这些方法之间的另一个区别是它们的数据要求。建模者根据有限的历史数据创建决策树。机器算法需要更多的数据来训练它们的来源可以是历史数据也可以是通过模拟模型实验获得的合成数据。 当系统难以用数学方式描述或历史数据不适合训练机器算法时模拟可以提供帮助。仿真模型是一个动态环境您可以在其中详细说何协同工作。预测分析专业人员使用仿真模型来 由于缺乏历史数据或无法在现实生活中进行实验而为机器算法 生成合成数据。
模拟复杂系统它们的各个组件和内部关系。 新的数据收集技术和功能强大的计算机使机器学习成为越来越流行的预测工具。在我们的博客中阅读有关机器学习和 的更多信息。 了解制药巨头辉瑞公司如何在临床试验 电话号码列表 中使用 进行预测分析 。 规范分析 规范分析的任务不是做出预测而是描述实现目标的行动并对可能的后果发出警告。
规范分析也可以基于模拟模型详细的流程可视化和使用模型进行试验的能力将帮助用户了解实现目标所需的步骤以及这些操作将产生的影响。 用于预测分析的 为了优化流程和管理复杂系统中的风险公司越来越多地基于仿真模型构建分析预测。它们允许您进行压力测试分析当前操作将如何影响系统的开发并根据实验结果计划更改。