Was ist prädiktive Analytik? Beispiele, Modelltypen und Anwendungen

Jedes Unternehmen möchte seine Gewinnspanne erhöhen.

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, zu analysieren, was als Nächstes passieren könnte, Chancen zu identifizieren und zu nutzen und finanzielle Verluste zu verhindern. Predictive Analytics Software ermöglicht es Organisationen, all dies zu erreichen, indem sie potenzielle Szenarien auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen. Diese Lösungen verwenden eine Kombination aus maschinellem Lernen (ML) und Deep-Learning-Algorithmen, um Muster aus unterschiedlichen Datenquellen zu finden und prädiktive Einblicke in die Zukunft zu geben.

Predictive Analytics fällt unter den Bereich der fortgeschrittenen Analytik, zu dem auch Data Mining, Big Data Analytics und Prescriptive Analytics gehören.

Beispiele für Predictive Analytics

Fortschrittliche Werkzeuge sind nicht mehr nur großen Organisationen vorbehalten, und viele Branchen nutzen heute die Möglichkeiten von Predictive Analytics. Egal, welches Ziel Sie im Kopf haben, es besteht eine gute Chance, dass Predictive Analytics das Werkzeug ist, das Ihr Unternehmen sucht.

Zum Beispiel verwenden Einzelhändler oft Predictive Analytics, um den Bedarf an Lagerbeständen vorherzusagen, Versandpläne zu verwalten und Möglichkeiten zu finden, Ladenlayouts zu gestalten, um den Umsatz zu maximieren.

Darüber hinaus können Fluggesellschaften Predictive Analytics nutzen, um Ticketpreise festzulegen, die vergangene Reisetrends widerspiegeln. Hotels können diese Technologie nutzen, um die Anzahl der Gäste vorherzusagen, um sowohl den Umsatz als auch die Belegung zu maximieren. 

Schauen wir uns einige weitere Beispiele für Predictive Analytics an. 

Beispiel für Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Eine medizinische Diagnose ist eines der besten Beispiele für Predictive Analytics im Gesundheitswesen. Die Gesundheitsbranche hat Analysen übernommen, um negative gesundheitliche Ergebnisse bei gefährdeten Patienten vorherzusagen. Diese Vorhersagen ermöglichen eine frühere Erkennung von Krankheiten bei Patienten, die möglicherweise noch keine Symptome zeigen.

Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsfachleuten, die notwendigen Schritte zu unternehmen, um Patienten mit dem höchsten Risiko für chronische Krankheiten zu identifizieren und die besten Interventionen zu finden. Es kann auch in bestimmten medizinischen Geräten verwendet werden.

Ein Beispiel ist ein Gerät für Asthmapatienten, das Predictive Analytics verwendet, um die Atemgeräusche der Patienten aufzuzeichnen und zu analysieren und in Echtzeit Feedback über eine Smartphone-App zu geben, um den Patienten zu helfen, ihre Symptome besser zu verwalten und auf einen Anfall vorbereitet zu sein.

Laut einem Bericht der Society of Actuaries aus dem Jahr 2017 glauben 57 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen in Organisationen, die bereits Predictive Analytics nutzen, dass sie in den nächsten fünf Jahren 15 % oder mehr ihres Budgets einsparen werden. Die Studie ergab auch, dass 89 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen Organisationen angehören, die entweder jetzt Predictive Analytics nutzen oder dies innerhalb der nächsten fünf Jahre planen.

Beispiel für Predictive Analytics in der Fertigung

In der Fertigungsindustrie ist die vorausschauende Wartung entscheidend für die Instandhaltung teurer Fabrikausrüstung. An Maschinen angebrachte Sensoren liefern Echtzeitdaten an Analysetools und können riskante Aktivitäten sowie besser vorhersagen, wann Maschinen ausfallen werden. 

Neben Geräteausfällen und zukünftigen Ressourcenbedarfen kann Predictive Analytics auch verwendet werden, um Sicherheits- und Haftungsrisiken zu verringern sowie die Gesamtleistung zu verbessern. 

