在当今快速发展的商业环境中，数据依赖性正以前所未有的速度增长。过去，企业决策主要依赖于直觉或本能，而现在，全球各地的组织都在采用数据驱动的方法。其中，预测分析是应用最广泛的数据应用之一。预测分析被广泛用于解决实时问题，无论是预测某个地方的天气还是预测业务未来的发展前景。
预测分析是指应用各种定量方法于数据以进行实时预测的领域。它提供了一种使用各种技术，本质上是机器学习，来解决问题的方法。预测分析经常使用机器学习算法和技术来构建进行预测的模型。
要开始预测分析，需要掌握以下工具：Python编程、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn。
以下是预测分析过程的主要步骤，每一步都是构建有效预测模型的关键部分。
这是预测分析过程的初始阶段，也是至关重要的阶段，因为首先需要理解问题的本质，以便构建解决方案。当利益相关者提出某个问题时，第一步是了解他们的需求、可用的资源、交付物，以及从业务角度来看解决方案的样子。
有时利益相关者的需求可能没有明确定义。责任是准确理解需要预测的内容，以及结果是否解决了定义的问题。解决方案和结果的动态完全基于问题定义。
将业务问题转化为分析问题是预测分析中最重要的部分。因此，明确定义需要预测的内容以及结果的样子至关重要。
这是最耗时的阶段。有时，所需的数据可能由利益相关者提供，来自外部数据库，或者在某些情况下，可能需要提取数据。收集的数据可能不足以构建解决方案。可能需要从多个来源收集数据。考虑对所需数据集的访问权限。
由于预测模型的结果完全依赖于所使用的数据，因此收集与问题要求一致的最相关数据非常重要。在寻找数据集时，需要记住以下几点：
- 数据的格式
- 数据收集的时间跨度
- 数据集的属性
- 数据集是否满足要求？
一旦数据集准备就绪，可能希望构建预测模型。但在开始之前，了解数据的属性至关重要。了解拥有的数据类型、它所具有的特征、目标或结果变量以及这些特征之间的相关性，都有助于设计合适的模型。EDA的主要目的是理解数据。这可以通过回答以下问题来实现：
- 数据集中存在哪些数据类型？
- 数据集的维度是多少？
- 数据分布是什么样子的？
- 数据中是否有缺失值？
- 数据分布中是否有显著的模式？
- 是否观察到异常值？
- 数据特征之间如何相互关联？
- 它们的相关性是否影响结果？
有时收集的数据包含大量冗余数据。如果将这些数据作为输入提供给模型，模型有很高的可能性做出错误的预测。因此，对数据进行EDA以确保识别并处理所有异常值、空值和其他不必要的元素非常重要。识别数据中的模式可以更容易地决定模型的参数。EDA甚至在构建模型之前就帮助提高模型的准确性。
EDA通常有两个组成部分——数值计算和数据可视化。计算标准差、Z分数、四分位数范围、均值、中位数、众数以及识别数据的偏斜是了解数据在数据集中分散程度的一些方法。热图、散点图、条形图和箱线图等图形表示有助于更广泛地查看数据集。
应用EDA后，终于到了使用机器学习构建预测模型的时候了。在数据集中，使用预测变量对目标变量进行预测。
- 目标：需要预测值的因变量。
- 预测器：数据集中用于预测目标变量值的独立属性。一旦确定了目标，所有其他列都成为预测变量。
在这里，将模型视为一个计算器，它接受输入并给出预测输出。可能需要构建回归模型或分类模型，具体取决于问题。
- 回归算法，如简单线性回归、多元线性回归、决策树回归等，可能用于获得所需的结果。当目标是数值特征时，使用这些模型。
- 分类模型用于目标是分类特征时，分类问题可能是二元分类或多类分类。
- 二元分类：目标只有两个可能的类别。
- 多类分类：目标有超过两个可能的结果类别。
除此之外，还可以根据需要使用无监督学习算法，如聚类和关联算法。
一旦模型构建完成，下一步就是分析模型的性能。根据不同的情境和参数评估模型，有助于决定“最有效的”模型来解决给定的问题。通常，使用一个或多个指标来了解模型的性能如何。
- 对于回归模型：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R平方（R2分数）
- 对于分类模型：F2分数、混淆矩阵、精确度、召回率、AUC-ROC
- 构建和理解问题陈述
- 收集和准备数据
- 构建适当的模型
- 评估它们以选择最佳模型
- 以所需的格式部署它们