Modèle de tableau de pointage

Chez GDS Link, nous pouvons vous aider à examiner et à évaluer les domaines fonctionnels suivants de vos modèles: si l`exactitude de la prédiction du risque est la considération la plus importante d`un projet de construction de tableau de bord (et est associée à la majeure partie du retour sur investissement attendu résultant de la projet), les méthodes de modélisation prédictive et les approximateurs généraux tels que Stochastic gradient Boost offrent de meilleures performances que les modèles linéaires. Le développement d`algorithmes avancés de modélisation prédictive de l`exploration de données a fondamentalement été motivé par le désir de détecter des interactions complexes de haut-ordre, des non-linéarités, des discontinuités, etc. parmi les prédicteurs et leurs relations avec le résultat de d`intérêt, afin d`augmenter la précision prédictive. Notation de rétention/attrition: les modèles de notation qui prévoient la probabilité pour un consommateur de continuer à utiliser le produit ou de changer pour un autre prêteur après la période d`introduction de l`offre est terminée. Différentes cartes de pointage peuvent être appliquées tout au long du parcours client à partir des campagnes d`acquisition pour prédire la probabilité qu`un client réponde à une campagne de marketing. Au cours de l`étape de l`application, les clients peuvent être marqués contre plusieurs modèles prédictifs, tels que leur probabilité de défaut sur une obligation de crédit ou de prédire les clients frauduleux. Une gamme de modèles de tableau de bord comportemental serait appliquée aux clients existants pour prédire la probabilité de défaillance afin de fixer des limites de crédit et des taux d`intérêt ou de planifier des campagnes de vente incitative et de ventes croisées; probabilité de se désendetter pour des campagnes de rétention ou de prédire la probabilité de récupération du montant de la dette ou de la probabilité de «s`auto-guérir» à des fins de recouvrement. Le but ultime d`un modèle prédictif est de répondre aux besoins spécifiques de l`entreprise en ce qui concerne l`amélioration des performances d`un processus commercial et commercial. La compréhension des affaires et des données est à la fois une étape cruciale du CRISP-DM. Les résultats de ces deux phases devraient être un cadre théorique solide et une conception de modèle.

Un cadre théorique est une fondation de bloc de construction qui aide à identifier les facteurs importants et leurs relations dans un modèle prédictif (hypothétisé), tel qu`un modèle de risque de crédit. L`objectif est de formuler une série d`hypothèses et de décider d`une approche de modélisation (telle que la régression logistique) pour tester ces hypothèses. Le plus important, cependant, est d`établir des méthodes pour répliquer/valider les résultats afin d`obtenir une plus grande confiance dans la rigueur du modèle.