Beispiel für Predictive Analytics im Sport

In vielen Sportarten sind Predictive Analytics der Schlüssel, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Die Vorhersage von Spielerregression und Produktivität ist vielleicht einer der größten Anwendungsfälle von Analysen im Sport heute. Selbst kleine Teams nutzen Predictive Analytics, um Spielerverträge zu strukturieren und Missgeschicke in der Zukunft zu vermeiden.

Denken Sie an den Film Moneyball, der den Zuschauern die Welt der Sportanalytik eröffnete. Die Sportindustrie kann vorhersagen, welcher Spieler an welcher Position am besten abschneiden wird oder wie er gegen ein gegnerisches Team abschneiden wird. Es kann für Spieleranalysen, Teamanalysen und sogar Fan-Management-Analysen verwendet werden, die bestimmen, welche Faktoren des Spiels die meisten Fans anziehen. 

Wie Predictive Analytics funktioniert

Predictive Analytics funktioniert, indem es Korrelationen zwischen verschiedenen Datenpunkten in einem Datensatz findet. Beginnen Sie mit der Datenerfassung und dem Training eines statistischen Modells, das Ihnen hilft, Vorhersagen zu generieren. Sobald Sie die Daten haben, folgen Sie den unten stehenden Schritten, um mit Predictive Analytics Einblicke zu gewinnen.

• Definieren Sie den Bedarf: Wie bei jedem Datenanalyseprozess erfordert der Predictive Analytics-Prozess zunächst die Definition eines Bedarfs. Möchten Sie vorhersagen, welche Inhalte gut abschneiden werden? Die Kaufgewohnheiten Ihrer Kunden vorhersagen? Wie wäre es mit Ihrer Kundenabwanderungsrate? Stellen Sie sicher, dass Sie die Ergebnisse kennen, die Sie definieren möchten, sowie Ihre Geschäftsziele.
• Sammeln und organisieren Sie Daten: Sobald Sie die Bedürfnisse kennen, sammeln Sie Daten aus relevanten Quellen wie CRM-Lösungen, ERP-Tools, Marketing-Automatisierungssystemen und anderen.
• Verarbeiten Sie Daten: Rohdaten können fehlende Werte, Anomalien oder Ausreißer enthalten. Deshalb müssen Sie den Data-Mining-Prozess verwenden, um die Daten aus allen Quellen an einem primären Ort für die Analyse vorzubereiten.
  
• Setzen Sie das prädiktive Modell ein: Jetzt sind Sie bereit, ein prädiktives Modell wie Entscheidungsbaum, Regressionsmodell oder maschinelles Lernmodell einzusetzen, das Sie erstellt haben. Als Nächstes durchsucht die Predictive Analytics-Software die gesammelten Daten und extrahiert prädiktive Einblicke. Sie können dann Datenvisualisierung verwenden, um diese Einblicke so zu visualisieren, dass Benutzer die Ergebnisse interpretieren können, mit dem Ziel, die Informationen so nützlich wie möglich zu machen.
• Handeln Sie: Der letzte Schritt besteht darin, basierend auf den gefundenen Trends und Mustern zu handeln. Dies erfordert ein starkes Geschäftswissen, um Chancen zu identifizieren. Die Unterstützung von Datenanalysten und/oder Wissenschaftlern hilft ebenfalls.

Das folgende Beispiel zeigt eine grundlegende prädiktive Visualisierung zur Vorhersage des Website-Traffics nach zwei aufeinanderfolgenden Quartalen, die einen starken Rückgang zeigten:

Um zu diesem prädiktiven Schluss zu kommen, müssten Sie die Gründe für den starken Rückgang des Traffics kennen. Es müsste auch ein Plan vorhanden sein, der darauf abzielt, den Traffic in einem stetigen Tempo wiederherzustellen.

Je nach Komplexität des Werkzeugs und seiner Nische können die Einblicke und Visualisierungen variieren. Daher ist es sehr wichtig, das richtige Werkzeug für die Anforderungen Ihres Unternehmens zu finden.

Es gibt auch Prescriptive Analytics, die Einblicke einen Schritt weiter gehen, indem sie berechnete nächste Schritte bereitstellen. Diese Analysen sind jedoch heute selten zu sehen. Während Predictive Analytics eine Schätzung darüber abgibt, was als Nächstes passieren könnte, sagen Ihnen Prescriptive Analytics, wie Sie am besten auf diese Vorhersage reagieren können. 

