Vorhersage treffen mit Machine Learning

Veröffentlicht am : 12 Februar 20235 minimale Lesezeit

Customer Analytics und Business Intelligence sind Begriffe, die für Unternehmen, die versuchen, im weltweiten Digital-Marketing Wettbewerb zu bestehen, immer wichtiger werden. Dank der fortschreitenden Entwicklung in der modernen Technologie ist es nun möglich, durch die Nutzung maschineller Lernverfahren und Datenanalyse bessere Vorhersagen zu treffen und dadurch verbesserte Ergebnisse zu erzielen.

Machine Learning ist eine Sammlung verschiedener Informatiktechniken, die erkenntnistheoretische Methoden für prädiktive Analyse und menschliches Verhalten nutzen. Es beinhaltet sowohl die Entsurerung der Vorhersageregeln als auch die Entdeckung von unstrukturierten Datenmuster. Maschinelles Lernen dient dazu, Erkenntnisse aus großen Mengen an Daten zu gewinnen, um daraus neue Informationen zu gewinnen.

Was ist Maschine Learning?

Maschinelles Lernen ist eine Sammlung von Datenanalyse-Techniken, die es ermöglichen, datengesteuerte Vorhersagen zu treffen. Obwohl eine Reihe von Ansätzen in diesem Bereich existieren, beinhaltet maschinelles Lernen in der Regel mehrere Komponenten. Zu den wichtigsten Komponenten gehören die Informationsgewinnung, die Verarbeitungsregeln, die Verarbeitungsoperation, das Vorhersagemodell und die Aktion, die durchgeführt werden muss.

Informatiktechniken werden verwendet, um Daten analysieren und anhand bestimmter statistischer Verfahren und Algorithmen Vorhersagen treffen zu können. Die meisten Techniken nutzen die Annahme, dass einige Variablen als Prediktoren für ein bestimmtes Ergebnis dienen können, und versuchen, jene Variablen zu identifizieren, die die Vorhersagen am besten beschreiben.

Des Weiteren können Algorithmen verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses zu berechnen, d.h. die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Person ein bestimmtes Produkt kauft, eine bestimmte Website besucht oder eine bestimmte Aktion unternimmt. Gute Vorhersagemodelle kombinieren die Eigenschaften eines Entscheidungsbaums mit einzelnen oder mehreren statistischen Modellen.

Wie wird Maschine Learning verwendet, um Prognosen zu treffen?

Machine Learning kann in einer Vielzahl von Situationen und Anwendungen verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Eine häufige Verwendung von Machine Learning besteht darin, Kundenverhalten vorherzusagen, basierend auf einer Vielzahl von Faktoren wie Kaufvergangenheit, Browserverlauf, Social Media Nutzung und andere. In diesem Zusammenhang können Vorhersagen über den Kauf eines bestimmten Produkts basierend auf dem Wissen über bestehenden Produkteinkauf, Benutzerengagement und Vorlieben getroffen werden.

Eine andere häufige Anwendung von Machine Learning besteht darin, Kreditrisiken zu bewerten. Diese Anwendung verwendet Maschinenlernverfahren, um eine Analyse des Kunden zu erstellen und zu bewerten, basierend auf verschiedenen Faktoren wie Einkommen, Kreditgeschichte und Ausgaben. Auf diese Weise können Banken und andere Finanzdienstleister bessere Entscheidungen treffen, wenn es darum geht, Kreditanträge zu genehmigen oder abzulehnen.

Welche Arten von Maschine Learning-Algorithmen können verwendet werden?

Einige der häufigsten Algorithmen, die für Machine Learning verwendet werden, sind Entscheidungsbäume, neuronalen Netze, Support Vector Machine (SVM), künstliche neuronale Netze (ANN) und logistische Regression. Jeder dieser Algorithmen hat seine eigenen Vor- und Nachteile, die für bestimmte Anwendungen besser geeignet sind als für andere.

Entscheidungsbäume sind häufig der einfachste Weg, um Ergebnisse zu erzielen. In ihnen werden Kategorie- oder numerische Daten verwendet, um mit Hilfe eines Baumes Vorhersagen anzustellen. Sie eignen sich gut für den Einstieg in Machine Learning und reagieren schnell auf Änderungen in kleineren Datenmengen.

Neuronale Netze ermöglichen eine höhere Systeminformationsgewinnung, indem sie komplexe datengesteuerte Entscheidungen aus mehreren Eingaben treffen. Neuronale Netze ermöglichen die Erkennung von Mustern, die auf eine bestimmte Ergebnisvariable hinweisen, und machen es sogar möglich, Probleme zu lösen, die in anderen Algorithmen nicht lösbar sind.

Support Vektor-Maschinen nutzen eine Mischung aus algebraischen, extrapolativen und geometrischen Funktionen in einer Kombination, um aus Kategorien und Extremwerten vorherzusagen, während die logistische Regression häufig verwendet wird, um das Eintreten eines bestimmten Ereignisses anhand existierender Daten vorherzusagen.

Wie werden die Vorhersagen beschrieben und bewertet?

Vorhersagen werden typischerweise anhand von Analysefunktionen wie Präzision, Genauigkeit und Sensitivität bewertet. Präzision, auch bekannt als die Anzahl der korrekt vorhergesagten Ergebnisse, misst, wie nah die Vorhersage der Wirklichkeit entspricht. Genauigkeit wird gemessen, indem die Differenz zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Ergebnis festgestellt und ein Prozentsatz angezeigt wird. Die Sensitivität ist die Fähigkeit eines Modells, fehlende Muster in den Daten zu erkennen oder sein Urteil anhand der gegebenen Daten zu verfeinern.

Maschine Learning-Algorithmen werden zudem anhand von mehreren üblichen Metriken wie R-squared, Regressionsgewichtung und -werte bewertet. Die R-squared-Werte messen die Ähnlichkeiten in den Daten, die bei der Prognoseentwicklung verwendet werden, während die Regressionsgewichten den Einfluss jeder einzelnen Variable auf das Ergebnis misst. All diese Messwerte müssen gemeinsam verwendet werden, um ein klares Bild davon zu erhalten, wie gut ein bestimmtes Machine-Learning-Model funktioniert.

Machine Learning hat in vielen Branchen die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Vorhersagen treffen und Geschäfte tätigen. Der wichtigste Grund dafür ist, dass es Unternehmen ermöglicht, auf Basis von Daten, die sich aus der spezifischen Situation ergeben, anstelle von Hypothesen, Vorhersagen zu treffen. Dieses Datenwissen ermöglicht es Unternehmen, kluge und durchdachte Geschäftsentscheidungen einzugehen, maßgeschneiderte Lösungen und Produkte für bestimmte Kunden zu entwickeln und so ihre Marktsegmentierung und -strategien zu optimieren.

Plan du site