Die Verwendung von historischen Daten und Analysemethoden wie maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse kann Ihrem Unternehmen helfen, potenzielle Ergebnisse vorherzusagen. Um potenzielle Ergebnisse vorherzusehen, nutzt die prädiktive Analyse modernste statistische Tools und Software zusammen mit KI. Darüber hinaus besteht das Ziel der prädiktiven Analyse darin, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, indem man die Vergangenheit betrachtet. Typischerweise werden historische Daten verwendet, um mathematische Modelle zu konstruieren, die wesentliche Muster erfassen. Anschließend wird das Modell auf neue Informationen angewendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen oder Handlungsoptionen vorzuschlagen, die wahrscheinlich wünschenswerte Ergebnisse liefern. Aufgrund der Fortschritte in der Grundlagentechnologie, insbesondere in den Bereichen Big Data und maschinelles Lernen, hat die prädiktive Analyse in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten. Lesen Sie weiter, um die Beispiele für die prädiktive Analyse und ihre Bedeutung in diesem Artikel zu sehen und zu verstehen.
Was ist prädiktive Analyse?
Die prädiktive Analyse ist die Methode, Spekulationen darüber anzustellen, was in der Zukunft passieren könnte, basierend auf Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart. Forscher können Vorhersagen darüber treffen, was in der Zukunft passieren könnte, indem sie sich ansehen, was jetzt passiert und was in der Vergangenheit passiert ist, und dann statistische Analysetechniken auf die Daten anwenden.
Die prädiktive Analyse wird auch in einer Vielzahl von Geschäftsumgebungen verwendet, z. B. in Experience-Management-Programmen, um vorherzusagen, wie sich zukünftige Aktionen auf ein Unternehmen auswirken könnten. Vorhersageanalysen können Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, indem sie die Ergebnisse ihrer Handlungen „sehen“.
Die Vorhersageanalyse ist nicht perfekt, aber sie kann sehr hilfreich sein. Auch wenn die Vorhersagen nicht immer richtig sind, ist es immer noch eine bessere Art zu raten, als einfach nur blind zu raten.
Das Wissen um Predictive Analytics
Die prädiktive Analyse ist eine Art von Technologie, die verwendet wird, um über die Ergebnisse zukünftiger Ereignisse zu spekulieren. KI, Data Mining, maschinelles Lernen, Modellierung und Statistik sind nur einige der vielen Methoden, mit denen diese Ergebnisse erzielt werden.
Data Mining beispielsweise nutzt diese Methode, um Unmengen an Informationen auf verborgene Zusammenhänge und Trends zu untersuchen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die Textanalyse für viel längere Textpassagen verwendet wird.
Darüber hinaus sind Wettervorhersage, Spieldesign, Sprache-zu-Text-Übersetzung, Kundendienst und sogar Anlageportfoliomethoden nur einige der vielen Bereiche, die von Vorhersagemodellen profitieren. In all diesen Programmen werden deskriptive statistische Modelle verwendet, um neue Daten vorherzusagen.
Außerdem können Unternehmen auf verschiedene Weise von Predictive Analytics profitieren, darunter eine verbesserte Bestandsverwaltung, eine bessere Strategieerstellung für Marketingkampagnen und genauere Prognosen zukünftiger Einnahmen.
Sie ist entscheidend für den Erfolg von Unternehmen, insbesondere im Gesundheitswesen und im Einzelhandel, wo ein harter Wettbewerb herrscht. Um sichere Anlageportfolios aufzubauen, könnten Investoren und Finanzexperten diese Technologie zu Rate ziehen.
Mit diesen Modellen werden Beziehungen, Muster und Strukturen in Daten identifiziert, die Rückschlüsse auf die Auswirkungen einer Änderung der Verfahren zur Datenbeschaffung zulassen. Die prädiktive Analyse erweitert solche beschreibenden Werkzeuge, indem sie historische Daten untersucht, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter zukünftiger Ergebnisse unter Berücksichtigung des aktuellen Stands der Dinge oder eines bestimmten zukünftigen Szenarios vorherzusagen.
Was sind die drei Arten der prädiktiven Analyse?
