Vorhersagemodellierung in Business Analytics

Die prädiktive Modellierung ist eine Technik, die von Unternehmen und Organisationen anhand verfügbarer Ergebnisse zum Erstellen, Verarbeiten und Validieren eines Modells für die zukünftige Verwendung in Geschäftsprognosen verwendet wird. Dieses Tool ist ein wesentlicher Bestandteil von Predictive Analytics, einer Technik im Data Mining, um mögliche zukünftige Ergebnisse zu verstehen.

Prädiktive Modellierung wird in mehreren Sektoren häufig eingesetzt, um Risiken und mögliche Verluste zu mindern. Unternehmen nutzen die Vorhersagemodellierung umfassend, um Ereignisse, Verbraucherverhalten und Risiken in Bezug auf Finanzen, Wirtschaft und Markt vorherzusagen.

Warum Applied Predictive Modeling in Business Analytics wichtig ist

Die Vorhersagemodellierung umfasst die Analyse historischer Ereignisse. Daher spielt es eine integrale Rolle in der Business Analytics, durch die Unternehmen die Möglichkeit erhalten, Ereignisse, das Verhalten von Kunden und mögliche Risiken vorherzusagen.

Mit dem Aufkommen der Technologie sind digitale Produkte wie Mobiltelefone und Computer zu einer Grundvoraussetzung geworden. Dies hat zu einer überwältigenden Menge an Echtzeitdaten geführt, die aus sozialen Medien, Browserverläufen, Cloud-Computing-Plattformen usw. abgerufen werden. Diese Daten stehen Unternehmen zur Nutzung zur Verfügung. Diese riesige Datenmenge fällt unter die Kategorie Big Data. Die Vorhersagemodellierung spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse von Big Data, die von Unternehmen weiter genutzt werden, um ihre Abläufe und Beziehungen mit der Verbraucherbasis zu verbessern.

Entdecken Sie unsere US-Business-Analytics-Programme von den besten Universitäten der Welt

Vorhersagemodellierungswerkzeuge können große Mengen an unstrukturierten und komplexen Daten verwalten, die manuell nur schwer zu analysieren sind. Stattdessen wird die prädiktive Modellierung verwendet, um Daten über einen kurzen Zeitraum mit Hilfe von Computersoftwareprogrammen zu analysieren. Diese Programme werden verwendet, um große Datensätze aus historischen Daten zu verarbeiten, um Datenmuster zu bewerten und zu identifizieren, die bei der Prognose hilfreich sind. Daher können Unternehmen Vorhersagemodelle verwenden, um das Verbraucherverhalten oder Markttrends vorherzusagen.

Sehen Sie sich unsere Business-Analytics-Kurse an, um sich weiterzubilden

Wie funktioniert Vorhersagemodellierung?

Die Vorhersagemodellierung ist nicht festgelegt. Es wird regelmäßig überarbeitet und validiert, um die Daten zu aktualisieren und zu ändern. Vorhersagemodelle basieren hauptsächlich auf Annahmen früherer Ereignisse und aktueller Ereignisse. Sollten neu erhobene Daten zum jetzigen Zeitpunkt wesentliche Änderungen aufweisen, werden deren Auswirkungen auf die Zukunft ebenfalls entsprechend neu berechnet. Vorhersagemodelle sind darauf ausgelegt, schnell zu arbeiten und riesige Datensätze zu verarbeiten, um Berechnungen in einem Bruchteil der Zeit durchzuführen. Die Verarbeitung komplexer Vorhersagemodelle wie in der Computerbiologie und Quantenausgaben dauert jedoch länger.

Fünf Arten von Predictive Analytics-Modellen

Vorhersagemodelle müssen nicht von vornherein für jede Anwendung erstellt werden. Diese Tools werden für viele kritische Modelle und Algorithmen für die Anwendung in zahlreichen Anwendungsfällen verwendet. Technologische Fortschritte haben auch zu Fortschritten in der Analytik geführt, wodurch sich die Verwendung dieser Modelle exponentiell ausgeweitet hat. Die fünf wichtigsten Predictive-Analytics-Modelle sind wie folgt:-:

• Klassifizierungsmodell: Dies ist das einfachste Modell zur Kategorisierung von Daten für direkte und einfache Abfrageantworten.
• Clustering-Modell: Dieses Modell wurde entwickelt, um Daten über gemeinsame Attribute zu stapeln. Es gruppiert Dinge oder Menschen mit gemeinsamen Attributen oder Verhaltensweisen und erstellt weitere Pläne und Strategien für jede Gruppe.
• Prognosemodell: Dies ist das beliebteste unter den Prognosemodellen. Es wurde entwickelt, um mit numerischen Werten zu arbeiten und aus historischen Daten zu lernen.
• Ausreißermodell: Dieses Modell analysiert anomale oder abweichende Datenpunkte.
• Zeitreihenmodell: Dieses Modell wurde entwickelt, um eine Reihe von Datenpunkten basierend auf der Zeit auszuwerten.

