Vorhersagemodellierung in Business Analytics: Detaillierte Analyse

Bei einer wachsenden Zahl von Wettbewerbern in der Unternehmensbranche schaden unschlüssige Prognosen mehr als sie nützen. Das Erraten von Marktideen und Trends in der Hoffnung, das Geschäftswachstum anzukurbeln, ist bei weitem nicht das, was geplante und statistisch unterstützte Berichte können. Diese Statistiken können durch den großen Datenfluss generiert werden, den Unternehmen konsequent nutzen, um ihren Kunden zu helfen, Aktivitäten für eine bessere Zukunft des Unternehmens weiter zu bewerten und zu prognostizieren. Auf die gleiche Weise funktioniert die Vorhersagemodellierung, um Geschäftsanalysten dabei zu helfen, Analysen zu nutzen, um angewandte Vorhersagemodellierung zu erstellen.

Laut Google Trends ist die Vorhersagemodellierung ein aufstrebendes Konzept in der Business Intelligence. Es bietet einen hervorragenden Nutzen, Datenbanken zu nutzen, um nicht nur den aktuellen Aufenthaltsort des Marktes zu kennen, sondern auch wahrscheinliche Marktszenarien zu kennen und anderen einen Schritt voraus zu sein. Der Bereich Business Analytics arbeitet daran, bessere Möglichkeiten zu schaffen, und Vorhersagemodelle erweisen sich als großartiges Werkzeug, um genaue Berichte zu zementieren.

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Aber wie arbeiten diese beiden zusammen? Was sind die Schritte und Vorteile der Verwendung von Vorhersagemodellen in Business Analytics? Lass es uns herausfinden!

Was ist Predictive Modeling?

Bei der prädiktiven Modellierung werden wertvolle Informationen mit Hilfe von maschinell lernender künstlicher Intelligenz abgerufen und die gewonnenen Informationen in mathematischen Modellen angewendet, um verschiedene Aspekte für Unternehmen vorherzusagen. Predictive-Analytics-Modelle umfassen Sätze von Algorithmen, die als Data-Mining-Prozess zusammenarbeiten, der sich mit historischen Daten befasst, um zukünftige Szenarien und die Was-wäre-wenn-Fälle jeder Praxis vorherzusagen.

Der Prozess sickert durch die riesige Datenbank, analysiert, identifiziert Muster, erhält die wertvollsten Informationen und wird von Analysten weiter verwendet, um umfassende informative Berichte zu erstellen. Unternehmen verlassen sich auf Vorhersagemodelle, um ihren Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie mit wertvollen Prognosen immer einen Schritt voraus sind. Die Volatilität von Unternehmen kann mit genauen, auf Statistiken gestützten Erkenntnissen reguliert werden, und Predictive-Analytics-Modelle arbeiten daran, dasselbe zu schaffen.

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Arten der Vorhersagemodellierung

Unterschiedliche Unternehmen benötigen unterschiedliche Vorhersagemodelltypen, die am besten zu ihren Anforderungen und verfügbaren Ressourcen passen. Daher bestehen Vorhersagemodelle aus verschiedenen Techniken, um relevante Vorhersagen zu treffen. Hier sind einige Beispiele für Vorhersagemodelle.

• Klassifizierungsmodelle: Ein häufig verwendetes Modell in mehreren Branchen, Klassifizierungsmodelle kategorisieren Daten basierend auf Informationen, die durch historische Daten gesammelt wurden. Die Datenkategorien arbeiten mit neueren Daten, um Trends zu analysieren und Prognosen zu erstellen.

• Prognosemodelle: Prognosemodelle sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit die am häufigsten verwendeten Vorhersagemodelle. Prognosemodelle arbeiten mit Metrikwerten, um Vorhersagen zu treffen, indem sie die Muster in historischen Daten analysieren. Beispielsweise prognostiziert ein Bekleidungsgeschäft die Anzahl der Produkte, die es für den nächsten Verkauf benötigt, mithilfe historischer Daten aus dem vorherigen Verkauf.

• Clustering-Modell: Das Clustering-Modell vereinfacht die Datenverwaltung, indem es Daten in verschiedene Kategorien mit gemeinsamen Merkmalen sortiert. Diese Datensätze sind vereinfacht und für unterschiedliche Zwecke einfach zu verwenden.

• Zeitreihenmodelle: Zeitreihenmodell bezieht sich auf ein Vorhersagemodell, das Datenbanken basierend auf Zeiträumen durcharbeitet und diese kategorisiert, um sie dort zu verwenden, wo Zeitvariationstrends hilfreich sind, um Vorhersagen zu treffen.

• Ausreißermodelle: Während andere Vorhersagemodelle mit homogenen Datentypen oder solchen mit einem gemeinsamen Attribut arbeiten, ist Outliers ein hilfreiches Vorhersagemodell, das für die Arbeit mit anomalen Datentypen erstellt wurde. Das Ausreißer-Vorhersagemodell erfasst die Informationen, die nicht der Norm entsprechen.

