Nutzung prädiktiver Analysen zur strategischen Markteinschätzung und -prognose

4. Predictive Analytics-Techniken

Prädiktive Modelle lassen sich hauptsächlich in zwei Kategorien einteilen: Klassifizierung und Regression. Klassifizierungsmodelle werden verwendet, um Daten in unterschiedliche Gruppen zu sortieren, beispielsweise um zu entscheiden, ob ein Kredit genehmigt oder abgelehnt wird.

Im Gegensatz dazu sind Regressionsmodelle darauf ausgelegt, kontinuierliche Ergebnisse vorherzusagen, wie etwa die Schätzung zukünftiger Verkaufszahlen. Darüber hinaus helfen neuronale Netzwerke, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, bei der Modellierung komplexer Beziehungen, wie etwa bei der Interpretation medizinischer Bilder zur Krankheitsdiagnose.

Moderne Analysetools integrieren mittlerweile KI- und maschinelle Lernfunktionen, sodass prädiktive Analysen über Self-Service-Plattformen leichter zugänglich sind. Mit nur wenigen Klicks können Unternehmen eine Vielzahl fortschrittlicher Techniken nutzen, darunter:

• Prognose: Durch die Analyse historischer Daten liefert die Prognose Prognosen für zukünftige Ereignisse. Benutzer können bestimmte Zeitrahmen definieren, um vorhergesagte Ergebnisse zu visualisieren. Für erweiterte Prognosen ermöglichen Tools wie Jupyter Notebook den direkten Zugriff auf Vorhersagemodelle.
• Daten-Clustering: Beim Clustering werden ähnliche Datenpunkte in Cluster gruppiert, wodurch Muster oder Beziehungen innerhalb von Datensätzen leichter zu erkennen sind. Benutzer können Clustering-Modelle direkt in Plattformen wie Jupyter Notebook, einer webbasierten interaktiven Cloud-Computing-Plattform, ändern, testen und bereitstellen.
• Ausreißererkennung: Mit dieser Technik werden Datenpunkte identifiziert, die erheblich von der Norm abweichen, und so ungewöhnliche Muster oder Fehler in Datensätzen erkannt. Solche Erkenntnisse sind von unschätzbarem Wert, um die Datengenauigkeit sicherzustellen und potenzielle Probleme zu erkennen.