Was ist prädiktive Analytik?
Was ist prädiktive Analytik?
Die prädiktive Analytik ist die Untersuchung aktueller und historischer Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Unternehmen möchten verstehen, wie sich aktuelle Entscheidungen auf zukünftiges Wachstum und Finanzen auswirken. Mithilfe der prädiktiven Analytik können sie auf der Grundlage von Mustern und Beziehungen in den vorhandenen Daten künftige Trends erkennen. Sie zielt darauf ab, Risiken zu minimieren, die Produktivität zu steigern und strategische Entscheidungen zu treffen.
Analysten verwenden mathematische Modellierung, Machine Learning und andere fortschrittliche datenwissenschaftliche Techniken, um Was-wäre-wenn-Fragen für Unternehmen zu beantworten. Marketing-Analysten nutzen beispielsweise prädiktive Analytik, um zukünftige Produktverkäufe zu ermitteln, Wetterstationen nutzen sie, um das Wetter vorherzusagen, und Börsenmakler nutzen sie, um die Handelserträge zu maximieren.
Was ist der Unterschied zwischen prädiktiver Analytik und anderen Arten der Analytik?
Analysten verwenden vier Arten von Datenanalytik: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analyse.
- Die deskriptive Analytik identifiziert anhand der Analytik historischer Daten, was in der Vergangenheit geschehen ist.
- Die diagnostische Analytik nutzt historische Daten, um zu erklären, warum etwas in der Vergangenheit geschehen ist.
- Die prädiktive Analytik prognostiziert zukünftige Trends auf der Grundlage historischer und aktueller Datenmuster.
- Die präskriptive Analyse empfiehlt zukünftige Maßnahmen und Entscheidungen, sodass Unternehmen ihre Entscheidungsfindung optimieren können.
Prädiktive Analytik vs. deskriptive Analytik
Die deskriptive Analytik ist die Datenwissenschaft, die es Dateningenieuren ermöglicht, zu erfahren, was in vergangenen Ereignissen geschehen ist. Sie untersucht vergangene Daten und präsentiert sie in leicht verständlichen statistischen Modellen, wie Tabellen und Diagrammen. Beispielsweise haben Unternehmen die deskriptive Analytik genutzt, um saisonale Verkaufstrends über mehrere Jahre hinweg zu untersuchen.
Die deskriptive Analytik basiert auf tatsächlichen Ereignissen und Mustern, die durch Data-Mining-Techniken aufgedeckt wurden. Sie sagt jedoch keine zukünftigen Ereignisse voraus, wie es die prädiktive Analytik tut.
Prädiktive Analytik vs. präskriptive Analyse
Prädiktive Analytik sagt Ihnen auf der Grundlage vergangener Ereignisse, was passieren könnte, während präskriptive Analyse darüber hinaus Entscheidungen empfiehlt, die das Ergebnis beeinflussen. Das prädiktive Modell legt beispielsweise nahe, dass das Lieferteam die bevorstehenden Feiertage nicht bewältigen kann. Fabrikmanager verwenden dann präskriptive Analyse, um die besten Lieferpläne, Kurierdienste und Personalschichtpläne zu finden.
Warum ist prädiktive Analytik wichtig?
Die Fähigkeit, Aspekte der Zukunft vorherzusagen, ist entscheidend. Ingenieure, Wissenschaftler, Unternehmen und Wirtschaftswissenschaftler nutzen seit langem prädiktive Analytik, um ihre Aktivitäten zu steuern. Die Entwicklungen in der Technologie des Machine Learning haben es der Datenwissenschaft ermöglicht, die Vorhersagemodellierung auf Bereiche auszuweiten, die zuvor als zu schwierig oder zu komplex galten. Skalierbare Rechenleistung, Data Mining und Deep-Learning-Techniken ermöglichen es Unternehmen, ihre Data Lakes gründlich zu analysieren und Informationen und Trends zu extrahieren. Prädiktive Analytik ist inzwischen in Geschäftsprozesse eingebettet und verschafft Unternehmen, die an der Spitze stehen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Zu den Vorteilen gehören
Reduzierte Entscheidungsrisiken
Das Management und die Mitarbeiter treffen täglich zahlreiche Entscheidungen, die sich auf die Unternehmensleistung auswirken. Predictive-Analytics-Tools unterstützen Stakeholder dabei, ihre Entscheidungen mit datengestützten Indikatoren zu untermauern. Beispielsweise prognostizieren Datenanalysten die zukünftige Nachfrage, um die Einführung eines Produkts in einem neuen Marktsegment zu unterstützen.