Die prädiktive Analyse ist eine Methode, die versucht, die Zukunft vorherzusagen, indem sie Schlussfolgerungen aus der Gegenwart und Vergangenheit zieht. Klassifikations-, Clustering- und Zeitreihenmodelle werden häufig in Predictive Analytics verwendet. Lesen Sie weiter unten mehr über diese.
#1. Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind eine Art Kategorisierungsmodell, das eine Reihe von Kriterien verwendet, um Daten einem von mehreren möglichen Buckets zuzuweisen. Diese Technik glänzt, wenn sie auf das Studium menschlicher Entscheidungen angewendet wird. Das Modell ist ein Baum, bei dem jeder Zweig eine Auswahl darstellt und jedes Blatt das Ergebnis darstellt. Wenn ein Datensatz mehrere fehlende Variablen enthält, sind Entscheidungsbäume effektiv und einfach zu verwenden.
#2. Neuronale Netze
Neuronale Netze sind eine Art des maschinellen Lernens, die äußerst komplizierte Interaktionen modellieren können, was sie für die Vorhersageanalyse wertvoll macht. Dies sind im Wesentlichen äußerst robuste Mustererkennungsmaschinen. Neuronale Netze eignen sich am besten, um nichtlineare Beziehungen in Datensätzen zu finden, wenn keine mathematische Methode vorhanden ist. Die Validierung der Ergebnisse von Entscheidungsbäumen und Regressionsmodellen mit neuronalen Netzen ist möglich.
#3. Rückfall
Die meisten statistischen Arbeiten werden mit diesem Paradigma durchgeführt. Es ist nützlich, um Trends in großen Datensätzen zu erkennen, bei denen die Eingaben eine lineare Beziehung zueinander haben. Das Ableiten einer Gleichung, die die Beziehung zwischen den einzelnen Eingaben im Datensatz darstellt, macht diese Technik effektiv. Die Regressionsanalyse kann beispielsweise verwendet werden, um zu erfahren, wie sich Änderungen des Wertpapierpreises und anderer wichtiger Faktoren auf die Rendite auswirken.
Was sind die 4 Schritte in Predictive Analytics?
Große Schlagworte wie maschinelles Lernen, Big Data, künstliche Intelligenz und ähnliche Konzepte kommen einem in den Sinn, wenn wir über Datentrends nachdenken. Der Hauptzweck von Daten besteht jedoch darin, eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Was nützen Tools wie Big Data und Vorhersagealgorithmen, wenn sie Unternehmen nicht dabei helfen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen? Aber nicht nur der Zugriff auf Daten ist wichtig; Vielmehr ermöglicht es Ihnen die Art und Weise, wie diese Daten analysiert werden, bessere Urteile zu fällen. Hier sind die 4 Schritte der prädiktiven Analyse.
#1. Geben Sie einen Grund für die Vorhersage an
Zu wissen, wer teilnimmt und warum, ist das Wichtigste. Eine Prognose auf Artikelebene für die Betriebsplanung kann monatlich als Teil eines routinemäßigen Bedarfsplanungszyklus erstellt oder bei Bedarf angefordert werden, um die Realisierbarkeit einer neuen Produkteinführung zu bewerten. Den internen Kunden zu kennen, die Nachfrage zu bewerten und die notwendigen Daten herauszufinden, sind Voraussetzungen für jede Studie. Wenn Sie diese Informationen haben, können Sie eine genaue Vorhersage und Analyse treffen.
Dann kalkulieren Sie den Zeitaufwand, den Aufwand und den Gewinn einer solchen eingehenden Studie. Dies könnte in einem Fall zu einer schnellen oder wertenden Diagnose oder in einem anderen zu einer gründlichen Wahrscheinlichkeitsanalyse führen. In dieser Phase können Überprüfungskriterien wie Produkte oder Kunden festgelegt werden. In dieser Hinsicht ist die Durchführung einer Kunden-Produkt-Segmentierung vor der Implementierung der Bedarfsplanung äußerst nützlich.
