Die besten Predictive Analytics-Techniken

In unserer Zeit können Kunden problemlos von einer Marke zur anderen wechseln und Unternehmen wenig Spielraum für Fehler lassen. In diesem Zusammenhang müssen Unternehmen bestrebt sein, bei jeder Interaktion ein vorbildliches Kundenerlebnis zu gewährleisten. Da Geschäftsdaten so leicht verfügbar sind und der Wettbewerb so hart ist, stehen Unternehmen außerdem unter immensem Druck, ihre Abläufe zu rationalisieren oder den Untergang zu riskieren.

Wie entwickeln Unternehmen ein Verständnis dafür, wie sich vergangene Handlungen und Verhaltensweisen auf zukünftige Ergebnisse auswirken? Mit dem Bereich Predictive Analytics ist es für Unternehmen einfacher denn je, Kundenerwartungen zu antizipieren.

Auf diese Weise können sie nicht nur das Kundenerlebnis erhalten, sondern auch Kosten senken, die Effizienz steigern und die Arbeitsbedingungen verbessern, neben einer Vielzahl anderer Vorteile. In diesem Sinne werfen wir einen genaueren Blick auf Predictive Analytics.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist die Praxis der Vorhersage zukünftiger Trends durch Analyse gesammelter Daten. Mit Einblicken in vergangene Muster können Unternehmen ihre Marketing- und Betriebsstrategien anpassen, um ihre Kunden besser bedienen zu können. Zusätzlich zu den operativen Verbesserungen gewinnen die Unternehmen einen Vorteil in Schlüsselbereichen wie Betrugserkennung und Bestandsmanagement.

Predictive Analytics ist eng mit maschinellem Lernen verbunden. Unabhängig von der spezifischen Technik, die eine Organisation anwenden kann, beginnt der allgemeine Prozess mit einem Algorithmus, der sich selbst trainiert, indem er Zugriff auf ein verstandenes Ergebnis hat (z. B. einen Kundenkauf).

Die Trainingsalgorithmen verwenden diese Informationen, um zu lernen, wie zukünftige Ergebnisse vorhergesagt werden können, und entwickeln sich schließlich zu einem gebrauchsfertigen Modell, das zusätzliche Eingangsvariablen wie Tageszeit und Wetter aufnehmen kann.

Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen, werden deutlich produktiver, profitabler und flexibler. Schauen wir uns die Vorteile von Predictive Analytics genauer an.

Vorteile von Predictive Analytics

Wenn Unternehmen die Kundennachfrage genauer vorhersagen können, können sie die Kosten senken, indem sie sowohl ihr Inventar als auch ihre Marketingkampagnen optimieren.

Sie können auch Predictive Analytics-Techniken nutzen, um die Geschäftseffizienz zu steigern. Zum Beispiel kann eine Fluggesellschaft die Ticketpreise basierend auf der Nachfrage optimieren, die von Vorhersagealgorithmen erwartet wird. Durch die Analyse historischer Daten und die Berücksichtigung aktueller Gegebenheiten (z., eine Pandemie), erhalten Fluggesellschaften Einblick in Variablen wie Wartezeiten, Ankunftszeiten und saisonalen Verkehr.

Big Data und Predictive Analytics

Da die prädiktive Analyse auf Daten beruht, würde eine Menge verfügbarer Daten nicht eine fundierte prädiktive Analyse bedeuten? Obwohl viele Unternehmen Interesse an Predictive Analytics-Techniken zeigen, sind nur sehr wenige in der Lage, alle Daten, die sie sammeln, zu verstehen.

Tatsächlich beschäftigen sich viele Unternehmen mit Descriptive Analytics: der Analyse vergangener Daten. Während Predictive Analytics vergangene Ergebnisse betrachtet, zielt es darauf ab, zukünftige Muster und Trends vorherzusagen und dann intelligente Entscheidungen auf der Grundlage dieser Ergebnisse zu treffen.

