Prädiktive Analyse: Warum sie wichtig ist

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Die Datenanalyse wird in der Regel in fünf Haupttypen unterteilt: deskriptive, diagnostische, präskriptive, prädiktive und Echtzeitanalyse. Von diesen Typen beantwortet die prädiktive Analyse die Frage, welche Ergebnisse in der Zukunft möglich sind. Mithilfe von maschinellem Lernen, Datenerfassungstechniken, statistischen Algorithmen und Modellierung bietet die prädiktive Analyse Einblicke in die besten Möglichkeiten zur Lösung schwieriger Probleme. 

Prädiktive Analysen sind für eine Vielzahl von Branchen wichtig, z. B. für Banken, Einzelhandel, Versorgungsunternehmen, Gesundheitswesen, Behörden, Fertigung, Automobilbau, Luft- und Raumfahrt und viele mehr. 

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Vorteile der prädiktiven Analyse und wie Sie eine Karriere in diesem Bereich beginnen können. 

Was ist prädiktive Analyse?

Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten, die aus vergangenen Ereignissen gewonnen wurden, um Vorhersagen über Szenarien zu treffen, die in der Zukunft eventuell eintreten. In gewisser Weise ist die prädiktive Analyse ein wichtiger Teil des Menschseins. Jeder versucht ständig, die Welt um uns herum vorherzusagen, sei es beim Lesen eines Buches und dem Erraten des Endes oder beim Autofahren und der Vorhersage, was sich andere Autofahrer aufgrund ihrer Blinker verhalten werden. 

Heutzutage ermöglichen Technologien wie maschinelles Lernen und Data-Mining leistungsstarke vorausschauende Analysen, die Unternehmen bei der Lösung komplexer Probleme helfen. Unter dem Oberbegriff der prädiktiven Analyse finden Sie verschiedene Techniken, die Ihnen bei der Lösung verschiedener Problemstellungen helfen. Innerhalb jeder Art von prädiktiver Analyse finden Sie auch spezifische Modelle. Die Vielzahl an Tools für die prädiktive Analyse ermöglicht ein breites Spektrum an Anwendungen und Geschäftszwecken. 

Arten der prädiktiven Analyse

Die prädiktive Analyse kann Einblicke in viele verschiedene Arten von Informationen liefern. Zu den wichtigsten Arten von prädiktiven Analysemodellen gehören: 

• Klassifizierungsmodelle: Klassifizierungsmodelle sortieren Daten auf Grundlage historischer Daten in verschiedene Kategorien. Sie können dieses Modell verwenden, um Ja- oder Nein-Fragen zu beantworten oder um Daten für zusätzliche Analysen in Gruppen zu sortieren. Ein Klassifizierungsmodell kann zum Beispiel dabei helfen, festzustellen, ob eine E-Mail Spam ist, und so Betrug aufdecken. 

• Clustering-Modelle: Clustering-Modelle helfen ebenfalls bei der Organisation von Informationen, sortieren diese jedoch nach Attributen. Sie können dieses Modell verwenden, um Kunden auf Grundlage ihrer Attribute oder Vorlieben in Profile einzuteilen, was in der Marketingpraxis hilfreich ist.

• Zeitreihenmodelle: Ein Zeitreihenmodell hilft Ihnen bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse, indem es die Entwicklung in der Vergangenheit über einen bestimmten Zeitraum betrachtet, wobei der Schwerpunkt auf der Saisonalität liegt. Ein Unternehmen mit saisonalen Merkmalen - z. B. ein Restaurant mit Sommerterrasse - benötigt beispielsweise Zeitreihenmodelle, um die Einnahmen für das nächste Jahr vorherzusagen. 

Prädiktive Analysetechniken

Es gibt mehrere prädiktive Analysetechniken, darunter beliebte Techniken wie Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der einzelnen Techniken und ihrer Besonderheiten:

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eine Technik zur Vorhersage von Beziehungen zwischen Variablen. Bei der Identifizierung von Schlüsseldaten in kontinuierlichen und großen Datensätzen sucht die Regressionstechnik nach Mustern, um festzustellen, wie Faktoren den Wert beeinflussen. Mit einem Regressionsmodell können Sie zum Beispiel vorhersagen, wie viele Kunden einen Artikel zu einem bestimmten Preis kaufen werden. 