Techniken der Predictive Analytics

Unternehmen verwenden Data-Mining-Techniken, um ihre Daten zu verstehen und verschiedene Ziele und potenzielle Verbesserungsstrategien umzusetzen. Sie sammeln Rohinformationen und verwandeln sie in umsetzbare Einblicke, indem sie verschiedene prädiktive Analysetechniken verwenden.

1. Klassifikationsmodelle

Ein Klassifikationsmodell wird verwendet, um verschiedene Attribute zu analysieren, die mit verschiedenen Datentypen verbunden sind. Wenn eine Organisation die Hauptmerkmale dieser Datentypen identifizieren kann, kann sie alle damit verbundenen Daten besser organisieren und klassifizieren.

Sobald diese Methode aus historischen Daten lernen kann, segmentiert sie diese in Kategorien auf eine Weise, die „Ja“- und „Nein“-Fragen beantwortet. Einige dieser Fragen könnten sein: „Ist dies eine betrügerische Transaktion?“ oder „Wird dieser Kredit genehmigt?"

2. Regressionsanalyse

Regressionsanalyse hilft Benutzern, Vermögenswerte zu prognostizieren und die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verstehen, wie z.B. Rohstoffe und Aktienkurse. Diese Techniken werden häufig im Bankwesen, bei Investitionen und in anderen Finanzmodellen verwendet, da sie verwendet werden, um eine Zahl vorherzusagen, indem sie Schlüsselmustern in großen Datensätzen finden. 

3. Entscheidungsbäume

Eines der beliebtesten Verfahren für Predictive Analytics sind Entscheidungsbäume, die auf baumförmigen Diagrammen basieren, um statistische Wahrscheinlichkeiten zu zeigen. Die Methode des Verzweigens innerhalb von Entscheidungsbäumen zeigt jedes mögliche Ergebnis oder eine spezifische Entscheidung oder Wahl, die zu dem führen kann, was als Nächstes kommt.

Diese Art von Modell untersucht Daten und versucht, die eine Variable zu finden, die die Daten in logische Gruppierungen aufteilt, die am unterschiedlichsten sind. Sie sind auch die bevorzugte Methode, wenn es fehlende Variablen gibt oder wenn jemand nach einer schnellen und leicht verständlichen Antwort sucht. 

4. Neuronale Netze

Eine hochmoderne Methode für Predictive Analytics sind neuronale Netze, ein statistischer Algorithmus, der entwickelt wurde, um Beziehungen zwischen Datensätzen zu identifizieren, indem er die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt.

5. Clustering-Modelle

Ein Clustering-Modell ist eine Art des unüberwachten Lernens, das Daten mit ähnlichen Attributen gruppiert. Es verwendet Techniken wie dichtebasierte räumliche Clusteranalyse von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN), k-Means-Clustering, Mean-Shift-Clustering, hierarchisches Clustering und Erwartungs-Maximierungs-Clustering (EM) mit Gaußschen Mischmodellen (GMM).

6. Zeitreihenmodelle

Die Zeitreihenmodellierung analysiert Saisonalität, zyklisches Verhalten und Trends, indem sie Dateninputs zu einer bestimmten Zeitfrequenz betrachtet. Während der Verwendung dieses Modells können Sie die abhängige Variable über die Zeit aufzeichnen, um herauszufinden, was sich geändert hat, und vorhersagen, was als Nächstes passieren könnte. Autoregressive (AR), gleitende Durchschnitt (MA), ARIMA und ARMA sind alle häufig verwendete Zeitreihenmodelle.

Vorteile von Predictive Analytics

Organisationen, die Predictive Analytics-Lösungen verwenden, sind besser in der Lage, ihren Entscheidungsprozess zu optimieren, zukünftige Ereignisse vorherzusehen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, neue Chancen zu finden und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

