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Advanced Analytics umfasst verschiedene Techniken der Datenanalyse, wie beispielsweise Machine Learning und 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Datenmodellierung, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Unternehmen nutzen Advanced Analytics, das einige der fortschrittlichsten Techniken der Datenwissenschaft umfasst 蹿眉谤 verschiedene Zwecke 鈥� von der Erkennung betr眉gerischer Aktivit盲ten 眉ber die Entwicklung gezielter Marketingkampagnen bis hin zur Prognose der zuk眉nftigen Gesch盲ftsentwicklung (und vielem mehr).

Die datenbasierten Erkenntnisse, die durch Advanced-Analytics-Methoden gewonnen werden, sind 蹿眉谤 unz盲hlige Unternehmen weltweit zunehmend unverzichtbar. In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber Advanced Analytics, wie es sich von anderen 盲hnlichen Datenanalysemethoden unterscheidet, welche Techniken es ausmachen und welche Vorteile es in der Praxis bietet. Wenn Sie diese fortgeschrittenen Techniken anschlie脽end selbst erlernen m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 das Google Advanced Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat) anmelden.

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics ist ein Oberbegriff 蹿眉谤 verschiedene Datenanalysetechniken, die vorwiegend 蹿眉谤 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Zwecke eingesetzt werden, wie etwa maschinelles Lernen, 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Modellierung, neuronale Netzwerke und k眉nstliche Intelligenz (KI). Unternehmen nutzen Advanced Analytics typischerweise, um zuk眉nftige Ergebnisse vorherzusagen und ihre Entscheidungsfindung zu steuern, nicht nur, um gesch盲ftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen nutzen Advanced Analytics 蹿眉谤 eine Vielzahl von Zwecken, unter anderem um aufkommende Markttrends zu erkennen, Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung zu reduzieren und komplexe Marktdynamiken vorherzusehen.聽

Advanced Analytics vs. Business Intelligence聽

Obwohl sie einige Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es zwischen Business Intelligence und Advanced Analytics wesentliche Unterschiede und Einsatzm枚glichkeiten.聽

Traditionelle Business Intelligence (BI) nutzt g盲ngige Datenanalysetechniken wie Datenvisualisierung, Data Mining, statistische Analysen und Reporting, um auf Basis aktueller und historischer Daten umsetzbare Erkenntnisse 蹿眉谤 Unternehmen zu gewinnen. Daher wird BI 蹿眉谤 deskriptive Analysen eingesetzt, also die Analyse sowohl historischer als auch aktueller Daten, um die aktuelle Gesch盲ftsentwicklung zu beschreiben.聽

Beispielsweise k枚nnte eine Streaming-Plattform mithilfe von BI-Methoden die Anzahl ihrer aktuellen Abonnenten und ihre beliebtesten Inhalte ermitteln. Mit diesem Wissen k枚nnte das Unternehmen dann beginnen, seine beliebtesten Inhalte zu bewerben, um bestehende Abonnenten zu halten und neue zu gewinnen.聽

Advanced Analytics hingegen nutzt komplexere Datenanalysetechniken wie Machine Laening, um Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung von Unternehmen zu verbessern. Daher wird Advanced Analytics sowohl 蹿眉谤 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 als auch 蹿眉谤 辫谤盲蝉办谤颈辫迟颈惫别 Analysen eingesetzt, d. h., es dient dazu, zuk眉nftige Ergebnisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen zu geben.

Dieselbe Streaming-Plattform k枚nnte beispielsweise mithilfe fortschrittlicher Analyseverfahren sowohl vergangene saisonale Trends identifizieren als auch deren zuk眉nftige Entwicklung prognostizieren. Diese Prognosen k枚nnten wiederum langfristige Gesch盲ftsentscheidungen beeinflussen, beispielsweise die Produktion neuer Inhalte, die besser auf diese Trends abgestimmt sind.聽

Techniken 蹿眉谤 Advanced Analytics

Advanced Analytics umfassen eine Vielzahl wirkungsvoller Techniken, die Unternehmen dabei helfen k枚nnen, strategische Entscheidungen zu treffen.

Im Kern handelt es sich bei Advanced Analytics eigentlich nur um eine Sammlung von Techniken und Methoden der Datenanalyse. W盲hrend einige dieser Techniken (wie Datenvisualisierung und Data Mining) auch von Datenanalysten auf Einstiegsniveau gut verstanden werden, werden andere (wie Deep Learning und 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Modellierung) h盲ufiger von Data Scientists, Data Engineers sowie Machine Learning Engineers verwendet.聽

Hier sind einige der Techniken, die Sie voraussichtlich verwenden werden, wenn Sie sich eingehender mit Advanced Analytics befassen:

• Bei der 辫谤盲诲颈办迟颈惫别n Modellierung werden Machine Learning und Data Mining kombiniert, um anhand aktueller und historischer Daten potenzielle zuk眉nftige Ergebnisse vorherzusagen.

