Was ist prädiktive Analyse? Warum ist es wichtig?

Die Anwendbarkeit von Data Analytics hat die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen, verändert und die Rentabilität branchenübergreifend gesteigert. Die Analyse gespeicherter Daten trägt dazu bei, besser zu verstehen, wie sich ein Unternehmen entwickeln wird, und wirkt sich positiv auf die Entscheidungsfähigkeit eines jeden Unternehmens aus. Verschiedene Bereiche der Datenanalyse zielen darauf ab, die Effizienz zu steigern, indem unerwünschte menschliche Arbeit eliminiert wird, die ansonsten in neuartige forschungsorientierte Arbeiten gelenkt werden könnte.

Sie können die Datenanalyse in vier detaillierten Zweigen studieren:

• Beschreibende Analyse
• Diagnostische Analyse
• Vorausschauende Analyse
• Präskriptive Analyse

Dieser Artikel konzentriert sich hauptsächlich auf Predictive Analytics. Wir werden die Funktionsweise von Predictive Analytics behandeln und ihre Anwendungen in verschiedenen Branchen untersuchen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Zweig der Datenanalyse, der zukünftige Ergebnisse von Ereignissen auf der Grundlage vergangener Daten und Informationen vorhersagt. Die Ergebnisse werden mithilfe eines breiten Spektrums moderner Technologien berechnet, darunter verschiedene mathematische Verfahren, statistische Modellierung, maschinelles Lernen, Data Mining, Big Data und vieles mehr.

Mithilfe von Predictive Analytics werden hochpräzise Vorhersagen durch mehrere Trial-and-Error-Zyklen getroffen. Die Technik wird von Unternehmen verwendet, um einen tiefen Einblick in zukünftige Ereignisse zu erhalten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und maximierte Verkäufe zu ermöglichen.

Der Erwerb detaillierter Kenntnisse in Predictive Analytics ist nur mit einem soliden deskriptiven, diagnostischen und präskriptiven Forschungshintergrund möglich.

Die Funktionsweise von Predictive Analytics verstehen

Predictive Analytics arbeitet nach dem Konzept, historische Daten zu nutzen, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Es beruht auf der Wiederholung mehrerer Schritte in zyklischer Reihenfolge, um die Genauigkeit und Realisierbarkeit jedes Vorhersagemodells zu erhöhen.

Hier sind die Schritte in Predictive Analytics:

1. Ein Geschäft verstehen
2. Analysieren von Geschäftsdaten
3. Daten für Modell vorbereiten
4. Vorbereiten des Modells
5. Auswertung
6. Arbeiten Sie an den Fehlern und wiederholen Sie den gesamten Zyklus für die Genauigkeit
7. Bereitstellung des Endprodukts

1. Ein Geschäft verstehen

Es ist wichtig, die Nachfrage zu verstehen, bevor eine Lösung für ihre Versorgung bereitgestellt wird. Daher besteht der erste Schritt darin, relatives Wissen und Informationen zu sammeln, um eine Vorgehensweise festzulegen. Als Nächstes müssen Sie genügend Daten für das richtige Training des Vorhersagemodells und die Identifizierung von Vorhersagemustern sammeln.

2. Datenanalyse und -aufbereitung

Sie müssen die zum Trainieren des Modells erforderlichen Daten analysieren. Das bedeutet, alle unerwünschten Informationen oder Rauschen zu eliminieren und ausreichende Informationen für das einwandfreie Funktionieren des Modells sicherzustellen.

3. Vorbereiten des Modells

Dies ist der wichtigste Schritt. Hier müssen Sie das Produkt gemäß den Ergebnissen Ihrer Forschung vorbereiten. Die Modellierung erfolgt mithilfe von prädiktiven Analysetechniken wie maschinellem Lernen, Big Data, Data Mining, statistischer Analyse usw. Am Ende des Trainings lernt das Modell aus den historischen Daten und identifiziert entsprechende Trends.