#2. Bedarfsanalyse
Die Datenerfassung und -bereinigung ist der nächste Schritt. Wir müssen die richtigen Daten für den Job auswählen, sie bereinigen, sie aufbauen, um nutzbare Informationen zu erhalten, und dann alles integrieren. Meistens handelt es sich dabei einfach um eine monatliche Aktualisierung der Nachfragehistorie und die Entfernung von Ausreißern oder Werbenachfragen. Außerdem kann es erforderlich sein, neue Datensätze zu sammeln, um die bestehenden zu ergänzen oder zu ersetzen. Unabhängig davon, ob Sie Daten aktualisieren oder neue Daten sammeln, müssen Sie sie auswerten, formatieren und bereinigen.
Beachten Sie außerdem immer diese Dinge, wenn Sie Ihre Daten sammeln und sortieren:
- Erstellen Sie eine visuelle Darstellung Ihrer Daten, wann immer es praktikabel ist.
- Machen Sie sich Notizen mit der gleichen Terminologie wie die Prognose.
- Zunächst sollten Sie prüfen, ob relevante Daten bereits in Datenbanken oder anderen leicht zugänglichen Quellen vorhanden sind.
- Führen Sie ein Protokoll über alle gesammelten Informationen, einschließlich Uhrzeit und Datum, und alle Notizen, die relevant erscheinen.
#3. Explorative Datenanalyse
Sobald Sie den Datensatz zusammengestellt haben, können Sie mit der Entwicklung Ihres Modells beginnen. Das Verständnis der Eigenschaften Ihrer Daten ist eine Voraussetzung für das Verfahren. Um ein geeignetes Modell zu konstruieren, muss man mit der Herkunft, den Eigenschaften und der Beziehung der Daten zur Zielvariablen vertraut sein. Einfach ausgedrückt ist das primäre Ziel von EDA das Datenverständnis.
Es kann vorkommen, dass Informationen in den gesammelten Daten dupliziert werden. Anders ausgedrückt besteht eine gute Chance, dass das Modell ungenaue Vorhersagen generiert, wenn solche Daten als Eingabe verwendet werden. Daher muss EDA an den Daten durchgeführt werden, um alle Anomalien, fehlende Werte und andere Ablenkungen zu erkennen und zu beseitigen. Die Datenmustererkennung erleichtert die Modellparameterauswahl. Durch die Verwendung von EDA können wir die Genauigkeit des Modells erhöhen, bevor es überhaupt produziert wird.
Numerische Berechnungen und grafische Darstellungen von Daten sind zwei Grundpfeiler von EDA. Die Berechnung der Standardabweichung, des Z-Scores, des Interquartilbereichs, des Mittelwerts, des Medianwerts und des Modus sowie die Erkennung der Datenschiefe hilft, die Streuung zu erklären. Für das Gesamtbild eines Datensatzes sind Heatmaps, Streudiagramme, Balkendiagramme und Boxplots hilfreich.
#4. Produktionen kontrollieren
Wenn niemand Ihre prädiktive Analyse und Prognose sieht, nutzt oder analysiert, spielt es keine Rolle, wie gut sie sind. Stellen Sie sicher, dass die Vorhersage wie erwartet verwendet wurde, und verbessern Sie die Technik, bis die Vorhersage so genau wie möglich ist. Der erste Schritt besteht darin, die Fähigkeiten zu entwickeln, Prognosen effektiv in dem von Ihrem Publikum gewünschten Format zu vermitteln. Ich habe das bereits gesagt, aber effektive Bedarfsplaner sind wie Geschichtenerzähler, die in Zahlen sprechen.
Darüber hinaus sind Timing, Nützlichkeit, Konsistenz und Formalität die Kennzeichen effektiver Kommunikation. Am Ende jedes Monats sollte Ihr Team eine Bedarfsprüfung durchführen, die eine unabhängige Aktivität oder eine Komponente des formellen S&OP-, FP&A- oder Business Efficiency Process (BEP) Ihres Unternehmens sein kann. Auf diesen Konferenzen können Sie Inputs, Outputs und Datenzweifel diskutieren und den Erfolg oder Misserfolg des Projekts bewerten.
Schließlich sollten gute Prozesse gemessen und nachverfolgt werden, um sicherzustellen, dass sie effektiv sind, und um Zukunftsprognosen zu verbessern. Prognosen und andere Formen der prädiktiven Analyse sollten als fortlaufende Entwicklungsmethoden betrachtet werden.