Daher umfasst die prädiktive Analyse nicht unbedingt die Analyse aller großen Datenmengen. Schauen wir uns in diesem Sinne bestimmte Predictive-Analytics-Techniken an, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch die Grundlage für genaue Vorhersagen bilden.

Predictive Analytics-Techniken

Predictive Analytics kombiniert verschiedene Datenanalysetechniken wie maschinelles Lernen, Data Mining und Statistiken. Da maschinelles Lernen den Kern von Predictive Analytics bildet, konzentrieren wir uns darauf, wie wir bestimmte vorhersagebasierte Ansätze im Bereich des maschinellen Lernens nutzen können, um einen besseren Einblick in zukünftige Ereignisse und Trends zu erhalten.

Klassifikationsmodell

Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen fallen in eine von zwei Kategorien: klassifikationsbasiert regressionsbasiert. Beide Typen haben unterschiedliche Predictive Analytics-Anwendungen, während Klassifizierungsalgorithmen zum Sortieren von Daten in Klassen nützlich sind. Sie können Unternehmen helfen, beispielsweise vorherzusagen, ob ein bestimmter Website-Besucher ein „Käufer“ oder ein „Browser“ ist oder ob ein Abonnent ein „monatlicher“ oder „jährlicher“ Kundentyp ist.

Klassifikationsmodelle können Organisationen dabei helfen, Ressourcen effizienter zu verteilen, ob personell oder anderweitig. Beispielsweise können Unternehmen den Lagerbestand besser auf einem angemessenen Niveau halten und die Überbesetzung eines Geschäfts zu bestimmten Zeiten verhindern.

Regressionsmodell

Ein Regressionsalgorithmus ist praktisch, wenn ein Unternehmen einen numerischen Wert vorhersagen möchte, z. B. die Zeit, die ein potenzieller Kunde benötigt, um vor dem Kauf zu einer Flugbuchung zurückzukehren, oder wie viel Geld jemand für Autozahlungen über einen bestimmten Zeitraum ausgeben wird.Zum Beispiel ist die lineare Regression eine weit verbreitete Regressionstechnik, die nach einer Beziehung zwischen zwei Variablen sucht. Diese Art von Regressionsalgorithmen finden Muster, die Beziehungen zwischen Variablen vorhersagen, z. B. die Ausgaben der Kunden in Bezug auf die Zeit, die Sie in einem Online-Shop verbringen.

Wenn Sie an einem tieferen Verständnis der linearen Regression in der prädiktiven Analyse interessiert sind, lesen Sie diesen Blogbeitrag von Machine Learning Mastery.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind biologisch inspirierte Datenverarbeitungstechniken, die vergangene und aktuelle Daten verwenden, um zukünftige Werte abzuschätzen. Ihr Design ermöglicht es ihnen, komplexe Korrelationen zu finden, die in den Daten vergraben sind, und zwar auf eine Weise, die die Mustererkennungsmechanismen des menschlichen Gehirns simuliert.

Weit verbreitet für Anwendungen wie Bilderkennung und Patientendiagnose, bestehen sie aus mehreren Schichten, die Input (Input Layer) aufnehmen, Vorhersagen berechnen (Hidden Layer) und Output (Output Layer) in Form einer einzigen Vorhersage anbieten.

Für eine detailliertere Analyse, wie neuronale Netzwerkmodellierung Ereignisse durch Simulation von Mechanismen des menschlichen Gehirns vorhersagen kann, lesen Sie diesen IThappens-Artikel.

Entscheidungsbäume

Ein Entscheidungsbaum ist ein visuelles Diagramm, das einem umgedrehten Baum ähnelt: Beginnend an den „Wurzeln“ bewegt man sich durch einen sich ständig verengenden Bereich von Optionen, von denen jede ein potenzielles Ergebnis einer Entscheidung beschreibt. Während Entscheidungsbäume alle Arten von Klassifizierungsproblemen lösen, können sie in der prädiktiven Analytik viel komplexere Fragen beantworten.

