Prädiktive Analyse

Bei der prädiktiven Analyse, oft auch als Predictive Analytics bezeichnet, werden Daten, statistische Algorithmen, Techniken des maschinellen Lernens und Modellierung eingesetzt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Sie ist ein wertvolles Instrument für Unternehmen und Organisationen, um Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern.

Was ist eine prädiktive Analyse?

Bei der prädiktiven Analyse geht es darum, mit Hilfe von Statistiken und Modifizierungsmethoden fundierte Aussagen darüber zu treffen, was in Zukunft passieren könnte. Es geht darum, aktuelle und vergangene Daten zu untersuchen, um festzustellen, ob ähnliche Ereignisse oder Muster wahrscheinlich wieder auftreten werden. Dies ist für Unternehmen und Investoren hilfreich, da sie so ihre Ressourcen im Vorgriff auf künftige Ereignisse zuordnen können.

Bei der prinzipiellen Analyse geht es nicht nur darum, Vorhersagen zu treffen, sondern auch darum, Wege zu finden, um effizienter zu arbeiten und die Chancen der Risikominderung zu verringern.

Welche Arten von prädiktiven Analysemodellen gibt es?

Zu den Arten von prädiktiven Analysemodellen gehören

• Entscheidungsbäume
• Neuronale Netze
• Prognosemodelle
• Zeitreihenmodell
• Clustering-Modell

1. Entscheidungsbäume: Wenn Sie Einblicke in die Gründe für die Entscheidungen einer Person erhalten möchten, können Entscheidungsbäume ein nützliches Instrument sein. Diese Methode unterteilt die Daten in verschiedene Abschnitte, die auf bestimmten Faktoren wie dem Preis oder der Marktkapitalisierung basieren.
   
   Wie der Name schon andeutet, stellt es einen Stamm mit Verzweigungen und Abzweigungen dar. Die Verzweigungen symbolisieren die verfügbaren Optionen, während jede Lasche eine bestimmte Entscheidung darstellt.
   
   Entscheidungsvereinbarungen sind die einfachsten Modalitäten, da sie unkompliziert und leicht abzubrechen sind. Sie sind besonders hilfreich, wenn man schnelle Entscheidungen treffen muss.
2. Neuronale Netze: Neuronale Netze wurden als eine Art der prädiktiven Analytik entwickelt, indem die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachgeahmt wird. Dieses Verfahren nutzt künstliche Intelligenz und künstliche Erkennung, um komplizierte Datenverbindungen zu verarbeiten.
   
   Es ist eine gute Wahl, wenn Sie mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert sind, wie z. B. dem Umgang mit komplexen Daten, wenn Ihnen die nötige Formel fehlt, um Zusammenhänge zwischen Eingaben und Ausgaben in Ihren Daten herzustellen, oder wenn Ihr Ziel darin besteht, eher Vorhersagen zu treffen als Erklärungen zu erstellen.
3. Prognosemodelle: Eine der gängigsten Arten von Prognosemodellen ist das Prognosemodell. Dieses Modell eignet sich für die Vorhersage numerischer Werte, indem es Erkenntnisse aus vergangenen Daten nutzt, um Werte für neue Daten zu schätzen. Es wird häufig eingesetzt, um fehlende numerische Werte in historischen Daten zu ergänzen.
   
   Prädiktive Analytik ist leistungsfähig, weil sie eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen kann, weshalb Prognosemodelle zu den am weitesten verbreiteten in diesem Bereich gehören. Sie finden in verschiedenen Branchen und Geschäftsszenarien Anwendung.
   
   Ein Callcenter kann sie beispielsweise nutzen, um das Volumen der an einem Tag anfallenden Supportanrufe vorherzusehen, und ein Schuhgeschäft kann mit Hilfe von Forcast-Analysen den Bestand für eine bevorstehende Verkaufsperiode bestimmen. Die Vielseitigkeit von Forcast-Modellen macht sie so beliebt.
4. Zeitreihenmodell: Das Zeitreihenmodell wird auf Daten angewandt, bei denen der Zeitpunkt eine entscheidende Rolle spielt. Bei diesem Modell werden verschiedene Datenpunkte, die in der Regel aus den Daten des Vorjahres stammen, miteinander verglichen, um ein numerisches Schema zu erstellen, das die Entwicklung innerhalb eines bestimmten Zeitraums vorhersagt.
   
   Wenn Unternehmen verfolgen wollen, wie sich eine bestimmte Variable im Laufe der Zeit verändert, wenden sie sich an ein Zeitreihenmodell für die Analyse. Wenn zum Beispiel ein Kleinunternehmer die Umsatzentwicklung der letzten vier Quartale analysieren möchte, ist ein Zeitdiagnosemodul das beste Werkzeug. ‍
5. Clustering-Modell: Beim Clustermodell geht es darum, Daten zu nehmen und sie in verschiedene Gruppen mit ähnlichen Merkmalen zu organisieren. Diese Fähigkeit, Daten auf der Grundlage bestimmter Merkmale zu gruppieren, ist für verschiedene Anwendungen, wie z. B. die Kennzeichnung, von besonderem Wert.
   
   Zum Beispiel können Markierer diesen Ansatz nutzen, um potenzielle Kunden nach gemeinsamen Merkmalen zu gruppieren. Dieses Clusterverfahren verwendet zwei Methoden: hartes Clustering und weiches Clustering. Beim harten Clustering wird jeder Datenpunkt als zu einem bestimmten Cluster zugehörig oder nicht zugehörig eingestuft. Beim weichen Clustering hingegen wird den Datenpunkten eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, wenn sie mit einem Cluster assoziiert sind, was eine differenziertere Sichtweise ermöglicht.