Trends vorauszusehen und die Risiken eines Marktes zu bewerten sind wesentliche Bestandteile der Strategie eines Unternehmens. Wie gehen die Unternehmen dabei vor? Welche Techniken werden verwendet? Schauen wir uns genauer die Predictive Analytics Methoden an.
Was ist Predictive Analytics und was sind Predictive Analytics Methoden ?
Die Predictive Analytics oder prädiktive Analyse ist ein Zweig der statistischen Analyse. Sie besteht darin, eine Reihe von Daten zu analysieren, um prädiktive Hypothesen zu entwickeln. Die Predictive Analytics Methoden helfen Unternehmen dabei, zu wachsen und schnell auf Veränderungen zu reagieren.
Sie wird in mehreren Schritten erstellt. Zunächst ist es wichtig, das Ziel des Projekts zu definieren: Geht es darum, Risiken zu bewerten oder einen Trend zu bestimmen?
Dieser Schritt ermöglicht es, sich auf eine bestimmte Kategorie von Daten zu konzentrieren, die erhoben werden sollen. Der zweite Schritt ist die Datenerhebung.
Eine sehr große Menge an Daten wird benötigt, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Und schließlich die Verarbeitung der Daten.
Um die prädiktive Analyse in einer Minute zu verstehen, schau dir das folgende Video an!
Predictive Analytics Methoden im Unternehmen
In Unternehmen kann die vorausschauende Analyse Muster und Modelle erstellen, die einen Trend bestimmen, Chancen erkennen und optimale Entscheidungen treffen, um die richtigen Aktionen zum richtigen Zeitpunkt durchzuführen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Machine Learning) sind Schlüsseltechnologien für Unternehmen, die aus großen Informationsmengen Nutzen ziehen wollen.
Wie Du vielleicht schon bemerkt hast, ist die prädiktive Analyse in erster Linie eine Methode, um zukünftige Ereignisse zu bestimmen. Predictive Analytics Methoden sind daher ein wichtiger Bestandteil der Unternehmensstrategie!
Data Mining: Die Quelle für vorausschauende Analysen!
Data Mining ist ein Werkzeug zur Erforschung von Entscheidungsdaten. Der Begriff steht für Data Mining und bedeutet, eine große Menge an Daten zu analysieren, um Trends und Beziehungen zu erkennen. Es ist die Quelle für vorausschauende Analysen und Data Mining. Eines seiner Hauptmerkmale ist die Automatisierung durch Machine Learning.
Im Gegensatz zur allgemeinen Meinung sind die verwendeten Technologien nicht neu, sondern nur die Begriffe!
Seit Jahren benutzen Unternehmen Computer, um Berechnungen durchzuführen, Daten zu speichern, sie zu kombinieren und zu interpretieren.
Die Innovationen und Verbesserungen in den Bereichen Computerberechnungen, Datenspeicherung und Statistiksoftware nehmen jedoch stetig zu.
Wann kommen die Predictive Analytics Methoden konkret zum Einsatz?
Hier einige Anwendungsbeispiele: Predictive Analytics wird in der Medizin immer häufiger eingesetzt und kann Leben retten!
Auf der Grundlage von mehr als 53.000 Genen eines Patienten hat TADA, eine KI-gesteuerte Analyseplattform, die vier Schlüsselgene identifiziert, die für Gebärmutterkrebs prädisponieren. Das Ziel ist es, einen Weg zu finden, Gebärmutterkrebs anhand des Genotyps vorherzusagen, indem die Anzahl der zu analysierenden Gene reduziert wird. Die Ergebnisse sind innerhalb von 3 Tagen statt 6 Monaten einsatzbereit. Beeindruckend, nicht wahr?
Aktuelleres Thema: Die prädiktive Analyse ist auch eine große Hilfe bei der Entscheidungsfindung und beim Krisenmanagement in der Covid-19-Krise. Sie ermöglicht es, Risikopatienten zu identifizieren und bestimmte Trends und den Verlauf der Krise vorherzusagen.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, kannst du den folgenden Artikel lesen:
Die Predictive Analytics Methoden kommen in verschiedenen Bereichen zum Einsatz, wie etwa auch im Machine Learning.
Predictive Analytics Methoden sind also überall einsetzbar! Sie ist ein wichtiger Bereich der Datenwissenschaft und ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen.
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