• Erhalten Sie einen Wettbewerbsvorteil: Predictive Analytics-Systeme ermöglichen es Organisationen, historische Datenmuster zu analysieren und zu entdecken. Diese Dateneinblicke sagen ihnen mehr über Markttrends, potenzielle Risiken, Nachfrageschwankungen und Kundenverhalten. Organisationen können all diese Datenpunkte nutzen, um ihre Angebote anzupassen und die Konkurrenz zu übertreffen. 
• Optimieren Sie den Entscheidungsprozess: Predictive Modeling bietet Organisationen entscheidende datengesteuerte Einblicke, die sie für strategische Entscheidungen nutzen können. Zum Beispiel kann Predictive Analytics Unternehmen helfen, die effektivsten Marketingkanäle und personalisierte Marketingkampagnen für diese Kanäle zu identifizieren, um die Konversionsraten zu steigern. 
• Verbessern Sie die betriebliche Effizienz: Die Einführung von Predictive Analytics hilft Unternehmen, die Nachfrage vorherzusagen und die Lagerbestände entsprechend zu verwalten. Infolgedessen können Organisationen die Lagerhaltungskosten und Bestandsausfälle reduzieren. Fertigungsunternehmen können auch prädiktive Modellierungseinblicke nutzen, um Geräteausfälle vorherzusagen und Ausfallzeiten durch vorbeugende Wartung zu reduzieren.
• Erfüllen Sie die Kundenerwartungen: Die Analyse von Kundendaten ermöglicht es Unternehmen, die Vorlieben der Kunden, Kaufmuster, Produktinteraktionen und Browserverlauf zu verstehen. Organisationen können all diese Einblicke nutzen, um die richtigen Produkte oder Dienstleistungen zur richtigen Zeit zu empfehlen, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Predictive Analytics, um einen besseren Einblick in Ihre Daten zu erhalten, besteht darin, dass es den Blick in die Zukunft sowohl genauer als auch zuverlässiger macht als andere Werkzeuge. Wenn diese Werkzeuge in die Praxis umgesetzt werden, können Benutzer Wege finden, um Geld zu sparen und zu verdienen, die Produktivität zu steigern und potenzielle Szenarien zu planen. 

Im Kern von Predictive Analytics liegt der Hauptvorteil darin, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, die Kosten zu senken, die erforderlich sind, um potenzielle Ergebnisse, Umweltfaktoren, Wettbewerbsintelligenz und Marktbedingungen vorherzusagen. 

Weitere Vorteile von Predictive Analytics sind:

• Betrug erkennen, Musterdetektion verbessern und kriminelles Verhalten verhindern
• Optimierung von Marketingkampagnen durch Bestimmung von Kundenreaktionen oder -käufen
• Personalplanung und Abwanderungsanalyse
• Analyse von Wettbewerbern 

Predictive Analytics gibt es schon seit Jahrzehnten, aber mit dem technologischen Fortschritt entwickelt sich auch diese Technik weiter. Immer mehr Organisationen suchen nach Predictive Analytics, um nicht nur ihre Gewinnspanne zu verbessern, sondern auch sicherzustellen, dass sie einen Wettbewerbsvorteil haben, der zu ihrem Erfolg führt. 

Dank der Technologie gibt es einen Anstieg der Art von Daten, die analysiert werden können. Software ist einfacher denn je zu bedienen, und die Computer, die die Daten analysieren, sind schneller und billiger. Aus diesem Grund ist Predictive Analytics nicht nur für Software-Profis, Mathematiker und Statistiker reserviert. Stattdessen ist es eine Taktik, die jeder nutzen kann. 

Herausforderungen von Predictive Analytics

Predictive Analytics hat viele Herausforderungen, die aufgrund der Datenqualität, sich ändernder Datenmuster, Überanpassung und Unteranpassung sowie der Modellinterpretierbarkeit entstehen.