Beispiele für prädiktive Analysen
Verbessern Sie Ihre Entscheidungsfindung und erstellen Sie mithilfe von Prognosen mehr Informationspläne. Um Sie zu ermutigen, Predictive Analysis im eigenen Unternehmen zu implementieren, haben wir einige Beispiele zusammengestellt.
#1. Cashflow-Projektion im Finanzwesen
Alle Unternehmen müssen Finanzunterlagen führen, und prädiktive Analysen können dabei helfen, ihr langfristiges Überleben zu bestimmen. Die Prognose von Umsätzen, Einnahmen und Ausgaben ermöglicht es Ihnen, sich ein Bild von der Zukunft zu machen und Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten aus früheren Jahresabschlüssen und Daten aus der gesamten Branche zu treffen.
Außerdem wird Financial Accounting an der HBS von Professor VG Narayanan unterrichtet und ist für das Kernprogramm erforderlich.
Narayanan argumentiert, dass „Manager nach vorne schauen müssen“, um die kontinuierliche Verbesserung des Unternehmens sicherzustellen. Darüber hinaus „ist dieser Prozess immer mit einer enormen Unsicherheit verbunden, unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind.“
#2. Festlegung des Personalbedarfs für Unterhaltung und Bewirtung
Business Analytics untersucht, wie Caesars Entertainment, ein Kasino- und Hotelbetreiber, prädiktive Analysen nutzt, um Veranstaltungsorte in Spitzenzeiten optimal zu besetzen.
Die Anzahl der Mitarbeiter, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Unterhaltungs- und Gastgewerbebranche benötigt werden, hängt von einer Reihe von Faktoren ab, einschließlich der Zu- und Abgangsrate von Kunden. Eine unzureichende Personalausstattung kann zu unzufriedenen Kunden, unbequemen Mitarbeitern und kostspieligen Fehlern führen, während eine Überbesetzung Geld verschwendet.
Darüber hinaus erstellte eine Gruppe von Forschern ein multiples Regressionsmodell, das eine Reihe von Variablen verwendet, um die Anzahl der Gäste vorherzusagen, die an einem bestimmten Tag in ein Hotel einchecken. Caesars war mit dieser Methode in der Lage, seine Hotels und Casinos angemessen mit Personal auszustatten, ohne zu viele Mitarbeiter einzustellen.
#3. Behavioral Targeting im Marketing
Vermarkter können eine Fülle von Verbraucherinformationen nutzen, um ihre Kommunikation an die Gewohnheiten und Vorlieben ihrer Zielgruppe anzupassen. Predictive Analysis ist eine Methode zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse durch die Analyse von Verhaltensmustern aus der Vergangenheit.
Im Marketing kann die prädiktive Analyse verwendet werden, um saisonale Verkaufsschwankungen vorherzusehen, sodass Kampagnen zeitlich korrekt geplant und ausgerichtet werden können.
Außerdem kann die Wahrscheinlichkeit, dass Leads von der Bekanntheit zum Kauf konvertieren, anhand ihres früheren Verhaltens vorhergesagt werden. Die Anzahl der Inhaltsangebote, mit denen ein Lead beispielsweise interagiert, kann in einem einzigen linearen Regressionsmodell verwendet werden, um die zukünftige Wahrscheinlichkeit, dass der Lead zu einem Kunden wird, mit statistisch signifikanter Sicherheit vorherzusagen. Mit diesen Informationen können Sie strategisch zeitlich abgestimmte Anzeigen erstellen, die darauf basieren, wo sich der Kunde auf seiner Reise befindet.
#4. Qualitätssicherung der Produktion
Während die oben genannten Beispiele für prädiktive Analysen das Reagieren auf mögliche zukünftige Ereignisse umfassen, kann diese Art der Analyse auch verwendet werden, um das Auftreten katastrophaler oder unerwünschter Ereignisse zu verhindern. In der Fertigungsindustrie etwa können Computer auf Vergangenheitsdaten trainiert werden, um zuverlässig vorherzusagen, wann bestimmte Maschinen ausfallen würden.
