Was sind Vorhersageanalysen?
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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Definition von Vorhersageanalysen
Vorhersageanalysen nutzen Daten, um zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren. Der Prozess nutzt Datenanalyse, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und statistische Modelle, um Muster zu finden, die das zukünftige Verhalten prognostizieren könnten. Unternehmen können anhand von historischen und aktuellen Daten Trends und Verhaltensweisen mit großer Präzision Sekunden, Tage oder Jahre in die Zukunft prognostizieren.
Wie funktioniert die Vorhersageanalyse?
Data Scientists verwenden Vorhersagemodelle, um Korrelationen zwischen verschiedenen Elementen in ausgewählten Datasets zu ermitteln. Sobald die Datenerfassung abgeschlossen ist, wird ein statistisches Modell formuliert, trainiert und geändert, um Vorhersagen zu generieren.
Der Workflow zum Erstellen von Frameworks für Vorhersageanalysen umfasst fünf grundlegende Schritte:
- Problem definieren: Eine Vorhersage beginnt mit einer guten These und einer Reihe von Anforderungen. Kann beispielsweise ein Modell für Vorhersageanalysen Betrug erkennen? Optimale Inventarebenen für die Weihnachtseinkäufe ermitteln? Potenzielle Hochwasser aufgrund von Unwetter ermitteln? Ein bestimmtes zu lösendes Problem hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Methode für Vorhersageanalysen verwendet werden soll.
- Daten erfassen und organisieren: Ein Unternehmen kann Daten aus Jahrzehnten oder aus einer ständigen Flut von Kundeninteraktionen gewinnen. Bevor Vorhersagemodelle erstellt werden können, müssen Datenflüsse identifiziert und dann die Datasets in einem Repository wie einem Data Warehouse wie BigQuery organisiert werden.
- Vorverarbeiten von Daten: Rohdaten sind für sich genommen nur von geringem Nutzen. Zur Vorbereitung der Daten für die Vorhersageanalysemodelle sollten sie bereinigt werden, um Anomalien, fehlende Datenpunkte oder extreme Ausreißer zu entfernen, die möglicherweise das Ergebnis von Eingabe- oder Messfehlern sind.
- Vorhersagemodelle entwickeln: Data Scientists können abhängig von dem zu lösenden Problem und der Art des Datasets verschiedene Tools und Techniken zur Entwicklung von Vorhersagemodellen verwenden. Maschinelles Lernen, Regressions- und Entscheidungsbäume sind einige der häufigsten Arten von Vorhersagemodellen.
- Ergebnisse validieren und bereitstellen: Prüfen Sie die Genauigkeit des Modells und nehmen Sie entsprechende Anpassungen vor. Sobald akzeptable Ergebnisse erzielt wurden, können sie allen Beteiligten über eine App, eine Website oder ein Daten-Dashboard zur Verfügung gestellt werden.
Was sind Techniken der Vorhersageanalyse?
Im Allgemeinen gibt es zwei Arten von Vorhersageanalysemodellen: Klassifizierungs- und Regressionsmodelle. Klassifizierungsmodelle versuchen, Datenobjekte (wie Kunden oder potenzielle Ergebnisse) in eine Kategorie einzuordnen. Wenn ein Einzelhändler beispielsweise viele Daten zu verschiedenen Arten von Kunden hat, kann er vorhersagen, welche Kundentypen empfänglich für Marketing-E-Mails sind. Regressionsmodelle versuchen, kontinuierliche Daten vorherzusagen, z. B. wie viel Umsatz der Kunde während seiner Beziehung zum Unternehmen generieren wird.
Analysen zu Prognosezwecken werden in der Regel mit drei Arten von Techniken durchgeführt:
Regressionsanalyse
Die Regression ist ein statistisches Analyseverfahren, das Beziehungen zwischen Variablen schätzt. Die Regression ist hilfreich, um Muster in großen Datasets zu ermitteln und die Korrelation zwischen Eingaben zu ermitteln. Sie eignet sich am besten für kontinuierliche 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 anhand unterschiedlicher Variablen in verschiedene Kategorien einordnen. Die Methode eignet sich am besten, um die Entscheidungen einer Person zu verstehen. Das Modell sieht aus wie ein Baum, wobei jeder Zweig eine potenzielle Wahl darstellt, wobei das Blatt des Zweigs das Ergebnis der Entscheidung darstellt. Entscheidungsbäume sind normalerweise leicht verständlich und funktionieren gut, wenn ein Dataset mehrere Variablen enthält.
Neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke sind Methoden des maschinellen Lernens, die bei der Vorhersage sehr komplexer Beziehungen bei der Vorhersageanalyse nützlich sind. Sie sind im Grunde Motoren für die Mustererkennung. Neuronale Netzwerke werden am besten zum Ermitteln nichtlinearer Beziehungen in Datasets verwendet, insbesondere wenn keine bekannte mathematische Formel zur Analyse der Daten vorhanden ist. Mit neuronalen Netzwerken können die Ergebnisse von Entscheidungsbäumen und Regressionsmodellen validiert werden.
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Anwendungsfälle und Beispiele für prognostische Analysen
Betrugserkennung
Bei Vorhersageanalysen werden alle Aktionen im Netzwerk eines Unternehmens in Echtzeit untersucht, um Anomalien festzustellen, die auf Betrug und andere Sicherheitslücken hindeuten.
Konvertierung und Vorhersage des Kaufverhaltens
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.
Risikominderung
Bei Kreditbewertungen, Versicherungsforderungen und der Eintreibung von Schulden werden Vorhersageanalysen genutzt, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Standards zu beurteilen und zu bestimmen.
Verbesserungen vorantreiben
Unternehmen verwenden Modelle der Vorhersageanalyse, um den Lagerbestand vorherzusagen, Ressourcen zu verwalten und effizienter zu arbeiten.
Kundensegmentierung
Durch die Aufteilung eines Kundenstamms in bestimmte Gruppen können Marketingexperten mithilfe von Vorhersageanalysen vorausschauende Entscheidungen treffen, um Inhalte an einzelne Zielgruppen anzupassen.
Wartungsprognosen
Unternehmen verwenden Daten, um vorherzusagen, wann Geräte routinemäßig gewartet werden müssen. Dann können sie die Wartung einplanen, bevor ein Problem oder ein Störung auftritt.