4. Bewertung des Modells

Indem Sie mit Geschäftsanalysten zusammenarbeiten und Probeläufe durchführen, können Sie nachvollziehen, ob das Modell sinnvoll ist und den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Dieser Schritt ist ein Muss, da komplizierte Algorithmen zu falschen Vorhersagen führen können, die sich negativ auf das Geschäft auswirken.

5. Überprüfung der Genauigkeit

Sie können die Genauigkeit bewerten, indem Sie das Modell mit Datensätzen neu trainieren. Dies ist ein kontinuierlicher Prozess, der die Effizienz des Modells basierend auf dem erhaltenen Feedback schrittweise erhöht.

6. Bereitstellung

Nach einer Weile, wenn das Modell ein bestimmtes Effizienzniveau erreicht, kann es für den praktischen Einsatz in realen Situationen eingesetzt werden, um Echtzeitprobleme zu lösen.

Predictive Analytics: Prototypmodelle

Predictive-Analytics-Modelle bilden die Basis der Datenanalyse. Darüber hinaus erleichtern Vorlagen- und Prototypenmodelle den Benutzern, aktuelle und vergangene Daten in mathematisch bewiesene Vorhersagen umzuwandeln, die zukünftige Erkenntnisse liefern. Zu den verschiedenen Arten von Modellen, die in Predictive Analytics verwendet werden, gehören:

• Vorausschauendes Wartungsmodell : Es prognostiziert die Wahrscheinlichkeit, dass Geschäftsgeräte ihre Belastungsgrenze erreichen.
• Qualitätssicherungsmodell : Dieses Modell ist in der Lage, mögliche Fehler in einem Produkt vorherzusagen und zu verhindern, wodurch die Qualität aufrechterhalten und die Kundenzufriedenheit gewährleistet wird.
• Customer Lifetime Value Model : Es listet die Kunden auf, die am ehesten wieder in die von einem Unternehmen angebotenen Dienstleistungen und Produkte investieren werden.
• Kundensegmentierungsmodell : Dieses Modell zielt darauf ab, Kunden basierend auf ähnlichen Kaufmerkmalen und -verhalten in Segmente zu unterteilen.

Techniken der Predictive Analytics

• Entscheidungsbäume : Einfach ausgedrückt platziert dieses Modell Daten in verschiedenen Segmenten, die als „Zweige“ bekannt sind, basierend auf anderen variablen Parametern. Entscheidungsbäume können mühelos gehandhabt und leicht verstanden werden, da Daten in kurzer Zeit gemäß den Benutzeranforderungen extrahiert werden.
• Regression : Dieses statistische System erleichtert die Bestimmung von Mustern in Datensätzen und stellt formelbasierte Beziehungen zwischen den Variablen her.
• Neuronale Netze : Dieses Modell wurde entwickelt, indem es die Funktionsweise des menschlichen neuronalen Systems nachahmt, und verwendet künstliche Intelligenz, um Muster zu erkennen. Es ist sehr effektiv, wenn Sie zu viele Daten verarbeiten müssen, aber keine Beziehung zwischen den Eingaben und Ausgaben formulieren können.

Unterschied zwischen Prognosedaten und Vorhersage von Daten

Vorhersage und Vorhersage von Daten mögen ähnlich klingen, aber es gibt einen winzigen Unterschied zwischen den beiden. Die Datenvorhersage kann als Teilmenge der Vorhersagemodellierung projiziert werden. Die Vorhersage umfasst eher statistische Theorien, während die Vorhersage Wahrscheinlichkeiten und Zeitreihenanalysen berücksichtigt. Um es in einem Satz zu erklären, können wir sagen: „ Alle Vorhersagen sind keine Vorhersagen, aber alle Vorhersagen sind Vorhersagen .“

Predictive Analytics und maschinelles Lernen

Sie fragen sich vielleicht, ob maschinelles Lernen und Predictive Analytics dem gleichen Verfahren folgen, um Modelle mit nahezu menschlicher Präzision zu entwickeln. Obwohl die ursprüngliche Idee hinter diesen Technologien ähnlich ist, besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen ihnen.