Methoden der Vorhersagemodellierung

Business Analysten können prädiktive Modellierungsmethoden auswählen, um Datenstrukturen zu analysieren. Hier sind einige dieser häufig verwendeten Modelle.

• Polynomiale Regression

Die polynomiale Regressionsmethode analysiert die nichtlineare Beziehung zwischen Residuen und dem Prädiktor, um den Prozess auszuführen.

• Einfache lineare Regression

Die einfache lineare Regressionsmethode verwendet die Beziehung zwischen zwei stetigen Variablen.

• Mehrfache lineare Regression

Die multiple lineare Regression verwendet eine statistische Methode, um die Beziehung von mehr als einer kontinuierlichen Variablen zu erwähnen.

• Entscheidungsbaum-Regression

Die Entscheidungsbaumregression folgt einer baumähnlichen Struktur, um Klassifizierungsalgorithmen zu erstellen. Die prädiktive Modellierungsmethode teilt Daten zur Verarbeitung in kleinere Blöcke auf.

• Unterstützung der Vektorregression

Die Support Vector Regression ist eine andere Form der Regressionsmethode, die Schlüsseldatenmerkmale verwendet, um die Algorithmen zu charakterisieren.

• Naive Bayes

Das Verfahren macht Vorhersagen in Bezug auf Lagerbestände und Produktionsraten unter Verwendung historischer Daten. Es kann auch Fehler durch Inkonsistenzen identifizieren, was Raum für Verbesserungen beim Risikomanagement lässt.

Vorteile der prädiktiven Modellierung in der Business Analytics

Vorhersagemodelle haben eine Vielzahl von Vorteilen, die sie auf die Praxis der Geschäftsanalyse ausdehnen können. Hier sind einige der Vorteile, die jeder Business Analyst durch die Erstellung und Implementierung von Vorhersagemodellen erzielen kann.

Predictive Modeling spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von externem und internem Geschäftsbetrug. Modellalgorithmen identifizieren Diskrepanzen und widersprüchliches Verhalten, um die Möglichkeiten kriminellen Verhaltens aufzuzeigen. Vorhersagemodelle greifen alle eindringenden Schwachstellen an, um ein zuverlässiges System mit der Zunahme von Cybersicherheitsproblemen zu schaffen.

Effiziente Marketingkampagnen können mithilfe von Vorhersagemodellen durchgeführt werden, da der Prozess Metriken und Statistiken zum Kundenverhalten nutzt und seine Kampagnenagenda daran ausrichtet. Die Modelle analysieren Kauftrends, Vorlieben und mehr über den Kunden, um weiter daran zu arbeiten, ihre Marketingstrategien zu ändern und sie an die Kundennachfrage anzupassen.

Risikomanagement ist der größte Vorteil von Vorhersagemodellen. Zum Beispiel verwenden Institutionen wie Banken die Kreditwürdigkeit einer Person, um die Dienstleistungen und Investitionen zu ermöglichen, die oft eine negative Wendung nehmen können, wenn das System keine Hintergrundprüfung der Person durchführt. Glücklicherweise lösen Vorhersagemodelle das Problem, indem sie die Betrugswahrscheinlichkeit oder die Kreditwürdigkeit einer Person anhand historischer Daten analysieren.

Anwendung der Vorhersagemodellierung

Verschiedene Branchen wenden Vorhersagemodelle an, um verschiedene Vorteile einzulösen. Hier sind einige Beispiele für Vorhersagemodellierungsanwendungen.

Der Einzelhandel nutzt Predictive Modeling, um Produkte und Preise entsprechend zu planen. Sie analysieren das Kundenverhalten, erstellen Werbeveranstaltungen und bestimmen, welche Angebote am ehesten den Verkauf ankurbeln.

Der Bankensektor verwendet prädiktive Modellierung, um Hintergrundprüfungen zum Erhalt des Anspruchsstatus einer Person durchzuführen, um das Kreditrisiko zu reduzieren. Es speichert auch Kundeninformationen, um Vorteile und Angebote zu erweitern.

Der Fertigungssektor verwendet Vorhersagemodelle, um Inkonsistenzen in der Lieferkette zu analysieren und hilft, die meisten der begrenzten Ressourcen zu optimieren. Die Branche verwendet häufig das Business Analytics-Modell, um jeden ihrer Bereiche zu analysieren und die Effizienz in allen Bereichen aufrechtzuerhalten.

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Fazit

Predictive Modeling ist ein entscheidender Teil von Business Analytics, der Unternehmen dabei hilft, ihre optimale Leistung zu erreichen. Die aus diesen Modellen gewonnenen Berichte sind fundiert, messtechnisch gestützt und genauer als jede andere Vorhersagemethode, um die aktuelle und zukünftige Leistung der Organisation zu verbessern.