Sobald der Algorithmus die Bedingungen für einen bevorstehenden Ausfall erkennt, sendet er ein Signal an einen menschlichen Bediener, der die Maschine anhalten kann, wodurch das Unternehmen Tausende, wenn nicht Millionen von Dollar an beschädigten Produkten und Reparaturkosten einspart. Der Ansatz macht sofortige statt entfernte Vorhersagen über mögliche Fehlerzustände.
Zeit, Geld und Energie zu sparen ist das Ziel vieler Algorithmen, und einige dieser Programme schlagen sogar Verbesserungen und Korrekturen vor, um sicherzustellen, dass in Zukunft keine Probleme mehr auftreten. Dies ist eine Anwendung der präskriptiven Analyse; In der Praxis ist es nicht ungewöhnlich, dass mehrere Analyseformen zusammenarbeiten, um eine Lösung zu finden.
Vorhersageanalyse-Tools
Vermarkter können prädiktive Analysetools oder Software verwenden, um das Kundenverhalten besser zu verstehen, die Zukunft vorherzusagen und strategische Pläne auf der Grundlage einer Fülle von Informationen aus der Vergangenheit zu entwickeln.
Analysten schätzen, dass Marketingbudgets durchschnittlich 9.5 % des gesamten Unternehmensumsatzes ausmachen. Die Zahl für 2020 war um 11 % höher, das ist also ein Rückgang. Es gibt keinen größeren Druck als je zuvor auf Marketing-Führungskräfte, das Beste aus ihren Budgets herauszuholen.
Das Aufkommen von prädiktiven Analysetools und -software war ein Glücksfall für die Marketingabteilung, indem sie ihren Führungskräften halfen, lukrative Aussichten zu erkennen und strategische Entscheidungen auf harte Fakten zu stützen. Wir werfen einen Blick auf die besten Predictive-Analysis-Tools oder -Software, die Ihnen dabei helfen, mit Ihren Analytics-Bemühungen zu beginnen oder diese voranzutreiben.
#1. Improvisation
Vermarkter können Improvado, eine Umsatzdatenplattform, verwenden, um automatisierte Berichte und Dashboards zu erstellen und Daten aus einer Vielzahl von Quellen in Echtzeit zu kombinieren.
Mehr als 500 Datenquellen (darunter Customer-Relationship-Management-Systeme, Werbeserver und E-Mail-Plattformen) können von der Plattform abgebaut, in nutzbare Formate umgewandelt und dann in ein Data Warehouse oder Visualisierungstool Ihrer Wahl geladen werden.
Die Konsolidierung Ihrer Marketingdaten ermöglicht es Ihnen, den Erfolg Ihrer Marketingkampagne im Großen und Ganzen zu sehen, zu verstehen, wie Leads den Konversionstrichter durchlaufen, und fundierte Vermutungen über die wahrscheinlichen Ergebnisse Ihrer Marketingbemühungen anzustellen. Wenn Sie jedoch die Verwendungsmöglichkeiten Ihrer Daten erweitern und die Effektivität Ihrer Marketingkampagnen steigern möchten, können Sie die Professional Services des Unternehmens in Anspruch nehmen.
#2. KNIME-Analysetool
KNIME ist ein kostenloses und quelloffenes Datenanalysetool, das einen „Building Blocks of Analysis“-Ansatz verwendet, um zahlreiche maschinelle Lern- und Data-Mining-Komponenten zu integrieren. Wenn Sie nicht viel über Codierung wissen, aber effektive Workflows erstellen und ausführen möchten, ist dies die Plattform für Sie.
Da der Workflow als Netzwerk von Knoten dargestellt wird, kann jeder einzelne Schritt einfach überwacht, isoliert und Fehler behoben werden. Außerdem können Benutzer mit KNIME eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herstellen, riesige Datensätze verarbeiten und mithilfe modernster Techniken maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering usw. erstellen. Darüber hinaus bietet KNIME grafische Zusammenfassungen und Diagramme, um Benutzern bei der Feinabstimmung und Überprüfung ihrer Modelle zu helfen.
