Beim Dirigieren prädiktive Analyse, das Unternehmen häufig dabei hilft, kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen, können Organisationen prädiktive Modelle einsetzen. Mithilfe dieser Modelle können Unternehmen zusätzliche Informationen über ihre Kunden, potenzielle Geschäftsaussichten oder kontobezogene Sicherheitswarnungen ermitteln. Wenn Sie herausfinden möchten, wie Sie den Erfolg oder die verbesserte Funktionalität Ihres Unternehmens sicherstellen können, können Sie von der Erforschung dieser Strategien profitieren. In diesem Artikel erklären wir die prädiktive Modellierung, skizzieren die Vorteile dieser Methoden und listen 10 verschiedene Arten der prädiktiven Modellierung auf, die in verschiedenen Geschäftsszenarien eingesetzt werden können.
Vorausschauende Modellierung
Die Entwicklung von Modellen, die anhand historischer Daten zukünftige Ereignisse, Trends oder Muster vorhersagen können, wird als prädiktive Modellierung bezeichnet. Unternehmen nutzen diese Modelle, um ihre künftigen Abläufe präzise zu planen.
Ein prädiktives Analysetool ist die prädiktive Modellierung. Unternehmen nutzen es häufig, um die wirtschaftliche Machbarkeit eines neuen Projekts, Vorhabens oder einer neuen Idee zu bewerten. Es nutzt statistische und analytische Werkzeuge um sowohl aktuelle als auch historische Daten und prognostizierte Ergebnisse zu untersuchen.
Eine Vielzahl von Unternehmen und Branchen nutzen prädiktive Modellierung und Analyse, um ihre Dienste und Kunden effektiv zu verwalten. Vorhersagemodelle werden im Gesundheitswesen häufig eingesetzt, um diagnostische Verfahren zu verbessern und unheilbar oder chronisch kranke Patienten wirksam zu behandeln. Institutionen können diese Modelle auch zur Betrugserkennung einsetzen. Sie können von Einstellungsmanagern in Personalabteilungen und Unternehmen genutzt werden.
Vorhersagemodellierungstechniken
Die unten aufgeführten technischen Methoden werden bei der prädiktiven Modellierung eingesetzt:
- Lineare Regression: Eine lineare Regression kann verwendet werden, um den Wert der abhängigen Variablen basierend auf der unabhängigen Variablen zu berechnen, wenn zwischen zwei kontinuierlichen Variablen eine lineare Beziehung besteht.
- Ähnlich wie bei der linearen Regression bestimmt die multiple Regression den Wert der abhängigen Variablen durch die Untersuchung einer Reihe unabhängiger Faktoren.
- Wenn der Datensatz groß ist und eine Kategorisierung erforderlich ist, wird die logistische Regression verwendet, um die abhängigen Variablen zu identifizieren.
- Entscheidungsbaum: Beim Data Mining kommt diese Technik häufig zum Einsatz. Zur Veranschaulichung eines umgekehrten Baums wird ein Flussdiagramm erstellt. Hier unterteilt sich der interne Knoten in Zweige, die zwei oder mehr Optionen auflisten, und jede Option wird dann weiter unterteilt, um alternative Möglichkeiten anzuzeigen, die sich aus der Auswahl ergeben könnten. Die Verwendung dieser Methode erleichtert die Auswahl der besten Option.
- Ein beliebtes Regressions- und Klassifizierungsmodell ist Random Forest. Mit ihnen werden Algorithmen für maschinelles Lernen gelöst. Es besteht aus verschiedenen Entscheidungsbäumen, die nicht miteinander in Zusammenhang stehen. Zusammen erleichtern diese Entscheidungsbäume die Analyse.
- Boosting: Wie der Name schon sagt, erleichtert diese Technik das Lernen aus den Ergebnissen anderer Modelle, einschließlich Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäumen, logistischer Regression und neuronalen Netzen.
- Neuronale Netze sind eine Art Problemlösungswerkzeug, das in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen eingesetzt wird. Es erstellt eine Sammlung von Algorithmen für ein System des rechnerischen Lernens. Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe sind die drei Ebenen, aus denen diese Algorithmen bestehen.
