業務比以往任何時候都更依賴于預測分析來做出重要決策，從銀行如何預測價格風險到銷售團隊如何預測哪些客戶是最有可能購買的。對未來的預測是基于數據模式，從實時網絡點擊，心理上的人口統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。只要基礎數據定義和數據流程被妥善地管理，預測分析就是強大的商業武器。
當用來預測分析的根本數據基礎未能妥善維護或對未來的變化不敏感時，就會出現麻煩。時間的推移，源系統的變化，溝通故障和侵蝕信息準確性的缺乏維護 (輸入)和預測的洞察力的減少(輸出)。用來交付干凈的、相關數據的過程可能在下三個方面出故障:
在原始數據源中的變化:
數據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，或是在源系統中的故障。它可以微妙到從整數到小數的數據類型的變化，或劇烈到為適應新的業務實際而發生的有效值范圍的大規模變化或更糟的，因缺乏維護使數據完全無用的系統變化。這些通常是由于源系統的故障 (即部分流程是建立在無法運行數據供應上，且供應的數據已經被破壞了。)
在業務定義中的變化：
通常，這些都是在預測模型中所需數據的計算變化而引起的。它們非常類似于原始數據源的變化，但通常是因為業務規則的改變而導致的變化，而非由于錯誤所致。例如，一家銀行基于收益(價格)、資金成本、利息和風險建立貸款收益模型。該模型設計用當前定義的包括費用利息的“利息收費”來調試的。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。實行的辦法是改變數據單元“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據元素的改變，模型只能基于虛幻的利息收費下降上評價帳戶(因為現在利息費是遺漏在模型的輸入數據之外了)。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系。
外部環境的變化
環境的變化可以是外部經濟因素改變、政府管制或技術發展致使初始模型的假設不正確的特點。例如，想象一種用來對現有客戶的銷售可能性進行預測的模型。該模型側重于對員工的增長(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。該模型需要體現這一新的現實。能在就業增長上持平的公司可能會有相對較好的前景。
六個步驟來保持預測分析中的預測
在銀行業或客戶面臨風險的領域，像Sarbanes-Oxley這樣的程序正好能提供保護。大多數風險模型必須通過SOX對確保建模準確性的數據和流程維護測試。
在缺乏政府強制確保數據準確性的管制情況下，你應該做些什么呢?
1.為你的模型選擇更穩健和一致性定義的數據。向最接近數據的人詢問任何已知的數據改變計劃，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據。
2.對數據源進行存檔。確保模型的輸入源被妥善存檔，特別注意最高權重的變量。凡是負責維護這些模型的人都應該知道如何驗證數據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. 保持與任何數據供應方的聯絡 (內部和外部)。確保在建模中數據的產生有意識，你運行的流程對他們提供的數據中的任何變化很靈敏。確保他們對你在那些變化上的循環有變化計劃。
4. 測試模型性能。他們正失去預測的能力嗎？即使數據維護得很好，模型的老化和由于社會經濟因素，可能需要重新訓練。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”的突然改變的發現數據質量問題。
5.輸入數據的概況。即使輸入數據最基本的概況 (對每個關鍵數據元素都能發現大于NULL的平均值，最大值，最小值的歷史觀察值的2倍標準差) 都有助于維持輸入數據的準確性。有幾個數據屬性工具的供應商，而且你使用的數據庫系統（DBMS）往往具有內置的屬性能力。這也可以是一套簡單的腳本運行于源數據中作為更新流程的第一步。
6. 檢查分析流程的中間步驟。在數據轉換的主要步驟之間檢查有效的期望值。數據在預期范圍內嗎? 即使只是在預期范圍內檢查行的計數也可以抓住許多意想不到的數據變化。
如果你正在對預測分析做投資，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據的指數級增長，慢慢的數據錯誤的風險也隨之增加。通過在數據流中建立適當的驗證和變化管理流程，你可以增加源數據的準確性和下游的預測能力。
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本文標題：六個步驟來保持預測分析中的預測
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