Es gibt kostenlose und Premium-Versionen von KNIME. Eine Serverlizenz kann jedoch erforderlich sein, wenn Sie eine besonders umfangreiche Abfrage ausführen müssen. Ein großer Server, der beispielsweise fünf Benutzer und vier Rechenkerne unterstützen kann, kostet Sie mindestens 52,000 US-Dollar.
#3. Alteryx
Um Unternehmen dabei zu helfen, bisher verborgene Einblicke zu finden und genaue Prognosen zu erstellen, bietet Alteryx eine vollständige Suite von automatisierten Analyse-, maschinellen Lern- und Data-Science-Tools.
Die Plattform bietet einen zentralen Ort zum Speichern und Teilen von Informationen, die aus vielen Quellen innerhalb eines Unternehmens gesammelt wurden, und ermöglicht so ein vollständigeres Bild der Betriebskennzahlen, genauere Prognosen und eine kohärentere Strategieformulierung.
Finanzen, Personalwesen, Informationstechnologie, Lieferkette, Marketing und Vertrieb sind nur einige der vielen Branchen, die Alteryx bedient.
#4. RapidMiner-Studio
Die Vorhersageanalyse-Tools von RapidMiner basieren auf den primären Kompetenzen des Unternehmens im Bereich Data Mining und Text Mining. Diese grundlegenden Funktionen erleichtern das Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen, deren Bereinigung und die Kombination in verschiedenen prädiktiven Modellierungsverfahren. Alle Newcomer können sich mit den wichtigsten Waren des Unternehmens vertraut machen, da sie sowohl in bezahlter als auch in unbezahlter Form erhältlich sind. Die RapidMiner Notebooks helfen Benutzern aller Qualifikationsstufen, Predictive Analytics-Modelle schnell und einfach zu erstellen.
Darüber hinaus bietet das Unternehmen auch ergänzende Tools für die Modellerstellung (Auto Model) und Bereitstellung (Model Deployment) sowie die Datenaufbereitung (Turbo Prep) (Model Ops) an. Vorhersagemodelle können jetzt dank einer neuen Bibliothek gemeinsam genutzter Funktionen problemlos im gesamten Unternehmen geteilt werden. Bei Bedarf verfügt die Plattform auch über eine Reihe von Erklärungs- und Steuerungsmöglichkeiten.
#5. TIBCO Statistica
Die intuitive Click-and-Go-Oberfläche von TIBCO Statistica, einer Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, ebnet den Weg für den weit verbreiteten Einsatz von Datenwissenschaft. Darüber hinaus legt TIBCO Statistica auch Wert auf Benutzerfreundlichkeit und Zusammenarbeit, da es zahlreichen Benutzern ermöglicht, gleichzeitig an demselben Projekt zu arbeiten, und den Austausch relevanter Daten innerhalb einer Gruppe vereinfacht.
Dieses Tool kann riesige Datensätze aus einer Vielzahl von Quellen verarbeiten und bereinigen und bietet eine Vielzahl statistischer Methoden und eine intuitive Benutzeroberfläche für die schnelle Entwicklung statistischer und maschineller Lernmodelle mit integrierten Algorithmen und Funktionen. Wenn Sie nach einem Business-Analyse-Tool suchen, das Benutzerfreundlichkeit und Teamarbeit in den Vordergrund stellt, ist TIBCO Statistica eine gute Wahl.
Vorhersageanalyse-Software
Die Vorhersageanalyse kann bei Ihrer täglichen Arbeit sehr hilfreich sein, egal ob Sie Datenanalyst, Ingenieur oder Geschäftsinhaber sind. Es könnte Ihrem Unternehmen helfen, produktiver und sicherer zu werden und besser auf Verbraucheranforderungen zu reagieren, was Ihnen einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen würde. Erstklassige Programme zur prädiktiven Analyse helfen bei den oben genannten Aufgaben. Trotzdem hat nicht jeder den gleichen Wert. Hier sind einige der besten Vorhersageanalyse-Software, die Sie ausprobieren können.
