Video: Binary Options BOSS Indicator V4.0 for Metatrader 2024
Diverse algoritmen voor statistische, data-mining en machine-learning zijn beschikbaar voor gebruik in uw voorspellende analysemodel. U bevindt zich in een betere positie om een algoritme te selecteren nadat u de doelstellingen van uw model hebt gedefinieerd en de gegevens hebt geselecteerd waaraan u wilt werken. Sommige van deze algoritmen zijn ontwikkeld om specifieke bedrijfsproblemen op te lossen, bestaande algoritmen te verbeteren of nieuwe mogelijkheden te bieden - wat sommige ervan misschien meer geschikt maakt voor uw doeleinden dan andere. U kunt kiezen uit een reeks algoritmen om zakelijke problemen aan te pakken, zoals:
- Voor klantensegmentatie en / of communitydetectie op sociaal gebied heeft u bijvoorbeeld clusteringalgoritmen nodig.
- Voor klantbehoud of om een aanbevelingssysteem te ontwikkelen, zou u classificatiealgoritmen gebruiken.
- Voor kredietscores of het voorspellen van de volgende uitkomst van tijdgestuurde gebeurtenissen, zou u een regressie-algoritme gebruiken. Aangezien tijd en middelen dit toelaten, moet u zoveel algoritmen van het juiste type uitvoeren als u kunt. Het vergelijken van verschillende runs van verschillende algoritmen kan verrassende bevindingen opleveren over de data of de business intelligence ingebed in de data. Als u dit doet, krijgt u meer gedetailleerd inzicht in het bedrijfsprobleem en kunt u bepalen welke variabelen binnen uw gegevens voorspellende kracht hebben.
ensemble-model te bouwen, een groep modellen die op dezelfde gegevens werken. Een ensemblemodel gebruikt een vooraf gedefinieerd mechanisme om uitkomsten van alle deelmodellen te verzamelen en een eindresultaat voor de gebruiker te bieden. Modellen kunnen verschillende vormen aannemen: een query, een verzameling scenario's, een beslissingsboom of een geavanceerde wiskundige analyse. Bovendien werken bepaalde modellen het best voor bepaalde gegevens en analyses. U kunt (bijvoorbeeld) classificatiealgoritmen gebruiken die beslissingsregels gebruiken om de uitkomst van een bepaald scenario of een bepaalde transactie te bepalen, waarbij u vragen als deze aanpakt:
- Is deze geldtransfer waarschijnlijk onderdeel van een witwasregeling?
- Is het waarschijnlijk dat deze leningaanvrager in gebreke blijft in de lening?
- U kunt niet-gecontroleerde clusteringalgoritmen gebruiken om te achterhalen welke relaties bestaan binnen uw gegevensset. U kunt deze algoritmen gebruiken om verschillende groepen bij uw klanten te vinden, te bepalen welke services bij elkaar kunnen worden gegroepeerd of bijvoorbeeld te bepalen welke producten kunnen worden verhoogd.
Regressiealgoritmen kunnen worden gebruikt om doorlopende gegevens te voorspellen, zoals het voorspellen van de trend voor een voorraadbeweging gezien de eerdere prijzen.
Beslissingsbomen, ondersteunende vectormachines, neurale netwerken, logistische en lineaire regressies zijn enkele van de meest voorkomende algoritmen. Hoewel hun wiskundige implementaties verschillen, genereren deze voorspellende modellen vergelijkbare resultaten. De beslissingsbomen zijn populairder, omdat ze gemakkelijk te begrijpen zijn; je kunt het pad naar een bepaald besluit volgen.
Classificatiealgoritmen zijn geweldig voor het type analyse wanneer het doelwit bekend is (zoals het identificeren van spam-e-mails). Aan de andere kant, wanneer de doelvariabele onbekend is, zijn clusteringalgoritmen uw beste gok. Hiermee kunt u uw gegevens groeperen of groeperen in zinvolle groepen op basis van de overeenkomsten tussen de groepsleden.
Deze algoritmen zijn erg populair. Er zijn veel tools, zowel commerciële als open-source, die deze implementeren. Met data-accumulatie die bloeiende en versnellende (dat wil zeggen big data) en kostenefficiënte hardware en platforms (zoals cloud computing en Hadoop) zijn, hebben tools voor voorspellende analyse een enorme groei doorgemaakt.
Gegevens en bedrijfsdoelstellingen zijn niet de enige factoren waarmee u rekening moet houden wanneer u een algoritme selecteert. De expertise van uw datawetenschappers is op dit moment van enorme waarde; het kiezen van een algoritme dat de klus zal klaren is vaak een lastige combinatie van wetenschap en kunst. Het kunstdeel komt voort uit ervaring en vaardigheid in het zakelijke domein, dat ook een cruciale rol speelt bij het identificeren van een model dat bedrijfsdoelen accuraat kan dienen.