• Data Mining ist der Prozess der Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien in Datens盲tzen. Um diese Aufgabe zu erf眉llen, wird beim Data Mining h盲ufig eine Kombination aus Statistik, maschinellem Lernen und KI eingesetzt.

• Die Sentimentanalyse analysiert Text und nutzt die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache (NLP), um zu ermitteln, ob die Daten negativ, positiv oder neutral sind. Diese Technik kann Unternehmen helfen, zu verstehen, wie ihre Marke von potenziellen Kunden wahrgenommen wird.

• Clusteranalyse ist der Prozess der Datenanalyse, um Cluster verwandter Datenpunkte zu identifizieren. Typischerweise wird sie zur Klassifizierung von Daten verwendet. Im Machine Learning ist sie ein Beispiel 蹿眉谤 einen un眉berwachten Algorithmus.聽

• Bei der Kohortenanalyse werden gro脽e Datenmengen in klassifizierbare, verwandte Gruppen oder 鈥濳ohorten鈥� unterteilt. Unternehmen nutzen die Kohortenanalyse h盲ufig zur Kundensegmentierung, was bei gezielten Marketingma脽nahmen hilfreich ist.

• Datenvisualisierung ist die grafische oder bildliche Darstellung von Daten. Diese g盲ngige Datenanalyse-Praxis zielt darauf ab, Ergebnisse durch leicht verst盲ndliche visuelle Darstellungen wie Diagramme, Balkendiagramme und Heatmaps zu vermitteln.聽

• Complex Event Processing (CEP) ist eine Methode zur Echtzeitverfolgung und -analyse von Daten, um daraus handlungsrelevante Schlussfolgerungen abzuleiten. Sie verschafft Unternehmen tiefere Einblicke in das aktuelle Geschehen in ihrem Unternehmen und ihren Betriebsabl盲ufen.

• Machine Learning (ML) ist eine Form der k眉nstlichen Intelligenz (KI), die sich mit der Entwicklung analytischer Modelle befasst, die autonom lernen k枚nnen. Zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen werden Algorithmen anhand gro脽er Datens盲tze trainiert, die den Algorithmus mit jeder Iteration schrittweise ver盲ndern.聽

Erfahren Sie mehr 眉ber Machine Learning in der folgenden Vorlesung von Deeplearning.AI und Stanfords Machine Learning Specialization.

Vorteile von Advanced Analytics聽

Advanced Analytics bietet Unternehmen ein Toolkit mit Techniken der Datenanalys, die bei der Bew盲ltigung allt盲glicher gesch盲ftlicher Herausforderungen vielf盲ltige Vorteile bieten. Von der Unterst眉tzung besserer Gesch盲ftsentscheidungen 眉ber die Vorhersage zuk眉nftiger Trends bis hin zur Risikobewertung kann Advanced Analytics Unternehmen bei der Bew盲ltigung sich ver盲ndernder Marktdynamiken unterst眉tzen.聽

Zu den Vorteilen, die Advanced Analytics 蹿眉谤 Unternehmen bieten k枚nnen, geh枚ren: 聽

• Verbesserte Prognosen: Einer der Hauptgr眉nde 蹿眉谤 den Einsatz von Advanced Analytics ist die M枚glichkeit, zuk眉nftige Ergebnisse detaillierter vorherzusagen, als dies mit herk枚mmlichen Methoden m枚glich ist. Beispielsweise kann ein Unternehmen mithilfe von Advanced Analytics die Wahrscheinlichkeit ermitteln, mit der ein bestimmtes Kundensegment oder eine bestimmte Zielgruppe ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft.

• Strategische Orientierung: Advanced Analytics k枚nnen potenzielle Handlungsoptionen 蹿眉谤 Unternehmen mit unsicherer Zukunft aufzeigen. Durch 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Modellierung und die Analyse komplexer Marktdynamiken k枚nnen Unternehmen mithilfe von Advanced Analytics strategische Entscheidungen treffen.

• Reduzierung von Voreingenommenheit: Kognitive Verzerrungen sind ein bekanntes psychologisches Ph盲nomen, das sich negativ auf die Entscheidungsfindung im Berufsleben und im Privatleben auswirken kann. Mithilfe fortschrittlicher Analysemethoden k枚nnen Unternehmen die Auswirkungen solcher Verzerrungen reduzieren, indem sie KI und Machine Learning nutzen, um eine informationsbasierte und gerechte Perspektive zu schaffen.

