Bei der prädiktiven Modellierung werden Entscheidungsbäume, Regressionen und Deep-Learning-Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf historische Daten angewandt, um zukünftige Werte zu prognostizieren und eine fundiertere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Warum ist Predictive Modeling wichtig?
Die prädiktive Modellierung ermöglicht es Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, indem sie historische Daten analysieren, um Muster zu erkennen. So lassen sich Markttrends, Kundenpräferenzen und potenzielle Risiken leichter vorhersehen.
Diese Prognosemodelle minimieren die Kompromisse zwischen Präzision und Kontrolle und der Zeit bis zur Erkenntnis, so dass mehr Mitarbeiter in einem Unternehmen schnelle und genaue Antworten auf geschäftskritische Fragen erhalten.
Prädiktive analytische Modelle
Datenwissenschaftler verwenden je nach Art der ihnen zur Verfügung stehenden Daten und der Art der Fragestellung, die sie beantworten wollen, verschiedene Methoden zur Vorhersagemodellierung.
Im folgenden Abschnitt wird eine Auswahl von prädiktiven Analysemodellen beschrieben.
Prognosemodell
Das Prognosemodell verwendet historische Daten als Input, um fundierte Schätzungen vorzunehmen, die zukünftige Trends voraussagen. Wenn die Vorhersagen der Vergangenheit ungenau sind, können Abweichungen angewandt werden.
Zeitreihen
Eine Zeitreihe besteht aus mehreren Ereignissen, die nach Zeitstempeldaten geordnet sind. Vergangene Werte werden zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet.
Regression
Regressionsmodelle schätzen die Stärke einer Beziehung zwischen Variablen. Ein prädiktives Modell sagt voraus, wie sich Aktionen, die als unabhängige Variablen bezeichnet werden, auf künftige Beziehungen auswirken werden.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind einfacher als die meisten Modelle, eignen sich aber für Klassifizierungsaufgaben wie Empfehlungen und die Erkennung von Anomalie . Sie verwenden eine baumartige Struktur, um Entscheidungen und ihre möglichen Ergebnisse darzustellen, und es werden Verzweigungen erstellt, bis sie ein endgültiges Ergebnis erreichen.
Neuronale Netzwerkmodelle
Ein neuronales Netz ahmt das menschliche Denken mit Hilfe von Knoten in einer geschichteten Struktur nach. Das Netz besteht aus miteinander verbundenen Einheiten oder Knoten, die Neuronen im Gehirn nachbilden. Ein neuronales Netz kann anhand historischer Daten trainiert und durch iterative Anpassung der Gewichte so eingestellt werden, dass der Unterschied zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Ergebnissen minimiert wird.
Logistisches Regressionsmodell
Das logistische Regressionsmodell zielt darauf ab, eine Ja- oder Nein-Antwort zu erhalten, die hilft, das Kundenverhalten vorherzusagen oder die Kundenabwanderung zu antizipieren.
Ausreißer-Modell
Das Ausreißermodell erkennt anomale Dateneinträge innerhalb eines Datensatz. Das Modell kann nicht nur den Betrag, sondern auch den Ort, die Zeit, die Kaufhistorie und die Art eines Kaufs bewerten, um potenziell betrügerische Transaktionen zu erkennen.
Naive Bayes-Modell
Naive Bayes ist nützlich für Aufgaben, die das Erkennen und Analysieren von Kundenfeedback und die Kategorisierung von E-Mails beinhalten.
K-Nächste-Nachbarn-Modell
Die prädiktive Modellierung ist nützlich, um verborgene Beziehungen aufzudecken. Das K-Nächste-Nachbarn-Modell geht von der Annahme aus, dass Cluster ähnliche Informationen Cluster werden. Es handelt sich um ein überwachtes Modell Maschinelles Lernen (ML).
Anwendungen von prädiktiven Modellen
Vertrieb
Die Entscheidung über den richtigen Ansatz für eine Verkaufsbeziehung kann eine schwierige Entscheidung sein. Je nachdem, welche Maßnahmen der potenzielle Kunde ergriffen hat, um in das Stadium zu gelangen, in dem er für einen Anruf bereit ist, ist die Wahl der richtigen E-Mail, Voicemail oder Verkaufstaktik von entscheidender Bedeutung. prädiktive Analyse kann alle über diese Person gesammelten Datenpunkte nutzen und sie mit den Erfolgsquoten der verschiedenen Taktiken vergleichen, die bei ähnlichen Personen in diesem Stadium funktioniert haben. Sie berät das Verkaufsteam über die Vorgehensweise, die am wahrscheinlichsten funktioniert.
Marketing
Marketing-Automatisierungssysteme ermöglichen es einem Unternehmen, die gewünschte Migration für einen Lead zu planen. prädiktive Analyse , die vergangene Interaktionen untersucht haben, können Ratschläge dazu geben, welche Sequenzen oder spezifischen digitalen Assets in zukünftigen Kampagnen zu berücksichtigen sind.
Gaming
Sportwetten nutzen die prädiktive Analyse , um die Wettpreise dynamisch auf der Grundlage sich ändernder Quoten festzulegen und so ihre Gewinnspannen zu erhalten. Das individuelle Spielerverhalten kann analysiert werden, um die optimalen Angebote im Spiel zu präsentieren.
Online-Einzelhandel
prädiktive Analyse kann die Kundenbindung erhöhen, was zu mehr Produktkäufen führt. Frühere Kaufmuster können analysiert werden, um Übereinstimmungen zu finden, und aktuelle Werbeaktionen können den Käufern in Echtzeit angeboten werden, während sie einkaufen.
Aktienhandel
Handelsinformationssysteme können die Preise von Aktien oder Rohstoffen untersuchen, um potenzielle Kauf- oder Verkaufschancen aufzuzeigen. Auch wenn oft behauptet wird, dass die frühere Performance kein Indikator für den zukünftigen Erfolg ist, können Hinweise hilfreich sein.
Risiko- und Betrugsmanagement
Predictive Modeling wird eingesetzt, um Kreditkarten-, Versicherungs- und Banktransaktionen zu bewerten und auf Betrug zu überwachen.
Actian Datenmanagement für prädiktive Analyse
KI-Modelle sind auf gute Daten angewiesen, um genaue prädiktive Analyse zu liefern. Die Actian Data Platform ergänzt Analyseprojekte perfekt, indem sie eine einheitliche Erfahrung für das Einlesen, Transformieren, Analysieren und Speichern von Daten bietet. Die Actian Data Platform bietet eine ultraschnelle Anfrage , selbst für komplexe Workloads, ohne Tuning durch den Einsatz von parallelen Abfragen, die durch Vektorverarbeitung auf CPU verstärkt werden. DataConnect, die integrierte Datenintegrationstechnologie, bereitet die Daten für Analyse und training vor, indem sie Ausreißer entfernt, Daten strukturiert und Werte transformiert, um die Anfrage zu verbessern.
Die Actian Data Platform ist vor Ort und auf mehreren öffentlichen Cloud verfügbar.