Predictive Analytics: Was ist das und wie funktioniert es?

Predictive Analytics ist ein Zweig von Datenwissenschaft Dabei werden verschiedene Methoden zur Analyse der Daten eines Unternehmens verwendet, um Muster oder Trends zu finden, die dem Unternehmen dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

An diesem Prozess sind viele Aktivitäten beteiligt, darunter Disziplinen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse usw künstliche Intelligenz Algorithmen, die dabei helfen, diese Vorhersagen zu treffen.

Sie können Predictive Analytics in einer Vielzahl von Anwendungen einsetzen. Sie benötigen lediglich Zugriff auf historische Daten, die Sie zum Trainieren Ihres Systems verwenden können, sowie auf aktuelle Daten, auf deren Grundlage Sie Vorhersagen treffen können.

Dieses Blog befasst sich mit den verschiedenen Vorteilen des Einsatzes von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen und zeigt Ihnen außerdem, wie Sie damit beginnen können.

Wie Predictive Analytics funktioniert

Predictive Analytics ist ein Teilbereich der verschiedenen Bereiche der Datenanalyse. Die anderen sind deskriptive Analytik, diagnostische Analytik und präskriptive Analytik.

Wie auch die unterschiedlichen Namen vermuten lassen, handelt es sich bei der deskriptiven Analyse um den Bereich, der alles beschreibt, was in einer Situation passiert ist, während bei der diagnostischen Analyse versucht wird, herauszufinden, warum etwas passiert ist. Predictive Analytics hingegen konzentriert sich darauf, Dinge zu finden, die in der Zukunft passieren könnten, während die vierte Methode, Prescriptive Analytics, nach Möglichkeiten sucht, wie Sie bestimmte Dinge geschehen lassen können.

Schauen wir uns nun die Möglichkeiten an, die Predictive Analytics nutzt, um herauszufinden, was in der Zukunft passieren könnte. Ich werde sie in den folgenden Schritten auflisten.

Schritt 1: Zieldefinition

Zunächst müssen Sie definieren, was Sie erreichen möchten, und zwar durch Angabe Ihrer Ziele für die prädiktive Analyse und der Zielvariablen, die Sie vorhersagen möchten. Diese Ziele können Verkäufe, Neukundenakquise, Gerätewartung usw. sein.

Schritt 2: Datenerhebung

Als Nächstes müssen Sie historische Daten sammeln, die Sie zum Trainieren Ihres Vorhersagemodells verwenden können. Der Datensatz sollte möglichst umfassend sein und alle relevanten Informationen und Zielvariablen enthalten.

Schritt 3: Datenvorverarbeitung und Funktionsauswahl

Sie müssen Ihre Daten immer vorbereiten, bevor Sie ein Modell trainieren, indem Sie Ausreißer entfernen und sicherstellen, dass alle Variablen einen vergleichbaren Maßstab haben. Um Ihre Arbeit zu vereinfachen und die Genauigkeit zu verbessern, müssen Sie dann die Variablen oder Merkmale auswählen, die am wichtigsten sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Schritt 4: Modellauswahl

Verschiedene Modelle für maschinelles Lernen eignen sich gut für unterschiedliche Aufgaben. Daher müssen Sie auch den Typ des Vorhersagemodells auswählen, mit dem Sie arbeiten möchten. Beispiele hierfür sind neuronale Netze, lineare Regression, Entscheidungsbäume und mehr.

Schritt 5: Modelltraining und Feinabstimmung

In der Trainingsphase wird das Modell lediglich mit Rohdaten versorgt und ihm beigebracht, welche Ausgaben wünschenswert sind und welche nicht. Je mehr Daten Sie einem Modell zuführen, desto besser sind seine Vorhersagen. Anschließend können Sie das Modell testen, um seine Leistung zu validieren und die Parameter bei Bedarf zu optimieren.

Schritt 6: Vorhersagen und Bereitstellung 

Sobald Sie mit der Leistung zufrieden sind, können Sie das Modell verwenden, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen. Möglicherweise müssen Sie das Modell auch in einer bestimmten Umgebung bereitstellen oder es in andere Anwendungen und Systeme integrieren.

Vorteile von Predictive Analytics

Es gibt viele Vorteile, wenn Ihnen ein prädiktives analytisches KI-Modell zur Verfügung steht. Dies hängt jedoch von der Arbeit ab, die Sie ausführen möchten, und davon, wie gut das Modell trainiert wurde. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von Predictive Analytics.

