Vorhersageanalyse: Definition, Techniken & Beispiele
Die Vorhersageanalyse wird in Unternehmen umfassend als Werkzeug zur Vorhersage der Zukunft eingesetzt. Sie wird insbesondere bevorzugt, da sie mit der zunehmenden Anzahl von Analysemodellen in den letzten Jahren erfolgreichere Ergebnisse liefert. Sowohl kleine als auch große Unternehmen nutzen diese Art der Analyse mit großer Zuversicht. Denn, wie erklärt wird, ist die Arbeitslogik recht einfach und die Ergebnisse sind äußerst effektiv.
In diesem Artikel werden Ihnen die Bedeutung der Vorhersageanalyse, ihre Vorteile und Methoden erläutert. Sie werden durch Beispiele unterstützt. Am Ende des Artikels werden Sie kompetent in der Vorhersageanalyse werden und sie für Ihr Unternehmen nutzen können.
Erstens: Was ist eine Vorhersageanalyse?
Die Vorhersageanalyse ist eine Datenanalysetechnik, bei der historische Daten verwendet werden, um zukünftige Trends vorherzusagen. Mit anderen Worten, um eine Vorhersageanalyse durchzuführen, ist es notwendig, sie mit historischen, realen Szenario-Beispielen zu füttern. Aber abgesehen davon verwendet die Vorhersageanalyse statistische Modellierung und Machine-Learning-Algorithmen , um handlungsfähige Erkenntnisse zu erhalten. Daher ist sie eine wertvolle Art der Analyse, von der Unternehmen profitieren, bevor sie notwendige Schritte unternehmen.
Neben Unternehmen kann sie auch in Wettervorhersagen, Investitionen, Banktransaktionen, Kreditqualifikationen und sogar bei der Erstellung von Videospielen eingesetzt werden. Es sollte jedoch beachtet werden, dass alle diese Bereiche Werte enthalten, die mit numerischen Daten gemessen werden können. Mit anderen Worten, es handelt sich um eine quantitative Analyse und nicht um eine qualitative Datenanalyse. Die Tatsache, dass sie in so vielen verschiedenen Bereichen nützlich ist, zeigt jedoch, wie wertvoll die von ihr bereitgestellten Daten sind.
Vorteile der Verwendung von Vorhersageanalyse
Die Vorhersage-Datenanalyse ist eines der Hauptprinzipien für die zukünftige Planung von Unternehmen. Zum Vergleich: Situation-Analyse verwendet hauptsächlich Echtzeitdaten, während die Vorhersageanalyse historische Daten verwendet. Sie ist ein mächtiges Werkzeug, da sie statistisch die Risiken aufdeckt, denen das Unternehmen in Zukunft gegenüberstehen kann, zukünftige Kundentrends und die wirtschaftliche und soziale Situation auf lange Sicht. Aber sie ist nicht darauf beschränkt; Sie können hier die allgemeinen Vorteile überprüfen:
Vorteile der Vorhersageanalyse
- Kostensenkung: Sie können mit den Modellierungstechniken der Vorhersageanalyse den richtigen Zeitpunkt und effiziente Maßnahmen für Ihr Unternehmen berechnen, um die Gesamtkosten zu minimieren.
- Betrugserkennung: Sie können mit Hilfe von Vorhersageanalyse-Software ungewöhnliche Aktivitätsmuster in historischen Daten erkennen und sich so gegen Betrug schützen.
- Risikominderung: Manchmal ist es nicht klar, wann und wo ein Risiko für ein Unternehmen entstehen wird. Dies gilt jedoch in der Regel für Unternehmen, die sich nicht bereits mit Methoden wie der Vorhersageanalyse auf solche Situationen vorbereitet haben. Hätten sie diese Analyse rechtzeitig durchgeführt, hätten sie das Risiko mindern können.
- Kredit-Scoring und -Bewertung: Sie können mit historischen Daten nicht nur das Kredit-Scoring und die Bewertung im Bankwesen, sondern auch das Kreditrisiko anderer Unternehmen analysieren. Auf diese Weise erhalten Sie eine Vorhersage, die Sie bei Entscheidungen über potenzielle Kreditnehmer und Geschäftspartner nutzen können.
