Unter Predictive Analytics versteht man die Verwendung von Daten zur Erstellung von Modellen, die zukünftige Ereignisse, Trends und Ergebnisse vorhersagen. Dabei werden verschiedene Techniken wie Data Mining, maschinelles Lernen, statistische Modellierung und künstliche Intelligenz eingesetzt, um in verschiedenen Szenarien die beste Vorgehensweise zu ermitteln. Durch die Kombination von Predictive Analytics mit anderen datengesteuerten Verfahren können Unternehmen kommende Herausforderungen und Chancen effektiv vorhersehen und planen.
Predictive Analytics kann für eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen eingesetzt werden. Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um bessere Entscheidungen über Preisgestaltung, Marketing und Produktentwicklung zu treffen. Sie kann auch zur Verbesserung des Kundendienstes, zur Aufdeckung von Betrug und zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden. Im Gesundheitswesen kann die prädiktive Analytik eingesetzt werden, um Risikopatienten zu identifizieren und wirksamere Behandlungen zu entwickeln.
Predictive Analytics können Unternehmen zahlreiche Vorteile bieten. Sie können einen besseren Einblick in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden geben und so zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit beitragen. Predictive Analytics können Unternehmen auch dabei helfen, potenzielle Risiken und Chancen zu erkennen, bevor sie entstehen, so dass sie im Voraus planen und bessere Entscheidungen treffen können. Darüber hinaus kann Predictive Analytics Unternehmen dabei helfen, Kosten und Verschwendung zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Trotz der zahlreichen Vorteile kann die vorausschauende Analytik einige Herausforderungen mit sich bringen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten genau und aktuell sind, um genaue Vorhersagen treffen zu können. Außerdem müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über die richtigen Tools und Ressourcen verfügen, um Predictive Analytics effektiv einzusetzen. Unternehmen müssen sich auch über die ethischen Implikationen des Einsatzes von Predictive Analytics im Klaren sein, da sie dazu verwendet werden können, Entscheidungen zu treffen, die als diskriminierend angesehen werden könnten.
Unternehmen müssen Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten haben, um prädiktive Analysen effektiv nutzen zu können. Die Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus Kundendatenbanken, Finanzunterlagen, sozialen Medien und Umfragen. Unternehmen müssen auch überlegen, wie sie ihre Daten am besten speichern und schützen können, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.
Es gibt verschiedene Arten der prädiktiven Analyse, die Unternehmen einsetzen können. Bei überwachten Lerntechniken werden vorhandene Daten verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Unüberwachte Lerntechniken beinhalten die Suche nach Mustern in vorhandenen Daten ohne Verwendung von Kennzeichnungen oder vorhandenen Daten. Bei den Techniken des Verstärkungslernens werden Daten verwendet, um die beste Vorgehensweise in einer bestimmten Situation zu bestimmen.
Unternehmen müssen Zugang zu den richtigen Tools haben, um Predictive Analytics effektiv nutzen zu können. Es gibt zahlreiche Tools, wie Python, R und SAS. Darüber hinaus gibt es verschiedene Cloud-basierte Plattformen wie Google Cloud Platform und Microsoft Azure, die zum Speichern und Analysieren von Daten verwendet werden können.
Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die prädiktive Analytik noch leistungsfähiger und verbreiteter werden. Unternehmen werden in der Lage sein, mithilfe von Predictive Analytics genauere Vorhersagen über die Zukunft zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus wird Predictive Analytics zur Entwicklung personalisierter Produkte und Dienstleistungen eingesetzt, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen.
Prädiktive Analytik ist eine andere Bezeichnung für prädiktive Analytik.
Die prädiktive Analytik lässt sich grob in drei verschiedene Typen einteilen:
1. Deskriptive Analytik: Bei der deskriptiven Analyse werden vergangene Daten analysiert, um die historischen Trends zu verstehen. Diese Art der Analyse kann verwendet werden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren zu erkennen und um zu verstehen, wie sich diese Beziehungen im Laufe der Zeit verändert haben.
2. Prädiktive Analyse: Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten, um Modelle zu erstellen, die zur Vorhersage künftiger Ergebnisse verwendet werden können. Diese Art der Analyse kann dazu verwendet werden, Risiken und Chancen zu erkennen und Entscheidungen darüber zu treffen, wie man am besten darauf reagiert.
3. präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse geht einen Schritt weiter als die prädiktive Analyse, indem sie nicht nur künftige Ergebnisse vorhersagt, sondern auch Maßnahmen empfiehlt, die ergriffen werden sollten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Diese Art der Analyse kann dazu verwendet werden, Prozesse zu optimieren und Empfehlungen für die beste Ressourcenzuweisung zu geben.
Predictive Analytics ist der Teilbereich der fortgeschrittenen Analytik, der dazu dient, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.
Datenanalyse ist auch als Data Mining, prädiktive Modellierung und statistische Analyse bekannt. Bei der Datenanalyse werden wertvolle Informationen aus Datensätzen extrahiert, um bessere Entscheidungen treffen zu können. Data Mining ist der Prozess der Extraktion von Mustern aus Datensätzen. Bei der prädiktiven Modellierung werden mithilfe der Datenanalyse Vorhersagen über zukünftige Ereignisse getroffen. Bei der statistischen Analyse werden mithilfe der Datenanalyse die Beziehungen zwischen Variablen analysiert.
Die prädiktive Analyse ist ein vierstufiger Prozess, der die Datenerfassung, die Datenanalyse, die Modellerstellung und die Modellbereitstellung umfasst.
Die Datenerfassung ist der erste Schritt der prädiktiven Analyse. Um ein genaues Vorhersagemodell erstellen zu können, müssen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Zu den Datenquellen können historische Daten, Transaktionsdaten, Daten aus sozialen Medien, Webdaten und mehr gehören.
Die Datenanalyse ist der zweite Schritt der prädiktiven Analyse. Die Daten müssen bereinigt, umgewandelt und aggregiert werden, um für die Modellierung bereit zu sein. Zur Datenanalyse gehört auch die Auswahl der Merkmale, d. h. die Auswahl der Variablen, die für die Erstellung des Vorhersagemodells verwendet werden sollen.
Die Modellbildung ist der dritte Schritt der prädiktiven Analytik. Hier werden Vorhersagealgorithmen auf die Daten angewendet, um ein Modell zu erstellen, das Vorhersagen treffen kann.
Die Modellbereitstellung ist der vierte und letzte Schritt der prädiktiven Analyse. Hier wird das Vorhersagemodell in Betrieb genommen und zur Erstellung von Vorhersagen verwendet. Die Vorhersagen können auf individueller Basis oder im Batch-Modus für große Datensätze erstellt werden.