#1. Anakonda
Für diejenigen, die sich für die Datenwissenschafts- und maschinellen Lernfunktionen des Unternehmens interessieren, sind mehrere Produkteditionen von Anaconda verfügbar. Das primäre Open-Source-Produkt des Unternehmens heißt Anaconda Enterprise und konzentriert sich auf die Programmiersprachen Python und R. Die Software ist plattformübergreifend, sodass Sie sie unter Linux, Windows oder Mac verwenden können, um Data Science und maschinelles Lernen durchzuführen. Mit Anaconda können Benutzer auf über 1,500 Python- und R-Data-Science-Pakete zugreifen, ihre Bibliotheken, Abhängigkeiten und Umgebungen organisieren und Datenanalysen mit Dask, NumPy, Pandas und Numba durchführen. Nachdem Anaconda Ergebnisse generiert hat, können Sie Tools wie Matplotlib, Bokeh, Datashader und Holoviews verwenden, um sie zu untersuchen.
#2. Pekannuss
Pecan ist eine digitale Low-Code-Lösung mit künstlicher Intelligenz (KI) für prädiktive Analysen und Data Science. Business Intelligence (BI)-Tools werden den Benutzern zur Verfügung gestellt, um den Umsatz zu steigern und den Betrieb zu verbessern. Unternehmen können jedoch Geld sparen, indem sie aufgrund der einfachen und unkomplizierten Verwendung keine Datenwissenschaftler einstellen. Ganz ohne Codierung funktioniert es genauso gut.
Darüber hinaus können Sie die Größe des Produkts problemlos anpassen und es ist sehr anpassungsfähig. Aufgrund seiner vielen Vorteile wird es von Organisationen aller Größen und in allen Bereichen, von den medizinischen und biologischen Wissenschaften bis hin zu Videospielen und E-Commerce-Programmierung, weit verbreitet. Viele große Unternehmen verwenden es, darunter Johnson & Johnson, SciPlay und Phoenix.
AutoML, ein Datensatzersteller, automatisierte Datenaufbereitung, -modellierung und -anreicherung sowie KI-gesteuerte Vorhersageanalysen sind einige der wichtigsten Aspekte. Sie ermöglichen es Benutzern mit wenig bis gar keiner Programmiererfahrung, umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, die von KI unterstützt werden. Und genau wie die besten BI-Apps auf dem Markt bietet Pecan sofort einsatzbereite Vorhersagemodelle und benutzerfreundliche Dashboards.
Die Software arbeitet reibungslos mit anderen Unternehmensprogrammen zusammen. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot und andere Daten- und Marketingplattformen können alle ohne zusätzliche Programmierung integriert werden. Endlich kann die Pekannuss mit einem maßgeschneiderten Abonnement Ihnen gehören.
#3. Orakel-Kristallkugel
Um Prozesse zu modellieren, vorherzusagen, zu simulieren und zu optimieren, wenden sich viele Unternehmen an Oracle Crystal Ball, eine Softwareanwendung. Dieses System wurde entwickelt, um die Bedürfnisse von strategischen Planern, Finanzanalysten, Ingenieuren, Wissenschaftlern, Geschäftsinhabern, Wirtschaftsprüfern, Marketingmanagern, Risikokapitalgebern und Six-Sigma-Experten zu erfüllen, indem es ausgeklügelte Optimierungs- und Berechnungstools für eine Vielzahl von Branchen bietet. Darüber hinaus bietet es Benutzern eine Fülle von Ressourcen, um strategische Entscheidungen zu treffen, die ihnen einen Vorteil gegenüber Konkurrenten verschaffen. Ein einmaliger Lizenzpreis von 995 US-Dollar pro Anwendungsbenutzer ist verfügbar, wenn Sie sich entscheiden, dass diese Plattform für Ihr Unternehmen geeignet ist. Für die Lizenz und den Support von Software-Upgrades wird vom Anbieter eine Gebühr von 218.90 USD erhoben.
Bedeutung von Predictive Analytics
Mehrere Sektoren verwenden prädiktive Analysen als Teil ihrer Entscheidungsprozesse. Hier ist die Bedeutung der prädiktiven Analyse:
#fünfzehn. Marketing
Arbeitnehmer in dieser Branche berücksichtigen bei der Formulierung neuer Strategien die Reaktionen der Kunden auf die Wirtschaft als Ganzes. Diese demografischen Veränderungen können ihnen dabei helfen, zu beurteilen, ob sich ihr aktuelles Angebot wahrscheinlich auf ihrem Zielmarkt verkaufen wird oder nicht.
