Vorhersageanalysen sind eine fortgeschrittene Datenanalyse, bei der die Frage „Was könnte als Nächstes passieren?“ beantwortet wird. Als Teil der Data Science für Unternehmen fällt das Wachstum von prädiktiven und erweiterten Analysen mit dem von Big-Data-Systemen zusammen, bei denen größere, breitere Datenpools mehr Data-Mining-Aktivitäten ermöglichen, um Prognosen zu erstellen. Durch Fortschritte beim maschinellen Lernen mit Big Data konnten auch die Möglichkeiten der Vorhersageanalysen erweitert werden.
Das Wachstum von prädiktiven und erweiterten Analysen fällt mit dem Wachstum von Big-Data-Systemen zusammen, bei denen breitere Datenpools mehr Data-Mining-Aktivitäten ermöglichen, um Prognosen zu erstellen. Durch Fortschritte beim maschinellen Lernen mit Big Data konnten auch die Möglichkeiten der Vorhersageanalysen erweitert werden.
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Prädiktive Analyse ist der Prozess der Nutzung von Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Bei diesem Prozess werden Datenanalyse, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und statistische Modelle verwendet, um Muster zu finden, die zukünftiges Verhalten vorhersagen könnten. Unternehmen können historische und aktuelle Daten verwenden, um Trends und Verhaltensweisen auf Sekunden, Tage oder Jahre in der Zukunft mit sehr hoher Genauigkeit vorherzusagen.
Der Workflow zum Erstellen von Frameworks für prädiktive Analytik besteht aus fünf grundlegenden Schritten:
Im Allgemeinen gibt es zwei Arten von prädiktiven Analysemodellen: Klassifizierungs- und Regressionsmodelle. Klassifizierungsmodelle versuchen, Datenobjekte (wie Kundschaft oder potenzielle Ergebnisse) in verschiedene Kategorien einzuteilen. Wenn ein Einzelhändler beispielsweise viele Daten zu verschiedenen Kundentypen hat, kann er versuchen, vorherzusagen, welche Kundentypen für Marketing-E-Mails empfänglich sind. Regressionsmodelle versuchen, kontinuierliche Daten vorherzusagen, z. B. wie viel Umsatz der Kunde während seiner Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen generieren wird.
Prädiktive Analysen werden tendenziell mit drei Haupttypen von Techniken durchgeführt:
Regressionsanalyse
Regression ist ein statistisches Analyseverfahren, das Beziehungen zwischen Variablen schätzt. Regression ist nützlich, um Muster in großen Datasets zu bestimmen und so die Korrelation zwischen Eingaben zu bestimmen. Sie eignet sich am besten für stetige Daten, die einer bekannten Verteilung folgen. Regression wird häufig verwendet, um zu bestimmen, wie sich eine oder mehrere unabhängige Variablen auf eine andere auswirken, z. B. wie sich eine Preiserhöhung auf den Verkauf eines Produkts auswirkt.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind Klassifizierungsmodelle, die Daten basierend auf unterschiedlichen Variablen in verschiedene Kategorien einordnen. Die Methode eignet sich am besten, um die Entscheidungen einer Person nachzuvollziehen. Das Modell sieht aus wie ein Baum, wobei jeder Zweig eine potenzielle Auswahl darstellt und das Blatt des Zweigs das Ergebnis der Entscheidung repräsentiert. Entscheidungsbäume sind in der Regel leicht verständlich und funktionieren gut, wenn in einem Dataset mehrere Variablen fehlen.
Neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke sind Methoden des maschinellen Lernens, die bei der prädiktiven Analyse bei der Modellierung sehr komplexer Beziehungen nützlich sind. Im Wesentlichen sind es leistungsstarke Engines zur Mustererkennung. Neuronale Netzwerke werden am besten verwendet, um nicht lineare Beziehungen in Datensätzen zu bestimmen, insbesondere wenn keine bekannte mathematische Formel zur Analyse der Daten vorhanden ist. Neuronale Netzwerke können verwendet werden, um die Ergebnisse von Entscheidungsbäumen und Regressionsmodellen zu validieren.
Bei Vorhersageanalysen werden alle Aktionen im Netzwerk eines Unternehmens in Echtzeit untersucht, um Anomalien festzustellen, die auf Betrug und andere Sicherheitslücken hindeuten.
Unternehmen können Maßnahmen ergreifen, z. B. das Retargeting von Onlineanzeigen auf Besucher. Dabei werden Daten genutzt, mit denen eine höhere Wahrscheinlichkeit der Konvertierung und der Kaufabsicht vorhergesagt werden kann.
Bei Kreditbewertungen, Versicherungsforderungen und der Eintreibung von Schulden werden Vorhersageanalysen genutzt, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Standards zu beurteilen und zu bestimmen.
Unternehmen verwenden Modelle der Vorhersageanalyse, um den Lagerbestand vorherzusagen, Ressourcen zu verwalten und effizienter zu arbeiten.
Durch die Aufteilung eines Kundenstamms in bestimmte Gruppen können Marketingexperten mithilfe von Vorhersageanalysen vorausschauende Entscheidungen treffen, um Inhalte an einzelne Zielgruppen anzupassen.
Unternehmen verwenden Daten, um vorherzusagen, wann Geräte routinemäßig gewartet werden müssen. Dann können sie die Wartung einplanen, bevor ein Problem oder ein Störung auftritt.
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