Che cos'è la modellazione statistica? Quando e dove usarla

Puoi interpretare i dati in diversi modi.

Ti aiuta a comprendere i dataset e creare report mentre applichi diversi modelli statistici per fare previsioni.

I modelli statistici sono una rappresentazione matematica dei dati osservati che aiuta analisti e data scientist a visualizzare le relazioni e i modelli tra i dataset. Inoltre, fornisce loro una solida base per prevedere e proiettare i dati per il futuro prevedibile.

In parole semplici, i modelli sono relazioni tra due variabili. Ad esempio, il termine "modellare il peso e la dimensione del topo" significa stabilire una relazione tra di loro. Con l'aumento della dimensione, aumenta anche il peso. Applicare la modellazione statistica in questo esempio ti permette di comprendere la relazione tra dimensione e peso, aiutandoti ad analizzare meglio i dataset.

Questo è un esempio semplice. Le imprese usano software di analisi statistica per eseguire modellazioni statistiche complesse.

La modellazione statistica aiuta a proiettare i dati in modo che non analisti e altri stakeholder possano basare le loro decisioni su di essi. Nella modellazione statistica, i data scientist cercano modelli. Usano questi modelli come campione e fanno previsioni sull'intero set.

Man mano che implementi modelli statistici, inizia a identificare i migliori modelli che si adattano al tuo scopo. Adottare questi modelli ti permetterebbe di eseguire analisi e generare migliori visualizzazioni dei dati.

Scopo della modellazione statistica

I modelli statistici aiutano a comprendere le caratteristiche dei dati noti e stimare le proprietà di grandi popolazioni basandosi su di essi. È l'idea centrale dietro l'apprendimento automatico.

Ti permette di trovare una barra di errore o un intervallo di confidenza basato sulla dimensione del campione e altri fattori. Ad esempio, una stima X calcolata da 10 campioni avrebbe un intervallo di confidenza più ampio rispetto a una stima Y calcolata da 10000 campioni.

La modellazione statistica supporta anche il test delle ipotesi. Fornisce prove statistiche per l'occorrenza di eventi specifici.

Dove vengono utilizzati i modelli statistici?

I modelli statistici sono utilizzati nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico, nell'ingegneria o nella ricerca operativa. Questi modelli hanno varie applicazioni nel mondo reale.

• Modellazione spaziale lavora con un sistema informativo geografico (GIS) e stabilisce una relazione tra processi e proprietà all'interno di uno spazio geografico. Aiuta i ricercatori a comprendere e prevedere fenomeni reali e pianificare efficacemente.
• Analisi di sopravvivenza osserva la durata del tempo in cui si verifica una serie di eventi. A seconda dell'area di studio, l'analisi di sopravvivenza è anche conosciuta come analisi di affidabilità, modellazione della durata o analisi della storia degli eventi. Questi modelli sono utilizzati per prevedere il tempo all'evento (TTE). Ad esempio, l'analisi di sopravvivenza risponde a domande come quanto tempo ci vuole per sparare il primo colpo dopo aver acquistato una pistola.
• Analisi delle serie temporali coinvolge l'indagine di una serie di punti dati che si verificano successivamente nel tempo. Fornisce approfondimenti sui fattori che influenzano determinati eventi di volta in volta.
• Sistemi di raccomandazione prevedono la scelta o la preferenza di un utente per un articolo e le valutazioni che è probabile che diano.
• Segmentazione del mercato crea diversi frammenti di mercato basati sui bisogni, preferenze e priorità dei potenziali acquirenti. La modellazione statistica aiuta i marketer a identificare segmenti di mercato rilevanti per posizionare meglio i loro prodotti e concentrarsi sui gruppi target.
• Apprendimento delle regole di associazione consente la scoperta di relazioni interessanti tra variabili in grandi database. È utilizzato nel rilevamento delle minacce, dove le regole di associazione permettono agli specialisti della sicurezza informatica di rilevare le frodi.
• Modellazione predittiva aiuta i ricercatori a prevedere i risultati o gli esiti di un evento, indipendentemente da quando accade. Questi modelli sono spesso utilizzati per prevedere il tempo o i prezzi del mercato azionario, rilevare crimini e identificare sospetti.
• Modelli di scoring si basano sulla regressione logistica e sugli alberi decisionali. Gli investigatori li usano in combinazione con più algoritmi per rilevare le frodi con carte di credito.
• Clustering, o un modello di cluster, raggruppa gli elementi in un cluster in modo che ci siano più somiglianze all'interno del gruppo rispetto ad altri elementi in gruppi diversi.

Modellazione statistica vs. modellazione matematica

Sebbene la modellazione statistica e matematica aiutino i professionisti a comprendere le relazioni tra i set di dati, non sono la stessa cosa.

La modellazione matematica coinvolge la trasformazione di problemi del mondo reale in modelli matematici che puoi analizzare per ottenere approfondimenti. Utilizza modelli statici formulati da situazioni del mondo reale, rendendola meno flessibile.

D'altra parte, i modelli statistici supportati dall'apprendimento automatico sono comparativamente più flessibili nell'includere nuovi modelli e tendenze.

Modellazione statistica vs. apprendimento automatico

La modellazione statistica e l'apprendimento automatico non sono la stessa cosa. L'apprendimento automatico (ML) coinvolge lo sviluppo di algoritmi informatici per trasformare i dati in azioni intelligenti, e non si basa sulla programmazione basata su regole.