Maschinelles Lernen zielt auf das vollständig unabhängige Arbeiten eines Systems und die Eliminierung jeglicher Abhängigkeit von menschlicher Interaktion ab. Es zielt darauf ab, ein autonom funktionierendes Ökosystem ohne die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe zu schaffen.

Predictive Analytics ist jedoch so konzipiert, dass es mit menschlichen Experten in der Schleife betrieben und modifiziert werden kann, je nach den Bedürfnissen eines Unternehmens. Ohne menschlichen Input ist Predictive Analytics eine stagnierende Technologie und kann nicht gedeihen.

Predictive Analytics und Big Data

Big Data hat eine revolutionäre Rolle dabei gespielt, Predictive Analytics eine Struktur und Form zu geben. Die Analyse gigantischer Datenmengen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen wäre ohne die Einführung von Big Data nicht möglich gewesen.

Anwendungen von Predictive Analytics

Predictive Analytics hat seinen Weg in verschiedene Branchen über mehrere Disziplinen hinweg gefunden. Von Marketing- und Versicherungsunternehmen bis hin zu Restaurantketten hat jeder Sektor diese aufkommende Technologie mit offenen Händen angenommen.

Einige Sektoren, in denen Predictive Analytics stark entwickelt ist, sind:

• Anlage : Anleger nutzen diese Methode, um die bevorstehenden Marktbewegungen vorherzusagen, um ihre Portfolios zu verbessern und sich vor potenziellen Verlusten zu schützen.
• Bank- und Finanzwesen : Finanzinstitute wie Banken verwenden Predictive Analytics, um Kundenzufriedenheit und -sicherheit zu gewährleisten. Zur Identifizierung von Cross-Selling-Möglichkeiten und zur Aufdeckung von Betrugsfällen werden bankenspezifische Modelle verwendet.
• Energie und Versorgungsunternehmen : Predictive Analytics spielt eine wesentliche Rolle im Energiesektor. Komplexe Modelle werden verwendet, um die Auswirkungen von Wetteränderungsmustern vorherzusagen. Dies hilft bei der Durchführung vorbeugender Maßnahmen zur Minimierung katastrophaler Verluste im Zusammenhang mit elektrischer Energie durch Stromnetzschäden.
• Fertigungsindustrie : Die Produktion jeder Einheit kann basierend auf den Ergebnissen produktspezifischer Arbeitsmodelle erhöht oder verringert werden. Diese Modelle werden als Kombination aus Predictive Analytics- und Business Analytics-Techniken erstellt.
• Gesundheitswesen : Organisationen im Gesundheitswesen haben in den letzten Jahren großen Enthusiasmus für die Einführung von Predictive Analytics zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe gezeigt. Laut Umfragen werden Gesundheitsorganisationen, die Predictive Analytics einsetzen, in den nächsten fünf Jahren wahrscheinlich (mindestens) satte 15 % des Gesamtbudgets einsparen, wenn nicht sogar mehr. Darüber hinaus waren sich 93 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen einig, dass Predictive Analytics eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung ihrer Zukunft spielen würde. Die Bereiche, in denen Gesundheitsorganisationen Predictive Analytics implementieren, sind:

• Personaleinsatzpläne optimieren
• Beschaffung und Verwaltung von Lieferungen
• Zuweisen von Ressourcen in gesättigten Zeiten

Fazit

Predictive Analytics ist ein aufstrebendes Feld, das für sich selbst eine breite Nachfrage schafft. Tatsächlich wird die Datenanalyse als Ganzes die Industrien der Zukunft prägen. Sie revolutioniert nicht nur Geschäfte und Unternehmen, sondern hat auch eine wesentliche Rolle bei der Schaffung von Massenbeschäftigung gespielt.

Angesichts des Potenzials eines bevorstehenden exponentiellen Booms werden die Datenanalyse und die damit verbundenen Studienbereiche wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz das Leben der Menschen in den nächsten fünf bis zehn Jahren nur geringfügig beeinflussen.

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