- Vorhersage von Kundenbedürfnissen: Sie haben vielleicht gehört, dass für die Analyse von Kundenbedürfnissen eine Art Analyse wie Narrativanalyse verwendet wird. Aber die Narrativanalyse ist eine qualitative Art der Analyse und liefert keine numerischen Statistiken wie die Vorhersageanalyse. Daher können Sie mit der Vorhersageanalyse das Verhältnis von Angebot und Nachfrage einfacher lösen.
- Effizienz der Betriebsabläufe: Unternehmen können von Vorhersageanalyse-Tools profitieren, um Arbeitsabläufe und Ressourcenflüsse richtig und effizient zu lenken. Wenn Sie zum Beispiel eine detaillierte Analyse der Lieferkette durchführen, können Sie Ihr Lagermanagement vereinfachen.
- Gesamtentscheidungsfindungseinblick: Natürlich dient die gesamte Datenanalyse dazu, Unternehmen eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Sie können dafür viele verschiedene Analysetypen verwenden, aber letztendlich werden Sie einen der Hauptanalysetypen verwenden: deskriptive, prädiktive und präskriptive Analyse. Und unter diesen gibt Ihnen die prädiktive Analyse quantitative Einblicke.
Das waren einige der Vorteile der prädiktiven Analyse. Es ist eine sehr nützliche Methode, die zuverlässige Daten liefert, da sie in vielen verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens eingesetzt werden kann. Da hier jedoch nicht erklärt wird, wie sie durchgeführt wird, werden die Techniken der prädiktiven Analyse im nächsten Abschnitt erläutert.
Techniken & Methoden der prädiktiven Analyse
Es gibt eine Vielzahl von prädiktiven Analysetechniken, die Sie verwenden können, um Ihre großen Datenmengen in handlungsfähige Erkenntnisse umzuwandeln. Diese verschiedenen Methoden sind in der Regel in Software und künstliche Intelligenz-Modelle integriert. Auf diese Weise können sie effektive statistische Modellierung durchführen, die frei von Fehlern ist, die Menschen manuell machen können.
Ohne weitere Umschweife können Sie die gängigen Techniken der prädiktiven Analyse mit Beispielen in den folgenden Artikeln lesen:
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse wird als prädiktive Analysemethode verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen. Sie liefert als Ergebnis der Berechnung dieser Variablen einen numerischen Vorhersagewert.
Beispiel: Sie planen, ein Produkt (abhängige Variable) zu verkaufen. Daher möchten Sie die Fernsehwerbeausgaben und Plakatwerbeausgaben (unabhängige Variablen) für diesen Verkauf schätzen. Wenn Sie das Regressionsmodell anwenden, können Sie die Auswirkungen jeder dieser Faktoren mit quantitativen Werten bewerten. Als Ergebnis dieses Modells können Sie, wenn eine positive Korrelation zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen festgestellt wird, die notwendigen Ausgaben für Werbung für Ihr Unternehmen tätigen.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume zeigen visuell Entscheidungsprozesse mit einem Baumdiagramm unter Verwendung von Data-Mining-Algorithmen. Die Zweige des Baumes repräsentieren eine Idee, und die Blätter dieser Zweige werden zu einem Ergebnissegment. Daher ist es eine geeignete Methode für vorhersagebasierte Klassifikationen.
Beispiel: Wenn Sie einen Verkaufsentscheidungsbaum erstellen, wird er Zweige wie diese haben: Marketing, Kundenzufriedenheit, Großhandel, Einzelhandel, etc. Durch die Auswertung dieser Zweige können Sie mögliche Vorhersagen über die Verkaufssituation für Ihr Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt oder an einem bestimmten Ort sehen.
Clustering
Clustering ist eine Methode, um inhärente Muster oder typische Merkmale von Daten zu gruppieren. Es ist ein Element, das bei der natürlichen Untersuchung von Daten hilft und sie in Segmente für eine genauere Analyse aufteilt.
Beispiel: Ihr Unternehmen hat eine E-Commerce-Anwendung. Sie können Ihre Kunden hier in Segmente unterteilen und sie nach ihren gemeinsamen Punkten gruppieren. Auf diese Weise können Sie Kundenpräferenzen besser bedienen und ihnen leichter geeignete Möglichkeiten anbieten.
Klassifikationsmodelle
Klassifikationsmodelle folgen im Grunde einem ähnlichen Verfahren wie Clustering. Sie klassifizieren Daten durch definierte Muster oder spezifizierte Klassen. Obwohl es in der Regel binär ist, kann es auch mehrklassig sein. Wenn es binär ist, kann es Ergebnisse wie Ja-Nein zeigen, während es in mehrklassig Ergebnisse wie klein, mittel oder groß zeigen kann.
