業(yè)務(wù)比以往任何時候都更依賴于預(yù)測分析來做出重要決策，從銀行如何預(yù)測價格風(fēng)險到銷售團隊如何預(yù)測哪些客戶是最有可能購買的。對未來的預(yù)測是基于數(shù)據(jù)模式，從實時網(wǎng)絡(luò)點擊，心理上的人口統(tǒng)計資料和多年積累的交易歷史等大量信息源中進行的挖掘。只要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)流程被妥善地管理，預(yù)測分析就是強大的商業(yè)武器。
當(dāng)用來預(yù)測分析的根本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)未能妥善維護或?qū)ξ磥淼淖兓幻舾袝r，就會出現(xiàn)麻煩。時間的推移，源系統(tǒng)的變化，溝通故障和侵蝕信息準(zhǔn)確性的缺乏維護 (輸入)和預(yù)測的洞察力的減少(輸出)。用來交付干凈的、相關(guān)數(shù)據(jù)的過程可能在下三個方面出故障:
在原始數(shù)據(jù)源中的變化:
數(shù)據(jù)變量的改變可以來自最初對取值范圍和定義的理解上。這種變化或是來自一種流程的改變，或是在源系統(tǒng)中的故障。它可以微妙到從整數(shù)到小數(shù)的數(shù)據(jù)類型的變化，或劇烈到為適應(yīng)新的業(yè)務(wù)實際而發(fā)生的有效值范圍的大規(guī)模變化或更糟的，因缺乏維護使數(shù)據(jù)完全無用的系統(tǒng)變化。這些通常是由于源系統(tǒng)的故障 (即部分流程是建立在無法運行數(shù)據(jù)供應(yīng)上，且供應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)被破壞了。)
在業(yè)務(wù)定義中的變化：
通常，這些都是在預(yù)測模型中所需數(shù)據(jù)的計算變化而引起的。它們非常類似于原始數(shù)據(jù)源的變化，但通常是因為業(yè)務(wù)規(guī)則的改變而導(dǎo)致的變化，而非由于錯誤所致。例如，一家銀行基于收益(價格)、資金成本、利息和風(fēng)險建立貸款收益模型。該模型設(shè)計用當(dāng)前定義的包括費用利息的“利息收費”來調(diào)試的。然而，這個模型用了幾個月后，銀行決定把計算中的費用利息部分分離出來以滿足新的政府法規(guī)。實行的辦法是改變數(shù)據(jù)單元“利息收費”使它不包括費用利息，同時引進一個新的元素的“費用利息”。總利息現(xiàn)在是新的“利息收費”加“費用利息”。 在該模型中如果沒有包括新數(shù)據(jù)元素的改變，模型只能基于虛幻的利息收費下降上評價帳戶(因為現(xiàn)在利息費是遺漏在模型的輸入數(shù)據(jù)之外了)。不管的話，該模型將無意中對有費用的帳戶變得敏感，它可能是有利息的，但也可能與這些帳戶的盈利能力沒什么關(guān)系。
外部環(huán)境的變化
環(huán)境的變化可以是外部經(jīng)濟因素改變、政府管制或技術(shù)發(fā)展致使初始模型的假設(shè)不正確的特點。例如，想象一種用來對現(xiàn)有客戶的銷售可能性進行預(yù)測的模型。該模型側(cè)重于對員工的增長(即，20%的增長是好的，沒有增長則不好)。一段時間以后，經(jīng)濟進入了蕭條期。突然之間，很少有公司以20%的增長來增加員工。該模型需要體現(xiàn)這一新的現(xiàn)實。能在就業(yè)增長上持平的公司可能會有相對較好的前景。
六個步驟來保持預(yù)測分析中的預(yù)測
在銀行業(yè)或客戶面臨風(fēng)險的領(lǐng)域，像Sarbanes-Oxley這樣的程序正好能提供保護。大多數(shù)風(fēng)險模型必須通過SOX對確保建模準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)和流程維護測試。
在缺乏政府強制確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的管制情況下，你應(yīng)該做些什么呢?
1.為你的模型選擇更穩(wěn)健和一致性定義的數(shù)據(jù)。向最接近數(shù)據(jù)的人詢問任何已知的數(shù)據(jù)改變計劃，并確保他們也有針對變化管理的流程。盡量避免提供未測試的，無事實證明的流程的數(shù)據(jù)。
2.對數(shù)據(jù)源進行存檔。確保模型的輸入源被妥善存檔，特別注意最高權(quán)重的變量。凡是負責(zé)維護這些模型的人都應(yīng)該知道如何驗證數(shù)據(jù)源以及哪些源隨著時間的變化可能需要更多的變化審查。
3. 保持與任何數(shù)據(jù)供應(yīng)方的聯(lián)絡(luò) (內(nèi)部和外部)。確保在建模中數(shù)據(jù)的產(chǎn)生有意識，你運行的流程對他們提供的數(shù)據(jù)中的任何變化很靈敏。確保他們對你在那些變化上的循環(huán)有變化計劃。
4. 測試模型性能。他們正失去預(yù)測的能力嗎？即使數(shù)據(jù)維護得很好，模型的老化和由于社會經(jīng)濟因素，可能需要重新訓(xùn)練。即使模型仍然是好的，也會因為模型性能中超出任何模型“自然老化”的突然改變的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
5.輸入數(shù)據(jù)的概況。即使輸入數(shù)據(jù)最基本的概況 (對每個關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素都能發(fā)現(xiàn)大于NULL的平均值，最大值，最小值的歷史觀察值的2倍標(biāo)準(zhǔn)差) 都有助于維持輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。有幾個數(shù)據(jù)屬性工具的供應(yīng)商，而且你使用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（DBMS）往往具有內(nèi)置的屬性能力。這也可以是一套簡單的腳本運行于源數(shù)據(jù)中作為更新流程的第一步。
6. 檢查分析流程的中間步驟。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要步驟之間檢查有效的期望值。數(shù)據(jù)在預(yù)期范圍內(nèi)嗎? 即使只是在預(yù)期范圍內(nèi)檢查行的計數(shù)也可以抓住許多意想不到的數(shù)據(jù)變化。
如果你正在對預(yù)測分析做投資，通過確保模型輸入的有效性確保投資。隨著可以適用于模型的數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，慢慢的數(shù)據(jù)錯誤的風(fēng)險也隨之增加。通過在數(shù)據(jù)流中建立適當(dāng)?shù)尿炞C和變化管理流程，你可以增加源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和下游的預(yù)測能力。
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本文標(biāo)題：六個步驟來保持預(yù)測分析中的預(yù)測
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