Gängige Vorhersagealgorithmen in der Vorhersagemodellierung

Vorhersagealgorithmen verwenden historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, die dabei helfen, mathematische Modelle zur Erfassung wichtiger Trends zu erstellen. Vorhersagealgorithmen basieren entweder auf maschinellem Lernen oder Deep Learning, die Unterarten der künstlichen Intelligenz (KI) sind. Einige der wichtigsten und am häufigsten verwendeten Vorhersagealgorithmen sind:-

• Random Forests: Dieser Algorithmus stammt aus einem Cluster von Entscheidungsbäumen, die nicht miteinander verwandt sind und Regression und Klassifizierung verwenden können, um große Datensätze zu klassifizieren.
• Verallgemeinertes lineares Modell (GLM) für zwei Werte: Dieser Algorithmus reduziert die Liste der Variablen, um nach dem zu suchen, was am besten passt. Es wurde entwickelt, um Wendepunkte zu berechnen und die Datenerfassung und andere Einflüsse wie kategoriale Prädiktoren zu ändern, um das am besten funktionierende Ergebnis zu bestimmen. Dieser Algorithmus hilft, Nachteile in verschiedenen anderen Modellen, wie der regulären linearen Regression, zu überwinden.
• Gradient Boosted Model: Dieser Algorithmus verwendet kombinierte Entscheidungsbäume. Im Gegensatz zu Random Forest sind diese Bäume jedoch verwandt. Es baut einen Baum nach dem anderen auf und hilft so dem nächsten Baum, Fehler im vorherigen Baum zu beheben. Dieser Algorithmus wird häufig in Rankings verwendet, z. B. bei Suchmaschinenausgaben.
• K-Means: Dieser Algorithmus ist sehr beliebt, weil er schnell ist. Es wurde entwickelt, um Datenpunkte basierend auf ihren Ähnlichkeiten zu gruppieren und wird häufig für das Clustering-Modell verwendet. Es kann Dinge schnell rendern.
• Prophet: Dieser Algorithmus wird häufig in Prognosemodellen und Zeitreihen verwendet, da er für die Kapazitätsplanung wie Inventar, Ressourcenzuweisungen, Verkaufsquoten und dergleichen konzipiert ist. Es wird aufgrund seiner hohen Flexibilität bevorzugt und weil es leicht Heuristiken und eine Reihe guter Annahmen aufnehmen kann.

Lesen Sie unsere anderen US-Artikel zu Business Analytics

Einschränkungen der Vorhersagemodellierung

Obwohl die prädiktive Modellierung für Geschäftsanalysen weit verbreitet ist, sind Einschränkungen und Herausforderungen nicht fremd. Unten haben wir einige der Herausforderungen und ihre Lösungen aufgelistet:-

• Fehler in der Kennzeichnung von Daten: Dies kann leicht durch Reinforcement Learning oder Generative Adversarial Networks (GANs) behoben werden.
• Mangel an massiven Datensätzen, die zum Trainieren von maschinellem Lernen erforderlich sind: Dies kann mit „One-Shot-Learning“ leicht überwunden werden.
• Die Unfähigkeit einer Maschine, den Zweck ihrer Handlungen zu erklären: Maschinen können nicht wie Menschen funktionieren. Einige ihrer Berechnungen können für Menschen außergewöhnlich komplex sein, um sie zu finden und zu verstehen. Dies kann leicht mit Hilfe der für die menschliche Sicherheit erforderlichen Modelltransparenz, potenzieller Korrekturen, Aufmerksamkeitstechniken und lokal interpretierbarer modellagnostischer Erklärungen (LIME) überwunden werden.
• Fähigkeit oder Mangel an verallgemeinerndem Lernen: Maschinen können das Gelernte nicht weitertragen und haben Probleme, ihr Wissen auf neue Umstände anzuwenden, da es sich um einen bestimmten Anwendungsfall handelt. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Die Vorhersagemodellierung hängt weitgehend davon ab, dass maschinelles Lernen wiederverwendbar und in mehreren Anwendungsfällen anwendbar ist.
• Bias in Algorithmen und Daten: Dies ist die einzige Einschränkung, für die es noch keine Lösung gibt. Keine Vertretung kann die Ergebnisse verändern, was zur Misshandlung großer Gruppen von Menschen führt.

Fazit

Es versteht sich von selbst, dass Predictive-Analytics-Tools von Datenanalysten häufig verwendet werden, um Zeit und Kosten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Es hat Organisationen erheblich dabei geholfen, Geschäftsergebnisse vorherzusagen, indem es Variablen wie Wettbewerbsinformationen, Umweltfaktoren, Marktbedingungen und Änderungen der Vorschriften berücksichtigt.

Die Kenntnis von Vorhersageanalyse-Tools kann sehr nützlich sein, wenn Sie Ihren Lebenslauf verbessern und Ihre Chancen auf lukrative Stellenangebote erhöhen möchten. Das Business Analytics-Zertifizierungsprogramm von upGrad ist eine hervorragende Option zur Weiterbildung.

Um mehr über den Kurs zu erfahren, sprechen Sie noch heute mit unseren Experten!