• Risiken bewerten und mindern: Die Möglichkeit, historische Daten zu analysieren, erleichtert es Predictive-Analytics-Modellen, Muster zu erkennen, die auf Bedrohungen, riskantes Verhalten oder potenziellen Schaden für ein Unternehmen hinweisen. Dazu kann die Identifizierung von betrügerischem Verhalten, Kreditrisiken und anderen Anomalien gehören, die das Unternehmen andernfalls Geld kosten würden.
• Prognostizieren Sie zukünftige Trends: Die gleichen Muster können auch dabei helfen, Markttrends und damit verbundenes Kundenverhalten zu erkennen. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, mehr Geld zu verdienen und eine bessere Kundenbindung zu erreichen.
• Verbessern Sie die Entscheidungsmaskierung: Predictive Analytics bietet auch Managern ein wichtiges Entscheidungsinstrument. Die Fähigkeit, Beziehungen, Trends und Muster in aktuellen und historischen Daten zu erkennen, ermöglicht es jedem Unternehmensleiter, fundierte datengesteuerte Entscheidungen durch tiefere Einblicke in die Zukunft zu treffen.
• Effizienz steigern: Einige Unternehmen können prädiktive Analysen einsetzen, um die Kundennachfrage vorherzusagen und so darauf vorbereitet zu sein, die Nachfrage durch Steigerung der Produktion oder des Lagerbestands zu decken. Fabriken können auch vorausschauende Wartung einsetzen, um Maschinenausfälle zu reduzieren und Kosten zu sparen.
• Wettbewerbsvorteilen: Die meisten Unternehmen sind auf Informationen angewiesen, und die richtigen Erkenntnisse über eine Situation oder ein Ereignis können selbst kleinen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber größeren Unternehmen verschaffen.
• Umsatz steigern: Durch einen Wettbewerbsvorteil, die Optimierung von Abläufen und Kundenbindung oder durch die Möglichkeit, die Ressourcenallokation zu optimieren, kann ein Unternehmen den Gesamtumsatz und -gewinn steigern.

Modelltypen und -techniken

Es gibt verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen, die Sie zum Erstellen einer Predictive-Analytics-Anwendung verwenden können. Jeder Typ hat seine Vor- und Nachteile. Ihre beste Wahl hängt also von der Arbeit ab, die Ihnen bevorsteht, und von der Art der Ergebnisse, die Sie erzielen möchten.

Im Folgenden sind die wichtigsten Modelltypen aufgeführt, die Sie zum Erstellen Ihrer Anwendung verwenden können.

• Entscheidungsbaummodelle: Sie verwenden Knoten, die Verzweigungen bei der Entscheidungsfindung darstellen, ähnlich wie Menschen denken. Sie werden häufig bei der Klassifizierung von Informationen verwendet, z Ist das ein Vogel oder ein Hund?, Dieses Projekt geringes Risiko oder hohes Risiko?, und so weiter .
• Neuronale Netze: Ein neuronales Netzwerk ist eine andere Art von maschinellem Lernsystem, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Sie arbeiten mit Schichten namens Neuronen, die es ihnen ermöglichen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Dateneingaben und deren Bedeutung zu lernen. Ein Beispiel sind große Sprachmodelle und Handschrifterkennungssysteme. Neuronale Netze sind ideal für komplexe Projekte.
• Zeitfolgen: Ereignisse, die im Laufe der Zeit auftreten, z. B. Lagerbestände oder Forex Preise lassen sich am besten mit einer Zeitreihenanalyse handhaben. Eine Zeitreihe ist eine chronologische Abfolge von Daten, die über vorgegebene Zeitintervalle indiziert werden. Dieses Modell ist gut für Finanzen, Ingenieurwesen, Mustererkennung, Wettervorhersage und mehr.
• Regressionsanalysemodelle: Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode zur Schätzung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Wenn eine der Variablen von einer anderen abhängt, beispielsweise die Größe eines Kindes von seinem Alter oder das Gewicht einer Person davon, wie viel Nahrung sie täglich zu sich nimmt, kann die Regressionsanalyse verwendet werden, um den Wert einer Variablen, beispielsweise des Gewichts, vorherzusagen auf der anderen Seite z.B. die Höhe.
• Clustering-Modelle: Clustering ist eine Datengruppierungstechnik, die ähnliche Eigenschaften zwischen Objekten nutzt, um sie in Clustern zu gruppieren. Eine ähnliche Qualität kann alles sein, von Farbe, Form, Größe, Einkommensniveau usw. Clustering eignet sich gut für Kundensegmentierung, Empfehlungsmaschinen, Mustererkennung und mehr.

Branchenübergreifende prädiktive Analyseanwendungen

Verschiedene Menschen nutzen bereits prädiktive Analysen, um Prognosen und andere prädiktive Ergebnisse in verschiedenen Branchen zu erzielen. Die folgenden Branchen gehören zu den intensivsten Nutzern der Technologie.

