Как часто переобучать модель?

Зависит от того, как быстро меняется поведение, которое она предсказывает. В рознице — иногда ежедневно. В моделях оттока для B2B — раз в месяц или квартал. Сигнал к переобучению — заметное падение качества на свежих данных, поэтому качество имеет смысл отслеживать регулярно, а не только в момент запуска модели.

Аналитика и данныеВид аналитикиСтатистика

Предсказательная аналитика

Использование статистики и машинного обучения для прогноза будущих событий и значений показателей.

КРАТКО

Предсказательная аналитика отвечает на вопрос «что произойдёт». Она строит модели, которые на основе исторических данных оценивают вероятность будущих событий: уйдёт ли клиент, какой будет спрос на следующей неделе, какие заявки скорее всего превратятся в покупку. Это уже территория моделей: от простой линейной регрессии до глубоких нейросетей.

СИНОНИМЫ:предсказательная аналитикапредиктивная аналитикапрогнозная аналитикаpredictive analytics

Предсказательная аналитика — следующий шаг после описательной и диагностической. Она требует чистых данных, понятной целевой переменной и грамотной проверки моделей.

Типичные задачи

Прогноз спроса, продаж, остатков на складе.
Оценка вероятности оттока клиентов.
Оценка заявок, кредитов, страховых рисков в баллах.
Обнаружение аномалий и мошеннических операций.

Где особенно осторожно

Модель учится на прошлом — если поведение клиентов резко поменялось, прогноз ломается.
Качество всегда измеряется на отложенной выборке, а не на обучающей.
Цена ошибок разных типов часто несимметрична: пропустить мошенника обычно дороже, чем заподозрить честного клиента.

КОГДА ПРИМЕНЯТЬ

Описательная аналитика уже на месте и данные надёжны
Задача про будущее имеет понятную целевую переменную
Есть кому поддерживать модель в рабочей среде и обновлять её на свежих данных

КОГДА НЕ СТОИТ

Данные грязные или их слишком мало
Задача требует чёткого объяснения каждого решения регулятору или клиенту
Нет ресурсов на поддержку модели и она быстро устареет

ПРИМЕР

Интернет-магазин строит модель прогноза спроса по товарным позициям на следующие 2 недели. На исторических данных за два года модель предсказывает заказы с точностью ±15% по большинству позиций. Закупки и логистика начинают опираться на прогноз, остатки на складе падают на 20%, при этом доля отказов «нет в наличии» снижается. На витрине покупатель ничего не видит, но экономика заказа заметно улучшается.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Перед запуском любой предсказательной модели полезно посчитать простейший ориентир: «возьмём среднее по прошлой неделе» или «продолжим линейный тренд». Если сложная модель не бьёт уверенно такой ориентир, её сложность редко себя оправдывает.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Предсказательная аналитика»

ML — основной инструмент предсказательной аналитики, но не равен ей. Предсказательная аналитика — это конкретный класс бизнес-задач (прогноз), а ML — широкий набор методов, который их решает. Внутри предсказательной аналитики бывают и подходы без машинного обучения: статистические модели, эконометрика, прямой расчёт по эмпирическим формулам. Выбор метода определяется задачей, а не модой.

Ещё из «Аналитика и данные»

Вся категория →

ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)

ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.

Business Intelligence (бизнес-аналитика)

Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.

DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)

Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.

Применяйте термины на практике

База знаний, задачи и цели — в одном сервисе. Бесплатно — без лимита по числу людей.

Попробовать бесплатно Все термины