Prima di fidarsi di un risultato dell' analisi statistica, tutte le assunzioni devono essere soddisfatte. Ciò rende la tolleranza all'incertezza bassa. A differenza dell'analisi statistica, i concetti di apprendimento automatico non si basano su assunzioni. I modelli ML sono più flessibili.

Inoltre, i modelli statistici lavorano con set di dati finiti e un numero ragionevole di osservazioni. Aumentare i dati potrebbe portare a overfitting (quando i modelli statistici si adattano ai dati di addestramento). Al contrario, i modelli di apprendimento automatico necessitano di grandi quantità di dati per apprendere ed eseguire azioni intelligenti.

Quando dovresti usare la modellazione statistica?

Puoi usare i modelli statistici quando la maggior parte delle assunzioni è soddisfatta durante la costruzione del modello e l'incertezza è bassa.

Ad esempio, quando un'agenzia di content marketing vuole costruire un modello per tracciare il percorso di un pubblico, probabilmente preferirà un modello statistico con 8-10 predittori. Qui, la necessità di interpretabilità è maggiore rispetto all'accuratezza delle previsioni poiché aiuterebbe a sviluppare una strategia di coinvolgimento basata sulla conoscenza del dominio aziendale.

Quando dovresti usare l'apprendimento automatico?

I modelli di apprendimento automatico sono utilizzati per analizzare un grande volume di dati, e il risultato previsto non ha una componente casuale. Ad esempio, nel riconoscimento di modelli visivi, un oggetto deve essere una 'E', non una 'E'.

Ad esempio, quando siti di e-commerce come Amazon vogliono raccomandare prodotti basati su acquisti precedenti, hanno bisogno di un potente motore di raccomandazione. Qui, la necessità di accuratezza predittiva è più importante dell'interpretabilità del modello, rendendo il modello di apprendimento automatico una scelta appropriata.

Tecniche di modellazione statistica

I dati sono al centro della creazione di un modello statistico. Puoi ottenere questi dati da un foglio di calcolo, un data warehouse o un data lake. La conoscenza della struttura e della gestione dei dati ti aiuterebbe a recuperare i dati senza problemi. Puoi quindi analizzarli utilizzando metodi comuni di analisi dei dati statistici stazionari categorizzati come apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.

Le tecniche di apprendimento supervisionato includono:

• Un modello di regressione: Utilizzato per analizzare la relazione tra una variabile dipendente e una variabile indipendente. È un modello statistico predittivo comune che gli analisti usano nelle previsioni, nella modellazione delle serie temporali e nell'identificazione delle relazioni di effetto causale tra variabili. Ci possono essere diversi tipi di modelli di regressione, come la regressione lineare semplice e la regressione lineare multipla.
• Un modello di classificazione: Un algoritmo che analizza dataset esistenti, grandi e complessi per comprenderli e classificarli di conseguenza. È un modello di apprendimento automatico che include alberi decisionali, vicini più prossimi, foresta casuale e reti neurali utilizzate nell' intelligenza artificiale.

Le aziende possono anche utilizzare altre tecniche come metodi di campionamento e metodi basati su alberi nell'analisi dei dati statistici.

Le tecniche di apprendimento non supervisionato includono:

• Apprendimento per rinforzo: Un concetto di apprendimento profondo che itera e allena l'algoritmo per apprendere un processo ottimale premiando gli esiti favorevoli e penalizzando i passaggi che producono esiti avversi
• Clustering K-means: Assembla un numero specificato di punti dati in cluster basati su certe somiglianze
• Clustering gerarchico: Aiuta a sviluppare una gerarchia multi-livello di cluster creando un albero di cluster

Come costruire modelli statistici

Durante la costruzione di un modello statistico, il primo passo è scegliere il miglior modello statistico basato sui tuoi requisiti.

Puoi scegliere il miglior modello per il tuo scopo una volta che hai risposto a tutte le domande sopra. Dopo aver selezionato il modello statistico, puoi iniziare con statistiche descrittive e grafici. Visualizza i dati poiché ti aiuterà a riconoscere errori, comprendere le variabili e il loro comportamento. Osserva come le variabili correlate lavorano insieme costruendo predittori e vedi il risultato quando i dataset sono combinati.

Dovresti comprendere la relazione tra i potenziali predittori e la loro correlazione con i risultati. Tieni traccia dei risultati con o senza variabili di controllo. Puoi eliminare le variabili non significative all'inizio e mantenere tutte le variabili coinvolte nel modello.

Puoi tenere sotto controllo le domande di ricerca principali mentre comprendi le relazioni esistenti tra le variabili, testando e categorizzando ogni potenziale predittore.

Le organizzazioni possono sfruttare il software di modellazione statistica per raccogliere, organizzare, esaminare, interpretare e progettare dati. Questo software viene fornito con capacità di visualizzazione, modellazione e mining dei dati che aiutano ad automatizzare l'intero processo.

Modella i dataset per prevedere le tendenze future

Utilizza la modellazione statistica per comprendere le relazioni tra i dataset e come i cambiamenti in essi influenzerebbero gli altri. Dopo aver analizzato questa relazione, puoi comprendere lo stato attuale e fare previsioni future.

Con una corretta modellazione statistica, puoi interpretare la relazione tra le variabili e sfruttare le intuizioni per prevedere le variabili che cambieresti o influenzeresti per ottenere il risultato atteso in futuro.

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