Was versteht man unter Prädiktive Analytik?
Prädiktive Analytik bezieht sich auf den Prozess der Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Diese Technik basiert auf der Analyse historischer Daten, um Muster zu identifizieren und Modelle zu entwickeln, die verwendet werden können, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Prädiktive Analytik wird in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt, wie z. B. im Marketing, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, in der Produktion und in der Logistik, um Entscheidungen zu optimieren, Risiken zu minimieren und Chancen zu identifizieren.
Typische Funktionen einer Software im Bereich "Prädiktive Analytik" sind:
- Datenintegration: Sammeln und Konsolidieren von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse.
- Datenbereinigung und -vorbereitung: Bereinigen und Aufbereiten von Daten, um sie für die Analyse geeignet zu machen.
- Feature-Engineering: Identifizierung und Auswahl relevanter Merkmale oder Variablen für die Vorhersage.
- Modellbildung: Entwicklung statistischer Modelle und Algorithmen basierend auf historischen Daten.
- Trainieren von Modellen: Anpassen und Trainieren von prädiktiven Modellen mit historischen Daten.
- Modellvalidierung: Überprüfung und Validierung von prädiktiven Modellen anhand unabhängiger Testdaten.
- Vorhersagen treffen: Verwenden von trainierten Modellen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.
- Optimierung von Modellen: Feinabstimmung von Modellen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu verbessern.
- Visualisierung von Ergebnissen: Darstellung von Vorhersagen und Ergebnissen in übersichtlichen Grafiken oder Dashboards.
- Einsatz in Echtzeit: Integration von prädiktiven Modellen in Echtzeit-Systeme oder -Anwendungen zur automatisierten Entscheidungsunterstützung.