• Datenqualität: Die Einblicke, die Sie mit Predictive Analytics-Tools gewinnen, hängen von der Qualität und Quantität der Daten ab. Organisationen mit unzureichenden oder ungenauen Daten können das Potenzial prädiktiver Einblicke möglicherweise nicht vollständig ausschöpfen.
• Überanpassung und Unteranpassung: Überanpassung bezieht sich auf das Phänomen, dass ein Datenmodell zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird. Unteranpassung tritt auf, wenn ein Modell dazu neigt, Muster zu stark zu vereinfachen. Beide können irreführend sein, da Überanpassung möglicherweise keine neuen Daten genau berücksichtigt und Unteranpassung möglicherweise keine Datenkomplexitäten aufdeckt.
• Sich ändernde Datenmuster: Während Predictive Analytics viele Vorteile hat, kann ein prädiktives Modell möglicherweise keine ausreichenden Ergebnisse liefern, insbesondere wenn die neuen Daten erheblich von den historischen Daten abweichen. Deshalb müssen Organisationen adaptive Strategien verwenden, um sicherzustellen, dass die Trainingsdaten eines Modells im Laufe der Zeit relevant bleiben.
• Modellinterpretierbarkeit: Branchen mit ethischen und regulatorischen Anforderungen, wie das Gesundheitswesen und die Finanzbranche, müssen verstehen, wie ein Modell Vorhersagen trifft und Einblicke liefert. 
• Überwachung des Datenmodells: Datenmodelle müssen ständig von Datenanalysten und Wissenschaftlern überwacht, angepasst und verfeinert werden, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Ergebnisse liefern. Andernfalls werden die Daten, die Ihre Organisation für Prognosen verwendet, nur ungenaue Ergebnisse vorhersagen.

Weitere Herausforderungen, denen Sie bei der Arbeit mit Predictive Analytics begegnen können, sind:

• Die Expertise Ihrer Mitarbeiter, um dieses statistische Modell zu verstehen
• Das Fehlen der benötigten Einblicke, die Ihnen helfen können, gegen zukünftige Trends zu handeln
• Einige Predictive Analytics-Tools können schwer zu skalieren und einzusetzen sein

Predictive Analytics vs. Predictive Modeling

Predictive Analytics wird manchmal fälschlicherweise als Predictive Modeling bezeichnet oder umgekehrt. Obwohl die beiden ähnlich sind, gibt es einige wesentliche Unterschiede.

Wie bereits erwähnt, wird Predictive Analytics verwendet, um das Ergebnis unbekannter zukünftiger Ereignisse vorherzusagen, indem Data Mining, künstliche Intelligenz und andere Techniken verwendet werden. Es identifiziert auch Risiken und Chancen, die in der Zukunft warten könnten. Darüber hinaus arbeitet es daran, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten aufzudecken, die es einem Unternehmen ermöglichen, proaktiv in Bezug auf die Zukunft zu sein.

Ähnlich ist Predictive Modeling der Prozess der Verwendung bekannter Ergebnisse, um ein Modell zu erstellen, zu verarbeiten und zu validieren, das verwendet werden kann, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dieses Werkzeug wird in Predictive Analytics verwendet, um zu verstehen und sich auf das vorzubereiten, was in der Zukunft passieren könnte. Es kann ein etwas sich wiederholender Prozess sein, da es einen oder mehrere Algorithmen auf spezifische Datensätze anwendet, um eine Vielzahl von Ergebnissen zu erzielen.

Predictive Modeling verwendet zwei Arten von „Modellen“, um Ergebnisse vorherzusagen: parametrische und nichtparametrische.

Parametrische Modelle machen eine oder mehrere Annahmen über die Zukunft und können spezifische Annahmen über die Merkmale treffen, die bei der Erstellung eines Modells verwendet werden. Diese werden oft als „Parameter“ bezeichnet, die vorhersagen können, wo ein zukünftiger Datenpunkt liegen wird.

Nichtparametrische Modelle beinhalten weniger Annahmen, da es oft subtilere oder vage Informationen über ein Modell gibt. Vorhersagen, die mit nichtparametrischen Modellen gemacht werden, neigen dazu, größere Datensätze zu verwenden und weniger genau zu sein.

Nutzen Sie Ihren inneren Orakel

Predictive Analytics verwendet statistische Methoden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, aber es liegt an einem Unternehmen, die Ergebnisse zu interpretieren und Maßnahmen zu ergreifen. Deshalb ist es wichtig, das richtige Werkzeug und Team für jedes Analyseprojekt zur Hand zu haben, insbesondere eines, das Vorhersagen und Prognosen beinhaltet.

Um Ihnen bei der Suche nach dem richtigen Werkzeug zu helfen, während Sie sich auf die Reise der Predictive Analytics begeben, schauen Sie sich unsere Zusammenstellung der besten Business Intelligence-Plattformen auf dem Markt an.

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Jahr 2020 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.