• Finanzen : Unternehmen der Finanzbranche nutzen prädiktive Analysen für zahlreiche Aktivitäten, darunter Betrugserkennung und -prävention, Risikobewertung, Kundensegmentierung, Umsatzwachstum, Mitarbeiterzufriedenheit und vieles mehr.
• Herstellung & Lieferkette: Hersteller nutzen Predictive Analytics für die Bestandsverwaltung, den Verkauf und die Vermarktung ihrer Produkte, die Personaloptimierung zur Anpassung an Produktionspläne, die Optimierung der Rohstoffbeschaffung und die vorausschauende Wartung, um Maschinenausfälle zu vermeiden und Ausfallzeiten zu reduzieren.
• Kleidung: Predictive Analytics findet auch in der Einzelhandelsbranche Anwendung, etwa bei Nachfrageprognosen, Marketingkampagnen und bei der Umsatzprognose.
• Sports: Teams und ihre Manager können viele wertvolle Erkenntnisse gewinnen, indem sie prädiktive Analysen zu ihren Spielern, Trainern und ihren historischen Leistungen nutzen. Dies kann zu besseren Spielstrategien, einer verbesserten Teamleistung und einer besseren Verletzungsprävention führen.
• Wartungsprognose: Viele Unternehmen verlassen sich dabei auf unterschiedliche Maschinen PRODUKTIVITÄT Und wenn diese Maschinen ausfallen, verlieren sie Geld. Predictive Analytics kann dieses Problem lösen, indem Sensoren und die richtige Software zur Überwachung und Analyse dieser Maschinen eingesetzt werden, sodass drohende Ausfälle leicht erkannt werden können.
• Betriebsoptimierung: Wenn Ihr Unternehmen Abläufe betreibt, die viele Datenspuren erzeugen, dann könnte Predictive Analytics ein ideales Tool sein, um Ihnen dabei zu helfen, Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Abläufe zu finden. Diese Optimierungen können vom Outreach-Marketing bis zur Einsparung von Betriebskosten und der Maximierung des Umsatzes durch die richtige Preisgestaltung reichen.
• Wettervorhersage: Wettervorhersager nutzen zur Gewährleistung der Genauigkeit auch prädiktive Analysen. Sie kombinieren und speisen Daten von Satelliten, Wetterstationen und verschiedenen Sensoren in ein KI-Modell ein, das die Vorhersagen liefert.
• Video-Spiele: Die Anwendungen von Predictive Analytics in der Gaming-Branche sind ebenfalls vielfältig. Sie tragen dazu bei, das Spielerengagement zu verbessern, indem sie vorhersagen, was einzelnen Spielern gefallen wird. Sie tragen auch dazu bei, die In-Game-Käufe zu maximieren, was bei richtiger Umsetzung den Umsatz steigern kann.

Herausforderungen der Predictive Analytics

Während Predictive Analytics wertvolle Erkenntnisse liefern kann, bringt sie auch eigene Herausforderungen mit sich, die die Umsetzung erschweren können. Im Folgenden sind einige dieser häufigen Implementierungsherausforderungen von Predictive Analytics aufgeführt.

• Komplexität: Predictive Analytics ist kein sehr einfaches Thema und daher möglicherweise nicht jedermanns Sache. Das bedeutet, dass jedes Team oder Unternehmen über jemanden verfügen sollte, der über die wesentlichen Fähigkeiten im Bereich Analyse verfügt.
• Datenqualität: Ein Vorhersagemodell ist nur so gut wie die Daten, auf denen es trainiert wird. Unabhängig von der Art des maschinellen Lernansatzes und den verwendeten Algorithmen werden Sie also schlechte Ergebnisse erzielen, wenn Sie Ihr System mit schlechten Daten trainieren. Die Lösung besteht natürlich darin, mit qualitativ hochwertigen Daten zu arbeiten, sowohl beim Training des Modells als auch bei der Erstellung von Vorhersagen.
• Adoption: Manche Menschen misstrauen Maschinen oder dem Einsatz von KI-Tools einfach, weil sie die Idee der künstlichen Intelligenz nicht vollständig abkaufen. Die Bewältigung solcher Herausforderungen bei der Einführung erfordert Zeit und Aufklärung über die Vor- und Nachteile der Arbeit mit KI-Tools.

Top-Predictive-Analytics-Tools

Es gibt viele Tools, die Sie bei Predictive Analytics unterstützen können, jedes mit unterschiedlichen Ansätzen. Hier sind einige der beliebtesten:

• KNIME: Frei & Open-Source Analytics-Plattform.
• RapidMiner: Plattform für Data Mining und maschinelles Lernen.
• SAP-Analytics: Cloudbasierte Datenanalyseplattform.
• Weka: Datenplattform für Cloud und KI.
• DataRobot: Plattform für schnelle Anwendungsimplementierungen.
• Google Cloud AutoML: Einsteigerfreundliches maschinelles Lernen auf Unternehmensniveau.
• SAS: Analytics-Lösungen für verschiedene Branchen.
• Databricks: Generative KI-gestützte Datenintelligenzanwendung.
• H2O.ai: Generative und prädiktive Cloud-KI-Plattform.
• Alteryx: Einfach zu verwendendes Datenanalysetool

Fazit

Zum Abschluss dieses Blogbeitrags über Predictive Analytics und ihre vielen Vorteile für Unternehmen von der Fertigung bis hin zu Marketing und Finanzen haben Sie gesehen, wie Unternehmen diese Technologie auf unterschiedliche kreative Weise einsetzen.

Sie werden auch erkennen, dass auch Sie die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics durch Daten, maschinelles Lernen und statistische Algorithmen nutzen können, um wertvolle Erkenntnisse und Prognosen für Ihr Unternehmen zu generieren.