Entscheidungsbäume

Ein Entscheidungsbaum dokumentiert den Entscheidungsprozess Ihres Kunden und klassifiziert die Daten in verzweigte Teilmengen. Zu diesem Zweck muss das Vorhersagemodell nach Variablen suchen, die die Daten in natürliche Untergruppen aufteilen. Entscheidungsbäume sind sehr beliebt, da die Ergebnisse leicht verständlich sind und eine hervorragende visuelle Darstellung bieten.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine prädiktive Analysetechnik, die KI einsetzt, um nichtlineare Datensätze oder Datensätze ohne klar definierte mathematische Beziehungen zu modellieren. Im Vergleich zu einfacheren Methoden wie Entscheidungsbäumen oder Regressionsmodellen sind neuronale Netze komplexere Werkzeuge, die häufig zur Untersuchung komplexer Zusammenhänge eingesetzt werden. 

Prädiktive Analysetools

Prädiktive Analysetools, wie Software und statistische Programmiersprachen helfen Analysten bei der Erfassung und Bearbeitung großer Datenmengen, indem sie künstliche Intelligenz und Geschäftsberichte miteinander verbinden. Im Folgenden werden zwei gängige Tools für prädiktive Analysen vorgestellt - R und SAS. 

R

R ist eine Programmiersprache zum Speichern, Sortieren und Bearbeiten von Daten, die auch grafische Funktionen zur Visualisierung der Beziehungen zwischen Daten bietet. Als Open-Source-Tool steht es jedem kostenlos zur Verfügung und kann flexibel an spezifische Bedürfnisse angepasst werden. Es ist eher für Einzelpersonen oder kleinere Unternehmen attraktiv. Obwohl R eine vollständige Umgebung für Analysen bietet, ist es im Kern eine Programmiersprache und kann mit anderen Sprachen wie C, C++ und Fortran integriert werden.

SAS

SAS, das statistische Analysesystem, ist eine Reihe von Tools zum Speichern, Sortieren, Verstehen und Visualisieren von Daten. Als Business-Intelligence-Software umfasst SAS eine Reihe von Tools, die speziell für Unternehmen entwickelt wurden, wie z. B. eine Software zur Bekämpfung von Geldwäsche, die Statistik und maschinelles Lernen kombiniert. SAS Viya ist die neueste Version von SAS und bringt die gesamte Funktionalität des Systems auf eine benutzerfreundliche Plattform, die Tools für künstliche Intelligenz enthält. Obwohl SAS lizenzpflichtig ist, kann die All-in-One-Natur der Software den Einstieg für Analysten erleichtern. 

Wozu werden prädiktive Analysen eingesetzt?

Prädiktive Analyse ist ein wichtiger Teil der Business-Intelligence-Technologie, doch die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie gehen weit über die Gewinnsituation Ihres Unternehmens hinaus. Prädiktive Analysen werden in der Praxis in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, in der Luftfahrt und in anderen Bereichen. 

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dafür, wie prädiktive Analysen den Erfolg und die Ergebnisse eines Unternehmens verbessern können. 

Verbessern der Leistung

Georgia-Pacific nutzte prädiktive Analysen, um die Leistung seines Werks im April 2020 zu verbessern, als es in vielen Teilen der USA aufgrund von Lieferkettenausfällen während der weltweiten Pandemie zu einem Mangel an Toilettenpapier kam. Um die Produktion schnell zu steigern, setzte Georgia-Pacific Analytik ein, um die Effizienz der Anlagen zu verbessern und mehr Papier zu produzieren. Das Unternehmen setzte prädiktive Analysen auch ein, um seine Logistikabteilung zu unterstützen, als sich die Nachfrage nach Papierprodukten und Reinigungsmitteln von früheren Hauptabnehmern wie Hotels auf die Nachfrage von Haushalten verlagerte. 