Arten der prädiktiven Modellierung
Jeder Modelltyp dient einem bestimmten Ziel und verwendet dazu eine bestimmte Art von Daten. Darüber hinaus nutzen sie eine Vielzahl von Methoden, darunter deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Nachfolgend sind zehn beliebte Arten der Vorhersagemodellierung aufgeführt, zusammen mit einer kurzen Beschreibung ihrer Anwendungen in der Wirtschaft:
#1. Modell zur Klassifizierung
Diese prädiktive Modellierung ist die grundlegendste und gilt für die Beantwortung von Ja/Nein-Fragen. Klassifizierungsmodelle analysieren Abfragen anhand historischer Daten. Es sammelt und kategorisiert schnell Daten, um Fragen wie „Ist dieser Bewerber wahrscheinlich zahlungsunfähig?“ zu beantworten. Einzelhandel und Banken nutzen dies. Da aktuelle Daten genutzt werden können, nutzen auch andere Unternehmen diese Methode.
#2. Vorhersagemodell
Aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit Prognosemodelle sind auch einer der am häufigsten verwendeten Vorhersagemodelltypen. Diese Modelle analysieren historische Daten und schätzen Informationen aus diesen Daten, um numerische Ergebnisse zu erzielen. Ein Unternehmen wie ein Online-Händler kann mithilfe von Prognosemodellen vorhersagen, wie viele Bestellungen es in der kommenden Woche erhalten könnte. Diese Modelle sind auch in der Lage, zahlreiche Parameter gleichzeitig erfolgreich zu steuern. Wenn ein Restaurant beispielsweise bestimmt, wie viele Vorräte es bestellen muss, kann es dieses Modell verwenden, um Informationen über benachbarte Veranstaltungen und bevorstehende Feiertage einzubeziehen.
#3. Clustering-Modell
Basierend auf vergleichbaren Eigenschaften unterteilt ein Clustering-Modell die Daten in viele Kategorien. Die Ergebnisse für jeden Cluster werden dann auf breiter Basis anhand der Daten jeder Gruppe ermittelt. Dieses Modell nutzt zwei verschiedene Clustering-Typen. Durch die Überprüfung, ob jeder Punkt vollständig zu einem bestimmten Cluster gehört, werden Daten beim Hard-Clustering klassifiziert. Unternehmen können ein Clustering-Modell verwenden, um Marketingstrategien für bestimmte Verbrauchergruppen auszuwählen.
#4. Das Ausreißermodell
Die ungeraden oder Ausreißerinformationen eines Datensatzes werden mithilfe des Ausreißermodells ermittelt. Es kann bestimmte Fälle ungerader Daten oder Beziehungen zu anderen Gruppen und Größen untersuchen. Finanzinstitute nutzen diese Technik häufig, um Betrug zu erkennen. Ein AusreißermodellBeispielsweise können seltsame Transaktionen auf dem Konto eines Kunden entdeckt werden, etwa eine erhebliche Ausgabe für Schmuck an einem Ort, an dem der Kunde noch nie andere Einkäufe getätigt hat. Das Modell kann anhand von Betrag, Ort, Zeitpunkt und Art des Kaufs feststellen, ob ein Dritter auf das Konto eines Verbrauchers zugegriffen hat.
#5. Zeitreihenmodell
Zeitsequenzen werden verwendet als Eingabevariablen in einem Zeitreihenmodell. Um Muster oder Ereignisse über einen anderen definierten Zeitraum vorherzusagen, werden historische Trends und Datenpunkte aus einer bestimmten Zeitsequenz berücksichtigt. Dieses Modell kann mehrere Trends und Projekte gleichzeitig vorhersagen oder sich auf ein einziges konzentrieren. Es können auch externe Elemente wie Jahreszeiten oder zyklische Schwankungen untersucht werden, die sich auf zukünftige Muster auswirken könnten. Beispielsweise könnte ein Elektronikhersteller dieses Modell verwenden, um die Bearbeitungszeiten der letzten 12 Monate zu untersuchen. Das Modell kann dann die monatliche durchschnittliche Verarbeitungsgeschwindigkeit vorhersagen.
#6. Entscheidungsbaum
Ein Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus, der die potenziellen Ergebnisse verschiedener Optionen anzeigt, indem er Daten aus mehreren Quellen in einer baumartigen Struktur grafisch darstellt. Dieses Paradigma unterteilt verschiedene Auswahlmöglichkeiten in Zweige und listet dann potenzielle Ergebnisse unter jeder Auswahl auf. Unternehmen nutzen dies häufig, um die wichtigen Variablen in einem bestimmten Datensatz zu identifizieren. Sie könnten sie auch nutzen, weil das Modell potenzielle Ergebnisse aus unvollständigen Datensätzen generieren kann. Da Entscheidungsbäume einfach zu verstehen sind, nutzen viele Unternehmen sie, um bei der Darstellung von Daten die Klarheit der Abteilungen zu gewährleisten.
