Функционирование прогностической деятельности в России

Прогностическая деятельность- это статистический метод, который использует алгоритмы и машинное обучение для определения тенденций в данных и прогнозирования будущего поведения.
Поскольку прогнозная аналитика выходит за рамки сортировки и описания данных, она в значительной степени опирается на сложные модели, разработанные для того, чтобы делать выводы о данных, с которыми они сталкиваются. Эти модели используют алгоритмы и машинное обучение для анализа прошлых и настоящих данных с целью обеспечения будущих тенденций.
Я считаю, что для развития прогностической деятельности в нашей стране должен функционировать симбиоз государственных и научных структур и бизнес-структур.
Прогностическая деятельность выходит на новый уровень и всегда требует значительных затрат, поэтому нужна поддержка как государства, так и бизнеса.
Каждая модель отличается в зависимости от конкретных потребностей тех, кто использует прогнозную аналитику.
Некоторые общие базовые модели, которые используются на широком уровне, включают:
Деревья решений используют ветвление, чтобы показать возможности, вытекающие из каждого результата или выбора.
Методы регрессии помогают понять отношения между переменными.
Нейронные сети используют алгоритмы, чтобы выяснить возможные отношения в наборах данных.
Для предприятий, которые хотят включить прогнозирующую аналитику в свою стратегию обучения, следует рассмотреть следующие шаги:
Установление четкого направленияПрогнозная аналитика опирается на специально запрограммированные алгоритмы и машинное обучение для отслеживания и анализа данных, все из которых зависят от уникальных задаваемых вопросов. Например, желание узнать, пройдут ли сотрудники курс, является конкретным вопросом; программное обеспечение должно будет анализировать соответствующие данные, чтобы сформулировать возможные тренды по показателям завершения. Важно, чтобы предприятия знали, каковы их потребности.
Будьте активно вовлеченыПрогнозирующая аналитика требует активного участия и участия тех, кто использует эту технику. Это означает решение и понимание того, какие данные собираются и почему. Качество данных также должно контролироваться. Без участия человека собранные данные и модели, используемые для анализа, могут не иметь никакого полезного значения.
Непременными условиями успешной реализации прогностического планирования государственными и частными предприятиями являются институциональные факторы: разработка соответствующего законодательства, обеспечение прозрачности деятельности частных компаний на объектах государственной и муниципальной собственности, выработка четких рекомендаций и инструкций, строгое следование государства постулатам объявленной политики и принципам ГЧП, стабильность общей политической обстановки.
Разработка на ранних этапах проекта предполагает значительную инвестицию ресурсов (в разработку технико-экономических обоснований, согласование лицензионных соглашений с правительством