常なデータポイントを発見し、これらの数値に関連する将来の問題を予測するのに役立ちます。
外れ値モデルで扱える外れ値には様々な種類があります。以下は最も一般的な外れ値です。
- 尖度: 多数のデータ ポイントが極端な値を持つ場合。
- 歪度: 分布の片側に予想よりも多くのデータ ポイントがある場合。
- 異分散性: 特定のグループの測定値が他のグループよりも変動が大きい場合。
- 双峰分布: グラフに 1 つのピークではなく 2 つのピークがある場合。
時系列モデル
時系列モデルは、過去のデータを順序付けて、将来の事象を予測するために使用されます。これは、過去の値に基づいて将来の値を予測するために使用される計量経済学の手法です。時系列モデルは、システムの傾向、季節性、周期性、その他の要因を用いて、将来の行動を予測します。
時系列モデルは、季節やその他のサイクルに基づいて事業を展開するビジネスに特に役立ちます。例えば、小売店を経営している場合、最も忙しい月を把握して、その期間により多くの従業員リソースを割り当てる必要があるでしょう。
時系列モデルの中で最も一般的なのは、自己回帰和分移動平均モデルです。ARIMAは、指数平滑法と移動平均という2つのモデルを組み合わせたものです。指数平滑法はデータ内の極端な値を平滑化するために使用され、移動平均は一定値を生成します。
クラスタリングモデル
クラスタリングモデルは、互いに非常に類似したデータポイントのグループを識別するために使用されます。クラスタリングモデルは、類似したアイテムをグループ化するために使用され、顧客のセグメンテーションや製品の最適なマーケティング方法の検討などのタスクに役立ちます。
クラスタリングアルゴリズムの一例としては、k-means法が挙げられます。k-means法は、すべての観測値がクラスタに割り当てられるか、再割り当てが必要な観測値がなくなるまで、観測値を反復的にクラスタに割り当てます。その結果、各観測値は1つのクラスタに割り当てられます。
予測モデリングと予測分析
予測モデリングと予測分析はしばしば同じ意味で使用されますが、これらは異なるビジネス目的で使用される異なるプロセスです。
予測モデリングでは、統計モデルを用いて、既知のデータに基づいて将来の事象や結果を予測します。例えば、マーケティングキャンペーンにおいて、過去にある商品を購入した顧客をターゲットにし、その商品の広告を配信するといった予測モデリングが考えられます。予測モデリングには、ユーザーがデータをより深く理解できるよう、視覚的な要素がほぼ必ず含まれています。
参照: 最高の予測分析ツールとソフトウェア (TechRepublic)
予測分析とは、隠れたパターン、洞察、そして更なる研究の可能性を発見するためのデータ分析です。統計的手法に加え、機械学習、テキストマイニング、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクスといった他分野の技術を含む、より広範な技術群を指します。予測分析とは、一般的には、過去の出来事に関するデータを分析して未来を予測することを指します。
予測モデリングが使用されるのはなぜですか?
予測モデリングは多くの業界で活用されており、その目的は共通しています。それは、組織の意思決定の質を向上させることです。この種のモデルは、豊富なデータが存在するにもかかわらず、将来のビジネスプロセスやパフォーマンスにどのような影響を与えるのか明確な答えが得られない多くのビジネス状況で役立ちます。このような状況において、ビッグデータモデラーやその他のデータ専門家は、予測モデルをリソースとして活用し、将来の結果を正確に予測することができます。