Personalisierte Kundenerlebnisse
Mithilfe von Anwendungen prädiktiver Analytik können Unternehmen durch die Analytik von Markttrends und Kundendaten effektiver mit Kunden interagieren. Marketingteams können beispielsweise gezieltere Kampagnen erstellen, indem sie Produkte auf der Grundlage früherer Kaufverhalten empfehlen, was zu höheren Umsätzen führt.
Verbesserte Produktivität
Prädiktive Analytik ist unerlässlich, um Unternehmen bei der Optimierung und beim Skalieren ihrer Abläufe zu unterstützen. Unternehmensleiter nutzen prädiktive Analytik, um Engpässe im Workflow zu identifizieren, wenn Variablen wie Personal, Umsatz und Materialkosten schwanken. Sie simulieren verschiedene Szenarien, um potenzielle Probleme zu antizipieren.
Was sind Anwendungsfälle für prädiktive Analytik?
Viele Unternehmen setzen prädiktive Analytik aktiv ein, um Echtzeit- und zukünftige Ergebnisse zu steuern. Hier sind einige Beispiele für prädiktive Analytik.
Finanzen
Bank- und Fondsmanager treffen Entscheidungen mit hohem Risiko, die sich auf die Rentabilität des Finanzinstituts auswirken können. Mithilfe von Predictive Analytik können sie mit Vertrauen fundierte Entscheidungen treffen, da sie auf der Grundlage früherer Transaktionsdaten Business Intelligence erhalten. Lassen Sie uns annehmen,
- Kreditmanager nutzen fortschrittliche Analytik-Software, um das Kreditrisiko vorherzusagen, bevor sie Kredite an Antragsteller genehmigen.
- Sicherheitsteams von Banken verwenden Predictive-Analytik-Software, um abnormale Transaktionsdaten zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten.
- Versicherungsunternehmen können Predictive Modeling einsetzen, um falsche Versicherungsansprüche zu identifizieren.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen nutzen prädiktive Analytik, 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 die Up- und Cross-Selling-Gelegenheiten auf der Grundlage von Kundenprofilen zu erhöhen. Hier bestimmt die prädiktive Analytik effektivere Marketingstrategien. Unternehmen nutzen auch prädiktive Analytik, um zukünftige Nachfrage und Verkäufe zu prognostizieren.
Herstellung
Hersteller nutzen Predictive Analytik, um die Produktivität, Kosteneffizienz und Qualität entlang der gesamten Lieferkette zu verbessern. Beispielsweise verwenden Einkaufsleiter Predictive Analytik, um Materialpreise zu prognostizieren und diese zum niedrigstmöglichen Preis zu sichern. Gleichzeitig führt die Logistikabteilung Predictive Analytik durch, um optimale Lieferrouten zu ermitteln und Versandkosten zu reduzieren.
Auch in der Fertigung wird prädiktives Machine Learning eingesetzt, um potenzielle Geräteausfälle zu identifizieren. Techniker können planmäßige Reparaturen mit minimalen Auswirkungen auf den Produktionsplan durchführen. Hersteller nutzen Predictive Data Analytik, um die Anlagen der Produktionslinie zu überwachen, den Durchsatz zu optimieren, Unregelmäßigkeiten zu erkennen und Gerätefehler hervorzuheben. Fertigungsunternehmen nutzen Predictive Analytics, um Maschinen zu überwachen, Zustände zu identifizieren und Wartungsanforderungen vorherzusagen.