• Risiken senken: Risiken sind ein fester Bestandteil jeder Unternehmensf眉hrung und jeder Neugr眉ndung, sei es bei der Einf眉hrung eines neuen Produkts oder der Erstellung einer Marketingkampagne. Advanced Analytics k枚nnen Unternehmen dabei helfen, die damit verbundenen Risiken zu senken, indem sie den Beteiligten 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Modelle und verbindliche Leitlinien bereitstellen.聽

Generative KI und Datenanalyse

Generative KI- Tools wie ChatGPT, Google Gemini und Microsoft Copilot erweitern bereits die Arbeit von Datenexperten, einschlie脽lich der Nutzung von Advanced Analytics. Datenexperten nutzen generative KI beispielsweise beim Schreiben von Code, der Automatisierung bestimmter Aufgaben und der schnellen Analyse gro脽er Datenmengen auf Trends und Muster.

Anwendungsf盲lle 蹿眉谤 erweiterte Analysen聽

Es gibt viele praktische Beispiele 蹿眉谤 die Anwendung von Advanced Analytics. Hier sind nur einige Beispiele da蹿眉谤, wie Unternehmen sie 蹿眉谤 eine Vielzahl von Aufgaben nutzen:

1. Betrug erkennen聽

Es 眉berrascht nicht, dass Finanzinstitute einen erheblichen Teil ihrer Zeit darauf verwenden, betr眉gerische Transaktionen zu verhindern, bei denen eine Person oder ein Unternehmen Geld von einem fremden Konto abhebt. Obwohl dieses Problem so alt (wenn nicht sogar 盲lter) ist wie die Banken selbst, nutzen viele Banken heute Advanced-Analytics-Techniken wie 辫谤盲诲颈办迟颈惫别 Erkennung und robotergest眉tzte Prozessautomatisierung (RPA), um potenziell betr眉gerische Transaktionen zu erkennen.聽

2. Marketingstrategie verbessern聽

Bei der Konzeption einer neuen Kampagne achten Marketingfachleute genau darauf, wie viel ihre Bem眉hungen kosten und wie viel sie durch die Gewinnung neuer Kunden verdienen. Daher setzen einige Marketingfachleute heute eine Advanced-Analytics-Technik namens Marketing Mix Modelling (MMM) ein. Diese modelliert die Wechselwirkungen zwischen Marketinginvestitionen, Umsatztreibern und anderen externen Variablen wie der Saisonalit盲t und unterst眉tzt Marketingfachleute bei der Entwicklung kurz- und langfristiger Strategien.聽

3. Wachstumschancen erkennen聽

Erfolgreiche Unternehmen besch盲ftigen sich vor allem mit der Frage, wie sie wachsen und wo sie ihre Ressourcen investieren k枚nnen. Um neue Wachstumschancen zu erkennen, kann Advanced Analytics mithilfe von Big Data Muster identifizieren.聽

Advanced Analytics hilft Unternehmen der chemischen Industrie, ihre Preisstrategie gezielt und flexibel anzupassen. Durch die Analyse von Marktbedingungen, Kundensegmenten und Vertriebskan盲len in Echtzeit konnten sie ihre Preisgestaltung optimieren 鈥� und so ihre Umsatzrentabilit盲t um bis zu 3 Prozent steigern [].

Advanced-Analytics-Tools

Es gibt unz盲hlige Tools, die Sie 蹿眉谤 Advanced Analytics nutzen k枚nnen. Zu den beliebtesten geh枚ren Google Cloud, IBM Watson Studios, Matlab, Altair RapidMiner, Microsoft Azure Machine Learning und SAS Viya.

Verbessern Sie Ihre Analysef盲higkeiten auf 糖心vlog官网观看

Um Advanced-Analytics-Ans盲tze wie Machine Learning zu implementieren, ben枚tigen Sie ein Verst盲ndnis 蹿眉谤 die Vielzahl der Tools und Techniken, die dies erm枚glichen. Bauen Sie Ihre F盲higkeiten in der Datenanalyse und -analyse mit diesen Kursen auf 糖心vlog官网观看 auf:

F眉r grundlegende Datenkenntnisse bietet sich das Zertifikat 蹿眉谤 professionelle Datenanalyse von Google an. In diesem Einsteigerprogramm erlernen Sie wichtige analytische F盲higkeiten und Tools wie Datenbereinigung, SQL und R-Programmierung, die von Datenanalysten auf Einstiegsniveau t盲glich verwendet werden.

Um Ihre vorhandenen Analysef盲higkeiten zu erweitern, melden Sie sich 蹿眉谤 das Google Advanced Data Analytics Professional Zertifikat an. In diesem fortgeschrittenen Lehrplan wenden Sie statistische Methoden zur Datenanalyse an, erstellen Regressions- und Machine-Learning-Modelle zur Datenanalyse und lernen, wie Sie wichtige Erkenntnisse an Stakeholder kommunizieren.

Um praktische F盲higkeiten im Bereich Machine Learning zu entwickeln, testen Sie am besten die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI aus. Mit diesem anf盲ngerfreundlichen Programm erstellen Sie ML-Modelle, trainieren neuronale Netzwerke und wenden Best Practices 蹿眉谤 die ML-Entwicklung an.