Was ist prädiktive Analyse?
Prädiktive Analyse ist die Untersuchung historischer und aktueller Daten, um Vorhersagen zu treffen. Dabei wird eine Mischung aus fortschrittlichen Techniken aus dem mathematischen, statistischen und Machine-Learning-Bereich verwendet, um Daten zu analysieren und versteckte Trends zu ermitteln und zu extrapolieren.
Viele Unternehmen und Organisationen nutzen prädiktive Analysen, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. Marketinganalysten nutzen beispielsweise prädiktive Analysen, um den zukünftigen Absatz ihrer Produkte zu bestimmen, Wetterstationen nutzen sie, um das Wetter vorherzusagen, und Börsenmakler nutzen sie, um die Handelserträge zu maximieren.
Prädiktive Analyse und die Analyse-Hierarchie
Analysten verwenden vier Arten von Datenanalysen: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Die Analyse-Hierarchie sieht folgendermaßen aus.
- Deskriptive Analyse zeigt über historische Analysen auf, was in der Vergangenheit geschehen ist.
- Diagnostische Analyse verwendet historische Daten, um zu erklären, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist.
- Prädiktive Analyse sagt zukünftige Trends auf der Grundlage von Mustern in historischen und aktuellen Daten voraus.
- Prädiktive Analyse schreibt zukünftige Aktionen und Entscheidungen vor und ermöglicht es Unternehmen, die Entscheidungsfindung zu optimieren.
Warum ist prädiktive Analyse wichtig?
Die Fähigkeit, Aspekte der Zukunft vorherzusagen, ist entscheidend. Ingenieure, Wissenschaftler, Unternehmen und Wirtschaftswissenschaftler nutzen seit langem prädiktive Analysen, um ihre Aktivitäten zu steuern. Dazu gehören Techniken, die auch heute noch verwendet werden, wie die Regressionsanalyse und Entscheidungsbäume.
Die Entwicklungen in der Technologie des Machine Learning haben es der Datenwissenschaft ermöglicht, die prädiktive Modellierung auf Bereiche auszuweiten, die zuvor zu schwierig oder zu komplex waren. Skalierbares Computing, Data Mining und Deep-Learning-Techniken ermöglichen es Unternehmen, tief in ihre Data Lakes einzudringen und Informationen und Trends zu extrahieren. Prädiktive Analysen sind inzwischen in Geschäftsprozesse eingebettet und verschaffen Unternehmen, die an der Spitze stehen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.
Funktionsweise der prädiktiven Analyse
Prädiktive Analysen basieren heute weitgehend auf fortschrittlichen Techniken des Machine Learning. Datenwissenschaftler verwenden Deep Learning und komplexe Algorithmen, um mehrere Variablen zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen, die wahrscheinliches Verhalten aus großen Datenmengen prognostizieren können.
Wie bei vielen Anwendungen des Machine Learning handelt es sich bei der prädiktiven Analyse um einen dynamischen Vorgang, bei dem ständig neue Daten zur Aktualisierung der Vorhersagen verwendet werden. Das bedeutet, dass die Technik die klassische Machine-Tool-Pipeline von Datenbereinigung, Modelltraining, Einsatz, Feedback, Neutraining und Neueinsatz zusammen mit der Fähigkeit, Daten nahezu in Echtzeit aufzunehmen, nutzt. Zu den Techniken gehören Entscheidungsbäume, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und neuronale Netze mit Deep Learning.
Prädiktive Analysemodelle, die zukünftige Geschäftsentscheidungen steuern, sind in der Regel komplex und berücksichtigen zahlreiche Faktoren. Es dauert in der Regel einige Zeit, diese zu entwickeln und zu validieren, und sie müssen immer wieder an die Veränderungen im geschäftlichen und wirtschaftlichen Umfeld angepasst werden.
Was sind Anwendungsfälle für prädiktive Analysen?
