Optimieren Sie Ihre Prognosen mit Predictive Analytics

Veröffentlicht am : 12 Februar 20236 minimale Lesezeit

Prädiktive Analytics ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen dabei unterstützt, eine bessere Kontrolle über ihre Prognosen zu erhalten, die auf lebenden Daten basieren. Mit Hilfe von Prädiktive Analytics ist es möglich, genaue Aussagen über die Zukunft eines Unternehmens basierend auf der Vergangenheit, der Gegenwart und der künftigen Marktentwicklung zu machen. Es ermöglicht Unternehmen, zuverlässige Ergebnisse zu liefern, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, zukünftige Entscheidungen treffen zu können. In diesem Artikel werden wir erklären, was prädiktive Analytics ist, wie es angewendet wird und wie Unternehmen davon profitieren können, indem sie es für ihre Prognosen verwenden.

Einführung in prädiktive Analytics

Prädiktive Analytics ist ein statistischer Ansatz zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen oder Trends. Es basiert auf der Nutzung Maschine Learning Technologien, um historische Daten zu analysieren, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Prädiktive Analytics kann sowohl in der Natur als auch in der Wirtschaft auftreten. In der Natur wird prädiktive Analytics verwendet, um die sich entwickelnde Art und Weise von Wetteränderungen vorherzusagen. In der Wirtschaft wird prädiktive Analytics verwendet, um Schätzungen über Preise und Trends in Verbrauchermärkten abzugeben, und die Wahrscheinlichkeit der Abschluss eines Vertrages oder Bestellungen eines Kunden vorherzusagen.

Was ist prädiktive Analytics?

Prädiktive Analytics ist eine wichtige Komponente im Business Analytics, da es Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Es verwendet Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Trends. Es wird oft als Data-Mining oder Artificial Intelligence bezeichnet, die Informationen nutzt, um Daten schnell und genau zu sammeln, zu analysieren und vorhersagen, was möglicherweise passieren könnte. Mit prädiktive Analytics können Unternehmen unerwartete Ergebnisse erhalten, einschließlich Melonen Ergebnisse, was dazu beitsagen kann, wie ein Unternehmen sich bei verschiedenen Szenarien entwickelt. Prädiktive Analytics kann auch zur Entdeckung bestimmter Musterer ermutigter werden, die zur Optimierung lebenswichtiger betriebswirtschaftlicher Entscheidungen beitragen.

Wie wird prädiktive Analytics eingesetzt?

Prädiktive Analytics kann in einer Reihe von Bereichen eingesetzt werden, einschließlich Marketing, Finanzen, Epidemiologie, Kundenbindung, Supply Chain und Entscheidungsunterstützung. Eines der wichtigsten Werkzeuge von prädiktive Analytics ist die Datenvisualisierung. Es hilft den Anwendern, relevante Informationen aus den Daten zu identifizieren und sie auf einfache Weise zu visualisieren. Die Ergebnisse der prädiktive Analytics müssen nicht unbedingt die zukünftige Entwicklung widerspiegeln, sondern können zur Bestimmung von Ursachen für gegenwärtige Ergebnisse verwendet werden, wodurch die Ergebnisse verbessert werden können.

Vorteile von prädiktive Analytics

Einer der wichtigsten Vorteile von prädiktive Analytics ist die Möglichkeit, die Ergebnisse verschiedener Szenarien basierend auf den gesammelten Daten vorherzusehen. Das ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Probe der Zeit überstehen zu können, ohne sich auf ein Szenario zu verlassen. Es gibt zahlreiche andere Vorteile, einschließlich einer besseren Nutzung historischer Daten, die zu zuverlässigeren Ergebnissen führt, die Verringerung der manuellen Arbeit, eine verbesserte Kosteneffizienz und die bessere Erkennung unbekannter Beziehungen in den Daten.

Vorbereitungen zu prädiktive Analytics

Prädiktive Analytics erfordert einiges an Vorbereitung, bevor es in einem Unternehmen eingesetzt werden kann. Zunächst muss das Unternehmen ein solides Fundament an Daten schaffen und das richtige Datenmanagement-System installiert haben. Big Data-Analyse-Tools müssen in das System integriert werden, um mögliche Verhaltensmuster mithilfe maschinellen Lernens vorherzusehen. Darüber hinaus müssen Experten mithilfe statistischer Modelle beteiligt werden, um die Daten zu analysieren und die Ergebnisse in Echtzeit abzurufen.

Was benötigen sie für prädiktive Analytics?

Um prädiktive Analytics zu nutzen, müssen Unternehmen ein starkes Fundament an Daten schaffen. Insbesondere müssen thematische Daten extrahiert, anstelle von strukturierten Daten, gesammelt werden. Die Art der Daten, die Unternehmen sammeln, hängt von der Art des prädiktive Analytics-Projekts ab, bei dem sie beteiligt sind. Mögliche Daten können unter anderem Transaktionsdaten, Netzwerkdaten, Standortdaten, Käuferdaten, Konsumenteninformationen und Suchanfragen enthalten.

Wie analysiert man Daten für prädiktive Analytics?

Nachdem die notwendigen Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um Erkenntnisse abzuleiten. Machine learning Algorithmen werden eingesetzt, um mögliche Verhaltensmuster zu ermitteln. Um zuverlässige Ergebnisse zu liefern, müssen nicht nur Algorithmen verwendet werden, sondern auch Expertenwissen, um die Daten zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Während des Prozesses werden die Daten segmentiert, um mehr Informationen zu liefern, was zur Erkennung von Mustern und korrelierten Ereignissen führt.

Prädiktive Analytics im Einsatz

Nachdem die Daten in prädiktive Analytics erfasst und aufbereitet wurden, kann das Unternehmen es für seine eigenen Zwecke verwenden. Prädiktive Analytics kann in einer Reihe von Betriebsbereichen eingesetzt werden, einschließlich Finanzen, Marketing, Logistik, Produktentwicklung und Kundenbeziehungen. Zum Beispiel können Unternehmen prädiktive Analytics verwenden, um Schätzungen über Marktpreise und Einnahmen zu erhalten, umsetzen Prognosen und Entscheidungen über mögliche Investitionen zu treffen. Prädiktive Analytics kann auch sicherstellen, dass Unternehmen nahtlos mit der Nachfrage Schritt halten können, indem es prädiktive Logistikfunktionen unterstützt, einschließlich Lagerbestandsvorhersage, Loyalitätsprogramme und Kundenbelohnungen.

Wie wird prädikative Analytics angewendet?

Prädiktive Analytics wird im Allgemeinen durch verschiedene Machine learning Algorithmen angewendet, einschließlich Regressionsmodelle, Mehrfachdepressionsmodelle, Clustering-Algorithmen und neuronalen Netzen. Die meisten Algorithmen weisen die nötige Anpassungsfähigkeit auf, um sich an sich ändernde oder variierende Datensätze anzupassen.