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

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.

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.