#7. Neurales Netzwerk
Ein hochentwickeltes Modell, das dem menschlichen Gehirn ähnelt, wird als neuronales Netzwerk bezeichnet. Es umfasst zahlreiche Algorithmen, die zusammenarbeiten, um Muster zu finden, Daten zu gruppieren und Kategorien für verschiedene Datensätze festzulegen. Neuronale Netze bestehen oft aus drei Schichten. Die Eingabeschicht sendet Informationen an die verbergende Schicht, die darunter liegende Schicht. Die unsichtbare Ebene enthält Methoden zum Erstellen von Prädiktoren. Die Ausgabeschicht sammelt die Informationen dieser Prädiktoren und generiert das vollständige Endergebnis. Organisationen können diese Netzwerke mit anderen Vorhersagemodellen wie Zeitreihen oder Clustering verwenden, um Entscheidungen zu treffen.
#8. Allgemeines lineares Modell
Eine analytische Technik zum Vergleich der Auswirkungen verschiedener Variablen auf kontinuierliche Variablen ist das allgemeine lineare Modell. Dieses Instrument dient häufig als Grundlage für weitere statistische Tests wie die Regressionsanalyse. Beim Generieren und Analysieren von Daten zur Bereitstellung einer Vorhersage verwenden Unternehmen, die prädiktive Modelle verwenden, häufig die Regressionsanalyse. Das allgemeine lineare Modell bestimmt, ob die Mittelwerte zweier abhängiger Merkmale in einer Prognose variieren. Ein verallgemeinertes lineares Modell, in dem eine einzelne Person zahlreiche verwandte Modelle grafisch darstellt, ist eine Sammlung dieser Modelle.
#9. Gradientenverstärktes Modell
Ein Gradienten-verstärktes Modell erstellt Rankings durch die Kombination mehrerer verbundener Entscheidungsbäume. Es erstellt jeweils einen Baum und behebt Fehler im ersten Baum, um einen verbesserten zweiten Baum zu erstellen. Je nachdem, welches Unternehmen es entwickelt, kann dieses Verfahren mehrere Bäume umfassen. Einige Unternehmen nutzen diese Modelle, um potenzielle Suchmaschinenergebnisse auszuwählen.
#10. Prophetenmodell
Eine Person kann ein prophetisches Modell mit Zeitreihen- oder Prognosemodellen kombinieren, um Pläne für ein bestimmtes Ereignis zu erstellen. Ein Unternehmen könnte das Prophet-Modell beispielsweise verwenden, um Verkaufsziele oder Lagerbedarf zu berechnen. Diese von Facebook gehostete Lösung ist anpassungsfähig und funktioniert gut mit Zeitreihenmodellen, die viele Jahreszeiten oder Feiertage umfassen.
Erstellen prädiktiver Algorithmusmodelle
Obwohl die Erstellung eines Predictive-Analytics-Modells kein einfaches Unterfangen ist, konnten wir den Prozess auf sechs entscheidende Schritte eingrenzen.
- Bestimmen Sie den Prozess, der die Predictive-Analytics-Modelle zum Einsatz bringt, und legen Sie fest, wie die angestrebten Unternehmensergebnisse aussehen sollen, indem Sie Umfang und Maßstab festlegen.
- Profildaten: Predictive Analytics benötigt viele Daten. Die Untersuchung der für die Analyse erforderlichen Daten erfolgt in der folgenden Phase. Organisationen müssen entscheiden, wie zugänglich sie sein sollen, wo Daten gespeichert werden und wie sie derzeit konfiguriert sind.
- Daten müssen zuerst gefunden, dann gesammelt, bereinigt und integriert werden. Dies ist ein entscheidender Schritt, da gute Predictive-Analytics-Modelle eine solide Grundlage erfordern.
- Integrieren Sie Analysen in den Geschäftsprozess: Das Modell kann nur genutzt werden, um die besten Ergebnisse zu erzielen, indem Analysen in den Geschäftsprozess integriert werden.
Beispiel für eine prädiktive Modellierung
Um die prädiktive Modellierung besser zu verstehen, schauen wir uns einige Beispiele an.