Optimieren von Marketingkampagnen und Vorhersage des Kundenverhaltens

Ulta Beauty setzt Predictive Analytics ein, um seine digitalen Marketingkampagnen zu personalisieren und den Kunden Erfahrungen zu bieten, die sie mit größerer Wahrscheinlichkeit begeistern. Mithilfe der Daten, die das Unternehmen im Rahmen seines Kundenbindungs- und Prämienprogramms gesammelt hat, konnte Ulta Beauty Vorhersagen über andere Produkte treffen, die seinen Kunden gefallen könnten. Das Unternehmen nutzt außerdem Vorhersagemodelle, um den effektiven Einsatz seiner Printmarketing-Kampagnen zu bestimmen, wodurch es Kosten einspart, ohne die Wirksamkeit seines Programms zu verlieren. 

Risiko reduzieren

Das Luft- und Raumfahrtunternehmen Lockheed Martin nutzt prädiktive Analysen, um die Wartung von Flugzeugen zu verwalten. Mithilfe von prädiktiven Analysen lässt sich feststellen, wann Teile ausgetauscht oder gewartet werden müssen, wodurch die Flugzeugflotte sicherer und zuverlässiger wird. Sie hilft auch, die Kosten für unerwartete Reparaturen zu senken. 

Verbesserte Diagnostik im Gesundheitswesen

Ein Beispiel dafür, wie prädiktive Analysen die Diagnostik im Gesundheitswesen verbessern können, ist das Healthy Nevada Project. Dieses Projekt bietet DNA-Tests für ihre Gemeinschaft an, um negative gesundheitliche Folgen im Zusammenhang mit der Genetik und anderen Gesundheitsfaktoren, wie dem Zugang zur Gesundheitsversorgung, vorherzusagen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. 

Wer nutzt prädiktive Analysen und wie man in die Branche einsteigt

Wie Sie sehen, ist die prädiktive Analyse für ein breites Spektrum von Branchen und Anwendungen relevant. Wenn Sie sich für eine Karriere im Bereich der prädiktiven Analytik interessieren, sollten Sie drei mögliche Berufsbezeichnungen in Betracht ziehen: Business Analyst, Data Scientist und Senior Data Specialist. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der einzelnen potenziellen Berufe:

1. Business Analyst 

Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 55.000 € [1]

Anforderungen: Um Business Analyst zu werden, ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss erforderlich, oft in Betriebswirtschaft, Mathematik oder Informatik. 

Als Business Analyst tragen Sie dazu bei, Entscheidungen zu treffen, um die Leistung des Geschäftsbetriebs zu verbessern. Sie können mit Daten arbeiten, um aktuelle und aufkommende Geschäftstrends zu verstehen und datengestützte Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. In dieser Funktion arbeiten Sie direkt an der Datenerfassung und entwickeln Modelle, um Daten zu verstehen und zu interpretieren, und geben Ihre Ergebnisse an die Führungsebene weiter. 

2. Data Scientist

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 57.200 € [2]

Anforderungen: In der Regel ist ein Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Statistik erforderlich, um Datenwissenschaftler zu werden. 

Als Datenwissenschaftler sammeln und analysieren Sie Daten . Sie nutzen Ihre Ergebnisse auch, um Empfehlungen auszusprechen. In dieser Funktion erstellen Sie möglicherweise Algorithmen zur Interaktion mit Daten. Sie können auch für die Visualisierung von Daten verantwortlich sein, z. B. für die Erstellung von Diagrammen und anderen grafischen Datenvisualisierungen. Datenwissenschaftler machen Daten für andere Interessengruppen zugänglich. 

3. Datenanalyst im Gesundheitswesen

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 57.900 € [3]

Anforderungen: Datenanalysten im Gesundheitswesen benötigen in der Regel einen ähnlichen Abschluss wie Datenwissenschaftler, z. B. einen Bachelor-Abschluss in Mathe oder Statistik. Manchmal wir ein Master-Abschluss bevorzugt. 

Als Datenanalyst im Gesundheitswesen nutzen Sie Daten aus dem Gesundheitswesen, um Kosten, Patientenergebnisse und die Qualität der Versorgung zu verbessern. In dieser Position sammeln und analysieren Sie Daten, um Empfehlungen zu geben, welche Maßnahmen die Krankenhausverwaltung ergreifen kann, um die Leistung zu verbessern. Datenanalysten im Gesundheitswesen helfen bei der Verwaltung der riesigen Datenmengen, die im Gesundheitswesen generiert werden, und machen sie verwertbar und interaktiv. 

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