Eine Fluggesellschaft möchte beispielsweise wissen, wann sie am besten zu einem neuen Ziel fliegt, das sie wöchentlich bedienen möchte. Möglicherweise möchten Sie auch wissen, welchen Preispunkt Sie für einen solchen Flug festlegen und auf welche Kundensegmente Sie abzielen sollen.

Angesichts dieser Faktoren kann die Fluggesellschaft einen Entscheidungsbaum verwenden, um einen Einblick in die Konsequenzen des Verkaufs von Tickets an x Zielort zum Preispunkt zu erhalten y Zielgruppe z. Dieser detaillierte Medium-Artikel erklärt mehr über die Funktionsweise von Entscheidungsbäumen.

Anwendungsfälle für Predictive Analytics

In unserer Untersuchung prädiktiver Analysetechniken haben wir einige Anwendungen von Predictive Analytics angesprochen. Lassen Sie uns einige weitere wichtige Anwendungen untersuchen, die von der Kundenbindung bis hin zu potenziell lebensrettenden Maßnahmen wie der Diagnose von Krankheiten reichen.

Empfehlungssysteme

Wenn ein Unternehmen weiß, welche Waren oder Dienstleistungen seine Kunden wünschen, ist es besser vorbereitet, diese rechtzeitig zu liefern. Das auf Predictive Analytics basierende Empfehlungssystem von Spotify bietet beispielsweise Inhalte, die auf den früheren Interessen der Nutzer basieren, sodass Kunden wenig Zeit mit der Suche nach neuer Musik verbringen können. Da Benutzer haben, was sie wollen, wann sie es wollen, bleiben sie eher bei Spotify.

Berechnung der Kredit-Scores

Die Kredit-Score eines Individuums stützt sich stark auf Predictive Analytics-Berechnungen. Algorithmen erfassen Faktoren, die mit der kreditbezogenen Historie dieser Person verbunden sind, wie z. B. Zahlungshistorie und Anzahl der gehaltenen Kreditkarten, und geben eine Zahl aus, die die Wahrscheinlichkeit einer zukünftigen Schuldentilgung darstellt.

Voraussichtliche Ankunftszeit

Haben Sie sich jemals gefragt, warum das Navigationssystem Ihres Smartphones so genau ist? Oder wie Ihr internationaler Flug eine sehr genaue Schätzung liefert, wann Ihr Flugzeug landen wird … 12 Stunden vor der Ankunft?

GPS-Systeme verwenden Sensordaten in Echtzeit, einschließlich Geschwindigkeit, Wetter und Verkehrsbedingungen, um zu bestimmen, wann Sie Ihr Ziel erreichen.

Diagnosegenauigkeit

Mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen können Mediziner Tumore und andere Krankheitsindikatoren leicht identifizieren. Sie können auch andere Gesundheitsmessungen verwenden – denken Sie an Blutzucker, Herzfrequenz usw. – um festzustellen, wie diese mit bestimmten Krankheiten zusammenhängen. Mit all diesen Informationen können Gesundheitsdienstleister dann vorhersagen, bei welchen Patienten das Risiko besteht, welche Erkrankungen zu entwickeln. Abgesehen davon, dass sie die Bedingungen in einem frühen Stadium erkennen können, können Mediziner und Patienten gemeinsam handeln, um die Entwicklung von Krankheiten zu verhindern.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir uns mit dem Bereich Predictive Analytics einschließlich der damit verbundenen Vorteile und Anwendungen befasst. Wir haben uns im Detail mit spezifischen, prognosefähigen Analysetechniken befasst, einschließlich Klassifizierungsalgorithmen, neuronale Netze, Regressionsalgorithmen, und Entscheidungsbäume.

Predictive Analytics ist ein schnell wachsendes Feld, das den Unternehmen, die es sorgfältig praktizieren, klare Vorteile bringt. Wenn Sie an einer Predictive Analytics-Karriere interessiert sind, empfehlen wir diesen von Udacity angebotenen Predictive Analytics Nanodegree.

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