Beispiel: Es kann bei der Vorhersage von Kundenabwanderungen verwendet werden. Wenn Sie Klassifikationsmodelle mit geeigneten Daten erstellen, können Sie die Abwanderungsmuster Ihrer Kunden aufdecken. Dies wird Ihnen helfen, geeignete Strategien zu ergreifen, um potenzielle Abwanderungsrisiken in Zukunft zu reduzieren.
Zeitreihenprognose
Zeitreihenprognose ist eine Modellierungsmethode, die verwendet wird, um Verbindungen und Muster zwischen Daten, die zu verschiedenen Zeitintervallen gesammelt wurden, aufzudecken. Es ist wichtig, eine Situation zu verschiedenen Zeitintervallen zu untersuchen, da die Ergebnisse, die durch die Auswertung von Daten allein aus einer bestimmten Zeit gewonnen werden, irreführend sein können.
Beispiel: Sie können dies verwenden, um die Unterschiede in Ihren Verkäufen zwischen Jahren, Jahreszeiten und Monaten vorherzusagen. Oder um zu analysieren, wann Ihre Verkäufe gefragt sind und wann sie zurückgehen.
Häufig gestellte Fragen zu Vorhersageanalysen
Wenn Sie Fragen in Ihrem Kopf haben, weil Sie sich wundern, aber Hilfe bei der Suche nach der Antwort benötigen oder einfach nur verwirrt über einige Teile sind, können Sie einen Blick auf die FAQ werfen. Hier finden Sie eine kurze und prägnante Antwort zu den Informationen, die Sie suchen, ohne zu sehr ins Detail zu gehen.
Die Festlegung des Ziels, das Sammeln der Daten, die Verwendung von Algorithmen und Techniken zur Analyse der Daten und schließlich der Einsatz des Vorhersagemodells.
Die gebräuchlichsten Werkzeuge für die prädiktive Analyse sind Algorithmen des maschinellen Lernens und Programmiersprachen wie Python und R. Darüber hinaus können viele verschiedene Werkzeuge wie RapidMiner, MonkeyLearn und Rattle zur Datenerfassung verwendet werden. MC Power Bl, Tableau und SAS Bl können ebenfalls als Business Intelligence-Tools verwendet werden.
Zunächst sollten Sie Ihre Ziele klar definieren und damit beginnen, relevante Daten für Ihre Analyse zu sammeln. Anschließend sollten Sie die Muster in den Daten erkennen und geeignete Modellierungsmethoden wählen. Und schließlich bewerten Sie das Modell und nutzen es für Ihren Entscheidungsprozess.
Obwohl sie sich insofern ähneln, als sie dazu dienen, zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten abzuschätzen, ist die prädiktive Analytik breiter angelegt. Gleichzeitig konzentriert sich die Prognoserechnung auf ein engeres Ergebnis. Predictive Analytics verwendet Daten, um verschiedene Bereiche zu modellieren, während Forecasting keine so umfassende Spezialisierung aufweist.
Schlussfolgerung
Alles in allem kann gesagt werden, dass Vorhersageanalysen eine wichtige Grundlage für Unternehmen sind. Und es ist auch eine großartige Möglichkeit, mit Veränderungen Schritt zu halten. Natürlich erreicht es dies mit genauen historischen Daten unter Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und künstlicher Intelligenz. Auf diese Weise bleibt ein Unternehmen auf dem wettbewerbsintensiven Markt bestehen. Und es löst zumindest teilweise die unbekannte Komplexität der Zukunft. Aufgrund dieser Vorteile ist es für Unternehmen, die wachsen und ihren Platz auf dem Markt ständig stärken möchten, sehr notwendig. In diesem Artikel werden unter separaten Überschriften erklärt, was Vorhersageanalyse ist, ihre Vorteile und Methoden, damit Sie davon profitieren können. Von nun an liegt es an Ihrer Initiative, ob Sie es nutzen, um sich weiterzuentwickeln.
Mitwirkende
forms.app, dein kostenloser Formulargenerator
- Unbegrenzte Ansichten
- unbegrenzte Anzahl von Fragen
- unbegrenzte Benachrichtigungen
Ähnliche Beiträge
Datenanalyse: Arten, Methoden & Beispiele
Arten der Datenanalyse in der Forschung (+ Beispiele)