Viele Unternehmen nutzen aktiv prädiktive Analysen, um Entscheidungen in Echtzeit und in der Zukunft zu treffen.
Finanzen
Der Finanzsektor nutzt prädiktive Analysen, um Entscheidungen zu treffen. Beispiele hierfür sind der vorausschauende Markthandel, die Bewertung von Kreditrisiken und Kreditgenehmigungen. Versicherungsunternehmen nutzen prädiktive Analysen zur Vorhersage extremer Wetterereignisse, um Versicherungsansprüche zu mindern und betrügerische Versicherungsansprüche aufzudecken.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen nutzen prädiktive Analysen, um die regionale und lokale Kundennachfrage zu prognostizieren und Lagerbestände vorab an regionale und lokale Vertriebsstationen zu liefern, um die Lieferzeiten zu verkürzen. Andere Unternehmen nutzen Lead-Scoring-Modelle, um die Lead-Konversionsraten zu verbessern, sowie prädiktive Empfehlungen, um Up- und Cross-Selling-Möglichkeiten auf der Grundlage von Kundenprofilen zu erhöhen. Unternehmen nutzen auch prädiktive Analysen, um zukünftige Nachfrage und Verkäufe zu prognostizieren.
Herstellung
Hersteller verwenden prädiktive Analysen zur Überwachung von Produktionsanlagen, um den Durchsatz zu optimieren, Unregelmäßigkeiten zu erkennen und Ausrüstungsdefekte aufzuzeigen. Fertigungsunternehmen nutzen prädiktive Analysen, um Maschinen zu überwachen, Maschinenzustände zu erkennen und Wartungsanforderungen vorherzusagen.
Gesundheitswesen
Unternehmen des Gesundheitswesens nutzen die prädiktive Analyse von Patientenüberwachungsgeräten, um Veränderungen im Zustand der Patienten in Echtzeit zu erkennen und gleichzeitig Fehlalarme, die die Patientenüberwachungsgeräte weniger zuverlässig machen, weitgehend auszuschließen. Andere Anwendungsfälle sind die medizinische Diagnose und die Vorhersage des Krankheitsverlaufs auf der Grundlage früherer Daten und des Gesundheitszustands des Patienten.
Vorteile von prädiktiven Analysen
Es gibt vier Hauptvorteile der prädiktiven Analyse.
- Prädiktive Analyse hilft Kunden, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Prädiktive Analysen können Antworten in Echtzeit liefern. Trainierte prädiktive Analysemodelle können Daten in Echtzeit aufnehmen und sofort Antworten liefern.
- Prädiktive Analyse kann Kunden helfen, komplexe Probleme zu verstehen. Sie kann helfen, Muster in Daten schneller und genauer zu erkennen.
- Prädiktive Analyse kann Unternehmen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Unternehmen, die prädiktive Analysen einsetzen, haben einen Wettbewerbsvorteil gegenüber den Unternehmen, die dies nicht tun, da sie in der Lage sind, zukünftige Ereignisse genauer vorherzusagen.
Wie kann AWS mit prädiktiver Analyse helfen?
Um mit prädiktiven Analysen zu beginnen, können Sie Amazon SageMaker Canvas erkunden, das den Zugang zu Machine Learning (ML) erweitert, indem es Geschäftsanalysten eine visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche bietet. So können Analysten selbst genaue ML-Vorhersagen erstellen, ohne dass sie Erfahrung mit Machine Learning haben oder eine einzige Zeile Code schreiben müssen. Sie können SageMaker Canvas für eine Reihe von Anwendungsfällen verwenden, z. B. zur Vorhersage der Kundenabwanderung, zur Vorhersage der Liefertreue und zur Bestandsplanung.
Sie können Amazon SageMaker auch erkunden, um ML-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows zu entwickeln, zu trainieren und zu implementieren.
Für die ersten Schritte mit SageMaker Data Canvas sehen Sie sich das Tutorial an.
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