Was ist prädiktive Analyse?

Was bedeutet prädiktive Analyse? Es handelt sich um eine Reihe von Techniken, mit denen Muster in Daten aufgedeckt werden, um künftige Ergebnisse vorherzusehen. Historische und aktuelle Daten werden in die Zukunft projiziert, um eine Vorausschau zu ermöglichen, die es einem Unternehmen erlaubt, proaktiv zu handeln.

Warum ist die prädiktive Analyse wichtig?

prädiktive Analyse ermöglicht es Organisationen, informierte Entscheidungen zu treffen und weniger reaktiv zu sein. Die Zukunft kann unvorhersehbar sein, daher nehmen Prognosen mit einem angemessenen Genauigkeitsgrad einige der Risiken aus der Entscheidungsfindung.

Was ist prädiktive Analyse - Beispiele

Um zu verstehen, was prädiktive Analyse ist, ist es hilfreich, Beispiele aus verschiedenen Branchen zu betrachten.

Einzelhandel

Durch die Analyse der Einkaufshistorie einer Filiale ist es möglich, den künftigen Bedarf an Lagerbeständen vorherzusehen und den Nachschub entsprechend anzupassen. Variablen wie Saisonabhängigkeit und Veränderungen des lokalen Klimas können berücksichtigt werden, um die Bestellungen der Filiale anzupassen.

Marketingabteilungen können die prädiktive Analyse auch nutzen, um Segmente besser anzusprechen, so dass E-Mail-Kommunikation, Anzeigen und Angebote, die Kunden erhalten, relevant und auf ihre Interessen abgestimmt bleiben.

Telekommunikation

Für Mobilfunkbetreiber ist es wichtig, bestehende Kunden zu halten, denn die Gewinnung neuer Kunden ist teuer. Durch die Analyse des Kundenverhaltens können Betreiber potenzielle Kundenabwanderungen besser vorhersagen und verwalten , sodass der Vertrieb rechtzeitig Angebote unterbreiten kann, um die Kundenbindung zu erhöhen.

Finanzen

Kreditgeber müssen bei der Kreditvergabe das Risiko kontrollieren. Rating-Agenturen können mit Hilfe der prädiktive Analyse das Risiko von Kreditantragstellern berechnen und dann eine angemessene Preisgestaltung auf der Grundlage des Risikos vornehmen.

Versicherung

prädiktive Analyse kann das Risiko der Versicherung einer Person oder eines Unternehmens auf der Grundlage einer Reihe von Faktoren wie Standort, frühere Schadensfälle und Kreditwürdigkeit bewerten. Dies hilft den Versicherern, risikoangepasste Prämien zu erstellen, wenn sie Angebote für Versicherungspolicen machen.

Reisen

Mit Hilfe der prädiktive Analyse sind die Fluggesellschaften zunehmend in der Lage, die besten Ticketpreise zu ermitteln, um den Absatz und die Einnahmen zu maximieren. Die Preise werden kontinuierlich angepasst, wenn sich die Bedingungen ändern.

Fertigung

Die Fertigung ist ein sehr eingeschränkter Prozess, bei dem der verfügbaren Lagerhaltung, den Vorlaufzeiten für den Transport und der Produktivität Grenzen gesetzt sind. Die Hersteller verwenden prädiktive Analyse , um die Nachfrage vorherzusagen und die Produktionsniveaus so festzulegen, dass sie kennenlernen erwartete Nachfrage kennenlernen . Anpassungen werden kontinuierlich vorgenommen, um sicherzustellen, dass die richtigen Fertigungs-, Lager- und Logistikkapazitäten verfügbar sind.

Cashflow-Management

prädiktive Analyse kann helfen, den Cashflow eines Unternehmens besser zu verwalten. Genauere Cashflow-Prognosen können dazu beitragen, dass die eingehenden Einnahmen mit den Betriebsausgaben in Einklang gebracht werden, um ein gesundes Betriebskapitalniveau zu erhalten.

Vorteile der prädiktive Analyse

Um zu verstehen, was prädiktive Analyse ist, muss man wissen, dass vorausschauende Analyse Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. prädiktive Analyse hilft, Risiken durch bessere Erkenntnis auszugleichen. Unternehmen können betriebliche Entscheidungen sicherer treffen, wenn sie durch eine gründliche Analyse empirischer Daten gestützt werden.

Unternehmen können neue Geschäfte analysieren und ausführen, die wahrscheinlich die beste Rendite versprechen, was wiederum zu höheren Einnahmen führen kann.

prädiktive Analyse helfen dabei, die Kunden zu binden und zufrieden zu stellen und so die Bindungsrate zu erhöhen.

Erste Schritte bei der prädiktive Analyse

Nachfolgend sind die Schritte aufgeführt, die Unternehmen befolgen können, um mit ihrer prädiktive Analyse Migration zu beginnen:

• Der erste Schritt in jedem Projekt der prädiktive Analyse besteht darin, zu entscheiden, welche Fragen beantwortet werden müssen.
• Als Nächstes sammeln Sie die historischen und Echtzeitdaten, die Sie zum trainieren Ihres ModellsMaschinelles Lernen benötigen. Die Daten stammen oft aus mehreren Quellen.
• Sie müssen Daten für die Analyse umwandeln, filtern, formatieren und bereinigen.
• Sie benötigen eine skalierbar Datenplattform, um Daten für die Analyse zu speichern.
• Wählen Sie die geeigneten Analysetechniken aus, die Sie für die Analyse anwenden wollen.
• Testen Sie die Ergebnisse und feinabstimmen Sie das Analysemodell feinabstimmen , um die Genauigkeit zu verbessern.
• Visualisieren Sie die Ergebnisse, um die Kommunikation von Erkenntnissen zur Unterstützung der Geschäftsinitiative zu verbessern.

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