In der Zwischenzeit berücksichtigen aktive Trader eine Reihe historischer Indikatoren, bevor sie entscheiden, ob sie ein Wertpapier kaufen oder verkaufen sollen oder nicht. Wir können zukünftige Preisänderungen mithilfe von gleitenden Durchschnitten, Bändern und Haltepunkten vorhersagen, indem wir die Vergangenheit betrachten.
#2. Verschwörungen erkennen
Predictive Analysis kann im Finanzsektor verwendet werden, um Muster, Trends und Transaktionen zu analysieren. Eine Bank oder ein anderes Finanzinstitut kann jede dieser Transaktionen, die verdächtig auf möglichen Betrug erscheinen, untersuchen. Dabei kann der Zeitpunkt bestimmter Transaktionen oder die Aktivität zwischen verschiedenen Bankkonten untersucht werden.
#3. Humanressourcen
Die prädiktive Analyse wird von der Personalabteilung verwendet, um eine Vielzahl von Aktivitäten zu verbessern, z. B. die Vorhersage des zukünftigen Personalbedarfs und der Qualifikationsanforderungen oder die Auswertung von Mitarbeiterdaten, um die Ursachen für hohe Fluktuation zu ermitteln. Neben der Vorhersage von Diversity- oder Inklusionsaktivitäten kann die prädiktive Analyse die Leistung, Talente und Präferenzen eines Mitarbeiters untersuchen, um seinen Karriereverlauf vorherzusagen und die Karriereentwicklungsplanung zu unterstützen. Lesen Sie auch HR ANALYTICS: Bedeutung, Beispiele, Kurse, Jobs.
#4. Prognose
In der Fertigung sind Prognosen von entscheidender Bedeutung, da sie die effizienteste Nutzung der Ressourcen der Lieferkette garantieren. Genaue Vorhersagen sind für den reibungslosen Betrieb wichtiger Teile der Lieferkette, wie z. B. Bestandsverwaltung und Fertigungshalle, unerlässlich.
Die Qualität der für diese Prognosen verwendeten Daten wird häufig mit Hilfe von Vorhersagemodellen bereinigt und optimiert. Mithilfe von Modellen sind bessere Prognosen möglich, da das System mehr Daten aufnehmen kann, einschließlich Informationen aus kundenorientierten Prozessen.
Zusammenfassung
Während die ersten Schritte zur Verwendung von Vorhersageanalysen entmutigend erscheinen mögen, kann jedes Unternehmen mit dem Engagement für den Prozess und den Ressourcen, um den Stein ins Rollen zu bringen, erfolgreich sein. Mit einem kleinen Pilotprojekt in einem entscheidenden Teil des Unternehmens zu beginnen, ist ein großartiger Ansatz, um die Anfangsinvestitionen zu kontrollieren und die Zeit zu verkürzen, die es dauert, bis sich diese Investition amortisiert. Sobald ein Modell betriebsbereit ist, benötigt es in den Jahren, in denen es nützliche Erkenntnisse liefert, in der Regel nur wenig Wartung.
Häufig gestellte Fragen zur prädiktiven Analyse
Wo wird die prädiktive Analyse eingesetzt?
Viele Branchen wie Banken, Medizin, Werbung und Einzelhandel nutzen alle die prädiktive Analyse. Die prädiktive Analyse verwendet zahlreiche Techniken, wie Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Analyse mit Zukunftsperspektive Jetzt.
Welche drei Arten von Vorhersagen gibt es?
- Induktiv
- Deduktiv
- Abduktiv
Was ist das Ziel der prädiktiven Analyse?
Es sagt zukünftige Ereignisse mit statistischen Methoden wie maschinellen Lernalgorithmen und komplexer prädiktiver Modellierung voraus.
Ähnliche Artikel
- Predictive vs. Prescriptive Analytics, erklärt!!! (+ Detaillierte Anleitung)
- Predictive Analytics Tools und Software: Die besten 15+ Tools
- Predictive Analytics: Definition, Beispiele und Vorteile
- Bedarfsplanung: Übersicht, Vergleiche, Gehälter & Jobs
Referenz
