예측 분석 프레임워크 빌드의 워크플로는 5가지 기본 단계를 따릅니다.

1. 문제 정의: '실시간으로 사기를 감지할 수 있을까?'와 같은 명확한 논지로 시작하여 적절한 예측 방법을 결정합니다.
2. 데이터 수집 및 정리: 현대적인 팀은 BigQuery와 같은 서버리스 데이터 웨어하우스와 BigLake와 같은 개방형 레이크하우스를 활용하여 인프라 관리 오버헤드 없이 대규모 데이터 세트를 관리합니다.
3. 데이터 사전 처리: 원시 데이터를 정리하여 모델을 왜곡할 수 있는 이상치 또는 측정 오류를 제거합니다.
4. 예측 모델 개발: 데이터 과학자는 회귀, 결정 트리 또는 신경망과 같은 기법을 사용하여 준비된 데이터로 모델을 학습시킵니다.
5. 결과 검증 및 배포: 모델 정확도를 지속적으로 확인하고 앱 또는 대시보드를 통해 인사이트를 회사 이해관계자에게 배포합니다.

업계에서 가장 중요한 변화는 기존 예측 모델과 생성형 AI의 융합입니다. 데이터 분석 에이전트를 사용하면 조직은 단순한 예측을 넘어 예측에 따라 조치를 취할 수 있는 지능형 에이전트를 만들 수 있습니다. 비즈니스는 예측 인사이트를 사용하여 생성형 모델에 프롬프트를 입력함으로써 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화하고 '무슨 일이 일어날까?'에서 '무엇을 해야 할까?'로 사고의 전환을 이룰 수 있습니다.

예측 분석은 다음과 같은 여러 가지 핵심 수학적 및 계산적 방법을 사용합니다.

• 회귀 분석: 변수 간의 관계를 추정하여 하나의 입력(예: 가격)이 다른 입력(예: 판매)에 미치는 영향을 파악
• 결정 트리: 트리 형태의 구조로 잠재적인 선택과 그 결과를 매핑하는 분류 모델
• 신경망: 데이터의 복잡한 비선형 관계를 모델링하는 강력한 패턴 인식 엔진