#1. Versicherungsbranche
Um Prämienwerte zu ermitteln, Gewinne zu optimieren, Betrug zu erkennen und Schadensregulierungsverfahren zu verbessern, setzen Versicherungsunternehmen eine Vielzahl von Methoden ein Vorhersagetechniken. Um beispielsweise die angemessene Prämienhöhe zu ermitteln, untersucht eine Kfz-Versicherung den Zustand der Fahrzeuge und wendet zahlreiche Algorithmen an.
#2. Finanz- und Bankensektor
Banken verwenden Vorhersagemodelle, um die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer zu analysieren und deren Zuverlässigkeit, Hintergrund und Ausfallhistorie zu bestätigen. Es hilft bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Betrug, Falschdarstellungen und Gefahren, die mit einem bestimmten Kunden verbunden sind.
#3. Einzelhandels- und Marketingsektor
Unternehmen prognostizieren die Wirksamkeit von Marketingkampagnen mithilfe prädiktiver Modellierungstechniken. Darüber hinaus dient die prädiktive Analyse dazu, Zielgruppen und zukünftige Umsätze zu prognostizieren. Im Einzelhandel werden Vorhersagestudien eingesetzt, um Prognosen zu erstellen, die Unternehmen bei der Bestimmung der erforderlichen Lagerbestände für jedes einzelne Produkt unterstützen. Prognosen bestimmen die Menge an Lagerbeständen, die erforderlich ist, um die erwartete Nachfrage nach einem bestimmten Produkt zu decken.
#4. Wetterprognose
Entscheidungsbäume und lineare Regression sind Beispiele für prädiktive Modellierungstechniken, die Wetterschwankungen und Naturkatastrophen, einschließlich Wirbelstürme, Tsunamis und Stürme, vorhersagen. Diese Modelle sind in der Lage, die Windgeschwindigkeit und -richtung des Sturms zu bestimmen. Daher werden diese Modelle zur Warnung der Einheimischen eingesetzt.
Vorteile der prädiktiven Modellierung
Die Möglichkeit, effektivere Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstpläne zu entwickeln, ist einer der Hauptvorteile der Einführung von Vorhersagemodellen. Weitere Vorteile, die Unternehmen durch den Einsatz von Vorhersagemodellen haben können, sind unten aufgeführt:
- Verbesserung des eigenen Wettbewerbswissens
- Mit Techniken einen Wettbewerbsvorteil erlangen
- Verbesserung aktueller Waren oder Dienstleistungen
- Kundenanforderungen erkennen
- Den Zielmarkt einer Branche oder eines Unternehmens erkennen
- Reduzierung der Kosten, des Aufwands und des Zeitaufwands für die Ergebnisschätzung
- Vorhersage externer Elemente, die sich auf die Ausgabe oder den Prozess auswirken können
- Monetäre Gefahren erkennen
- Bestands- oder Ressourcenmanagementmethoden für Prognosen
- Kommende Trends erkennen
- Erstellung von Abwanderungs- oder Personalanalysen
Was ist das Hauptziel der prädiktiven Modellierung?
Donncha Carroll, Partner in der Umsatzwachstumsgruppe von Axiom Consulting Partners, beschrieb Predictive Modeling als eine Art Data Mining, das frühere Daten analysiert, um Trends oder Muster zu erkennen und diese Erkenntnisse dann zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu nutzen.
Was ist der Unterschied zwischen Predictive Analytics und Predictive Modeling?
Prädiktive Modellierung und prädiktive Analyse sind nicht dasselbe. Vorhersagen auf der Grundlage früherer Daten zu treffen, ist ein Prozess, der als prädiktive Modellierung bezeichnet wird. Der Einsatz prädiktiver Modelle zur Bewältigung geschäftlicher Probleme ist Teil des Prozesses der prädiktiven Analyse.
Ist die lineare Regression ein Vorhersagemodell?
Die am häufigsten verwendete prädiktive Analysetechnik ist die lineare Regression. Es macht Vorhersagen über die Zukunft des Ziels, indem es lineare Beziehungen zwischen dem Ziel, dem abhängige Variableund einen oder mehrere Prädiktoren.
Ähnliche Artikel
- VORAUSSCHAUENDE WARTUNG: Bedeutung, Techniken, Software & Unterschiede.
- VORHERSAGEANALYSE: Was es ist, Beispiel, Werkzeuge und Bedeutung
- Risikomodellierung: Definition, Beispiele und Top-Softwarelösungen
Referenz
