预测分析允许数据专业人员使用数据识别趋势、预测结果和测试假设。当这些功能应用于模拟建模时，可使模型更具适应性、基于数据和可靠。

虽然预测分析和模拟建模很相似，但这两者用于不同的目的。预测分析通过分析数据（通常是历史数据）的模式来预测未来的事件或结果。模拟建模旨在捕捉系统的特征来模拟它，通常是动态地探索系统在受控环境中的行为。

当将这二者相结合时，预测分析可以帮助创建更真实、更准确的模拟模型，从而更深入地了解系统行为。

然而，将预测分析应用于模拟工作需要掌握特定的数据科学技能。这些技能使专业人士能够构建更准确的模型，并从他们的模拟中提取更深入的见解。

以下7项技能可以帮助数据专业人士将其模拟建模提升到新的水平，也可帮助初学者打下坚实的基础。

统计分析

统计分析是预测分析和模拟建模的组成部分。它涉及数据的收集、整理和解释。它通常被认为是数据科学的基本要素之一。因此，对于数据专业人士来说，学习更多关于统计和统计分析的知识是很好的起点。

该技术对比数据集，并研究它们之间的关系。这有助于确定在分析中包括或排除哪些数据。它可以分析历史数据、合成或实验数据和随机数据。在后一种情况下，概率论通常是分析的核心。

统计分析从识别和整理相关数据开始，然后对其进行解释以测试假设。然后，这些假设可以为决策提供信息。例如，数据专业人士首先使用统计分析来创建模拟模型的框架，目标是更准确地描绘被模拟的系统。

预测分析通常被认为是一种统计分析，它专注于推断结果来预测未来事件或结果。它可以显著提高数据专业人士发现数据变量之间关系的能力，了解推动预测结果的基本因素，并提高解释和见解的准确性。

数据预处理

数据预处理是一种数据准备技术，它将原始数据转换为可用格式，用于预测分析和模拟建模等任务。它有两个主要目的：简化数据访问和提高结果准确性。

这引出一个问题：为什么数据需要处理两次？在商业环境中，数据从各种来源进入系统，格式不一致。可能存在错误，数据可能重复，数据集也可能不完整。数据可能也不是可供某些工具（例如机器学习算法或商业智能（BI）平台）处理的正确格式。如果没有预处理，此类数据基本上是无用的。

数据预处理还包括相关的数据准备技术，例如数据分析、数据清理、数据删减和数据丰富。这些技能允许数据专业人员转换他们使用的任何类型的数据集，这可以直接影响预测分析结果和模拟模型的质量与准确性。

模型选择和评估

模型选择涉及选择最合适的模型，基于模型是否能够很好地代表所分析的系统或场景。根据现有数据集，数据专业人员可能有多个模型可供选择。然而，只有一个模型可能满足所有标准，以适当模拟系统。

模型评估则衡量模型的表现如何。关键问题包括模型是否准确地捕获了它正在模拟的系统的行为，它在新的或以前从未见过的数据上的表现如何，以及结果是否足够可靠，可以为决策提供信息。

这两种技能都以统计分析为基础。模型选择借鉴既定原则，帮助数据专业人员识别合适的模型，无论是用于模拟建模、机器学习还是预测分析。有些模型是专门为预测而设计，可能更适合预测分析用例。

模型评估教给数据专业人士评估模型的基本标准。这包括交叉验证、逐步回归和测量错误发现率。将模型选择和评估应用于模拟建模和预测分析可以带来更准确的结果。

模型优化

模拟建模用于模仿系统的行为，这可以深入了解系统在特定条件下或不同场景下如何运行。相比之下，模型优化侧重于为给定问题找到最佳解决方案。这通常是以可操作的建议的形式。

模型优化通过缩小结果来补充模拟建模。例如，数据专业人员可以通过模拟建模运行几种场景，以更好地掌握系统的行为方式，然后利用这些见解来确定最佳行动方案。

模型优化还通过缩小预测结果的范围来完善预测分析。当推断一个模式时，来自分析的预测可能范围很广。这可能是由于几个因素造成，例如数据集中没有足够的完整数据或缺少变量。当决策者需要更具体的结果时，模型优化有助于微调结果，并确定最现实的数据点。

模拟集成

模拟集成涉及结合多个模拟模型，在更广泛的背景下更准确地反映系统行为。例如，模拟不同的软件工具可能如何交互，可能需要链接每个工具的模型来探索它们之间的交互。这可以深入了解模拟软件的互操作性，以及它在现实世界中的表现。

数据专业人员可以采用几种模拟集成技术，这些技术在不同场景中都有用。在涉及很多移动部件的行业中，这项技能可以提供帮助，例如制造业，在这些行业中，模拟不同的组件相互作用可以在原型制作时节省大量工作。

模拟集成还可以结合预测分析和实时数据。这涉及将其他数据集集成到模拟模型中，以查看其如何表现或变化。这样做可以提供更动态的行为视图，这对实验和推断很有用。

验证和监控

在模拟建模过程中形成的假设和假说，通常需要仔细审查。结果的准确性如何，见解是否可信？这就是验证和验证发挥作用的地方。

验证确保模拟模型遵循原始规格。在此过程中，数据专业人员应测试模型的错误，并通过仔细检查所有规格是否与预期设计匹配来解决这些错误。

验证评估模拟模型是否准确地代表它旨在反映的现实世界系统。考虑到这一目标，数据专业人员创建了价值范围，该范围代表了模型模拟该系统的准确性。如果模型在测试后超出该范围，他们会对其进行修改，直到符合验证标准。

各种验证和验证技术提供有关模拟模型准确性的可信证据，并确定预测分析结果的质量。然而，验证和验证不一定是一次性测试。对模拟模型和预测分析的持续监控，可确保输出在指定范围内保持准确和可靠。

特征工程

特征工程是一种数据预处理技术，专注于转换原始数据，专门用于机器学习模型。这种有针对性的重点使其与其他数据预处理技术区分开来，这也意味着，特征功能对从事高级建模的数据专业人士尤为重要。

在特征工程中，特征是指机器学习模型提供所需结果所需的数据变量。数据专业人员从现有数据中选择或创建特征，然后转换和提取它们来为模型提供动力。这可能需要数据预处理任务，例如清理、整理、重新格式化或丰富数据。

特征工程是构建高质量机器学习模型的核心。学习该流程打步骤有助于数据专业人员提高模拟模型的预测准确性。由于它高度依赖于背景信息，所以没有标准的特征工程流程。这项技能可能需要一些实践操作才能有效地学习，因为它通常涉及结合各种数据预处理技术来执行。

预测分析通过以数据驱动的洞察力为基础，以加强模拟建模，但有效应用这两种技术需要数据专业人士提高他们的技能。也就是说，这些技能也值得学习，因为它们对很多其他数据科学技术至关重要。通过掌握全面的技能，专业人士可以探索新方法，以提高结果和推动数据驱动决策。