Gesundheitswesen
Die Gesundheitsbranche profitiert sowohl auf Makro- als auch auf Mikroebene von Predictive Analytics. Beispielsweise verwenden medizinische Experten prädiktive Modelle, um die Ausbreitung globaler Krankheiten auf der Grundlage sich ändernder Variablen wie der Entwicklung und Verfügbarkeit von Impfstoffen zu prognostizieren. Ärzte nutzen prädiktive Analytik im Gesundheitswesen auch, um die Symptome ihrer Patienten zu überwachen und mögliche Komplikationen im Voraus zu erkennen. Unternehmen im Gesundheitswesen setzen prädiktive Analytik für Patientenüberwachungsgeräte ein, um Veränderungen des Zustands ihrer Patienten in Echtzeit zu erkennen und gleichzeitig Fehlalarme zu vermeiden, die die Patientenüberwachung unwirksam machen.
Wie funktioniert die prädiktive Analytik?
Prädiktive Analytik basiert heute weitgehend auf fortschrittlichen Techniken des Machine Learning. Datenwissenschaftler verwenden Deep Learning und komplexe Algorithmen, um mehrere Variablen zu analysieren und Vorhersagemodelle zu erstellen, mit denen sich aus Big Data wahrscheinliche Verhaltensweisen prognostizieren lassen.
Prädiktive Analytikmodelle
Prädiktive Analytikmodelle bestehen aus Techniken, Formeln und mathematischen Prinzipien, mit denen Computer die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses auf der Grundlage bestimmter Annahmen berechnen können. Diese Modelle versuchen, probabilistische Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:
- Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde einen Kredit nicht zurückzahlt?
- Wie wirken sich bestimmte Marketing- und Finanzentscheidungen auf zukünftige Aktienkurse aus?
- Wie lange läuft eine Maschine, bevor sie repariert werden muss?
Prädiktive Analytik, die als Grundlage für zukünftige Geschäftsentscheidungen dient, ist in der Regel komplex und berücksichtigt zahlreiche Faktoren. Ihre Entwicklung und Validierung nimmt in der Regel Zeit in Anspruch und sie müssen kontinuierlich weiterentwickelt werden, um sich an Veränderungen im geschäftlichen und wirtschaftlichen Umfeld anzupassen.
Prädiktive Analytik kann Klassifizierungsmodelle umfassen.
Erstellung des Modells
Unternehmen verwenden prädiktive Modelle, um mögliche Ergebnisse für historische Daten und Transaktionsdaten zu analysieren. Das prädiktive Modell wird in folgenden Schritten erstellt:
Ziele definieren
Das Team bespricht die Frage, die es vorhersagen möchte, um die Geschäftsziele zu verstehen. Durch die korrekte Festlegung der Geschäftsziele des prädiktiven Analysefalls können Sie damit beginnen, die Eingaben, Ausgaben und relevanten Datensätze des Modells zu identifizieren.
Erforderliche Daten sammeln
Der nächste Schritt besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse zu konsolidieren. Die Daten werden aus Quellen wie E-Mails, ERP-Systemen, Tabellenkalkulationen und anderen Unternehmensanwendungen gesammelt. Prädiktive Modelle werden in der Regel genauer, wenn Sie dem statistischen Modell größere Datensätze statt nur wenige Datenpunkte zur Verfügung stellen.
Das Modell trainieren und bereitstellen
Nun ist es möglich, die Beispieldaten mithilfe statistischer Verfahren und prädiktiver Technologien zu analysieren. Sobald die prädiktiven Modellierungstechniken konsistente und genaue Ergebnisse liefern, können Sie das Modell in Unternehmensanwendungen integrieren. Dadurch erhalten alle Geschäftsabteilungen die Möglichkeit, darauf zuzugreifen, sodass sie genaue Prognosen erstellen können.
Was sind gängige Techniken der prädiktiven Analytik?
