В его основе лежит подход Data Mining - выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных.
Data Mining обычно разделяется на решение задач классификации, моделирования и прогнозирования. Data Mining включает методы и модели статистического анализа и прогнозирования. Передовые инструментальные средства Data Mining позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями.
С помощью предсказательного моделирования можно успешно решать три класса задач:
* Задачи регрессии/классификации: выявить зависимость между поведением/состоянием объекта и его характеристиками или факторами, оказывающими на него влияние.
* Задачи сегментации/кластеризации: демонстрируют ли объекты анализа одинаковое поведение в определенной ситуации или существует несколько групп (сегментов), реакция которых различна. Какие особенности есть у каждой из групп.
* Анализ временных рядов: составить прогнозную оценку показателя путем выявления тренда, сезонности и периодичности при анализе исторических данных.
Предсказательное моделирование основано на подходе Data Mining, что делает его наиболее полезеным в ситуациях, когда:
* пользователь имеет дело с многомерной проблемой: есть множество факторов, оказывающих влияние на объект анализа;
* в данных имеются пропуски или неверно заполнены поля;
* не совсем понятно, подходят ли имеющиеся данные для анализа (первичная оценка данных);
* требуется быстрый наглядный результат, поскольку пользователь не владеет навыками настройки модели и ее интерпретации;
* решение нужно «день-в-день»;
* желательно проанализировать все имеющиеся данные (без лимита на число переменных).
Статьи - Что Такое Предсказательное Моделирование