Wie viele Anwendungen des maschinellen Lernens ist auch die prädiktive Analytik ein dynamischer Prozess, bei dem ständig neue Daten zur Aktualisierung von Vorhersagen verwendet werden. Das bedeutet, dass diese Technik die Pipeline aus Datenbereinigung, Modelltraining, Bereitstellung, Feedback, Nachschulung, erneuter Bereitstellung und der Fähigkeit zur Erfassung nahezu in Echtzeit nutzt. Datenwissenschaftler verwenden die folgenden Techniken der prädiktiven Analytik.
Entscheidungsbäume
Ein Entscheidungsbaum ist ein Machine-Learning-Modell, das es der Software ermöglicht, Vorhersagen zu treffen, indem sie eine Reihe von Ja-oder-Nein-Fragen beantwortet. Wie der Name schon sagt, ahmt diese Technik eine Baumform mit Knoten und Zweigen nach. Jeder Knoten enthält ein für das Problem spezifisches Feature, das beantwortet werden muss, bevor mit dem nächsten Knoten fortgefahren werden kann. Jeder Knoten verzweigt sich in zwei Blätter, die zu den nachfolgenden Knoten führen.
Ein Entscheidungsbaum kann sowohl qualitative als auch quantitative Daten vorhersagen. Sie können beispielsweise ein Entscheidungsbaum-Vorhersagemodell verwenden, um Immobilienpreise oder den Zustand eines Patienten anhand erkennbarer Symptome vorherzusagen. Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen, aber weniger flexibel bei der Analyse vielfältiger neuer Daten.
Regressionsanalyse
Regression ist ein statistischer Ansatz, den Datenwissenschaftler verwenden, um Vorhersagen zu treffen, indem sie neue Daten klassifizieren oder mit bekannten Datensätzen korrelieren. Lineare Regression modelliert die Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einem abhängigen Wert in einem zweidimensionalen Diagramm. Personalmanager verwenden beispielsweise lineare Regression, um das Gehalt eines Bewerbers auf der Grundlage seines Erlebnisses vorherzusagen.
Logistische Regression hingegen klassifiziert die Variablen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten in zwei oder mehr Kategorien. IT-Teams verwenden beispielsweise logistische Regression, um zu erkennen und vorherzusagen, ob eine E-Mail Spam ist. Das Modell stuft die E-Mail als verdächtig ein, wenn es zu viele unerwünschte Merkmale erkennt, die über einen festgelegten Schwellenwert hinausgehen.
Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine prädiktive Analytik, mit der Datenpunkte analysiert werden, die im Laufe der Zeit gesammelt oder aufgezeichnet wurden, wobei die Bedeutung der zeitlichen Reihenfolge berücksichtigt wird. Dies macht sie besonders nützlich für Prognoseanwendungen wie Aktienkursbewegungen, Energieverbrauch oder Bedarfsplanung im Lieferkettenmanagement.
Eine wichtige Methode innerhalb der Zeitreihenanalyse ist der autoregressive integrierte gleitende Durchschnitt (ARIMA), der zeitabhängige Beziehungen modelliert, indem er vergangene Werte und Fehler berücksichtigt, um zukünftige Trends vorherzusagen. Fortgeschrittenere Ansätze wie Long Short-Term Memory (LSTM) behalten das Gedächtnis über längere Zeiträume bei und nutzen Deep Learning, um langfristige Abhängigkeiten in Zeitreihendaten zu erfassen.
Neuronale Deep-Learning-Netzwerke
Deep Learning hat die prädiktive Analytik revolutioniert, indem es Modellen ermöglicht, komplexe, hochdimensionale Daten zu verarbeiten und komplizierte Beziehungen aufzudecken, die mit traditionellen Techniken möglicherweise übersehen würden. Neuronale Netzwerke sind besonders effektiv, wenn es darum geht, Vorhersagen mit komplexen Daten wie Bildern, Videos und Sprachaufzeichnungen zu treffen. Deep-Learning-Modelle verbessern die Vorhersagefähigkeiten in komplexen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Cybersicherheit.
Wie kann AWS mit prädiktiver Analytik helfen?
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