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Die Datenanalyse wird in der Regel in f眉nf Haupttypen unterteilt: deskriptive, diagnostische, pr盲skriptive, pr盲diktive und Echtzeitanalyse. Von diesen Typen beantwortet die pr盲diktive Analyse die Frage, welche Ergebnisse in der Zukunft m枚glich sind. Mithilfe von maschinellem Lernen, Datenerfassungstechniken, statistischen Algorithmen und Modellierung bietet die pr盲diktive Analyse Einblicke in die besten M枚glichkeiten zur L枚sung schwieriger Probleme.听

Pr盲diktive Analysen sind 蹿眉谤 eine Vielzahl von Branchen wichtig, z. B. 蹿眉谤 Banken, Einzelhandel, Versorgungsunternehmen, Gesundheitswesen, 叠别丑枚谤诲别苍, Fertigung, Automobilbau, Luft- und Raumfahrt und viele mehr.听

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber die Vorteile der pr盲diktiven Analyse und wie Sie eine Karriere in diesem Bereich beginnen k枚nnen.听

Was ist pr盲diktive Analyse?

Die pr盲diktive Analyse verwendet historische Daten, die aus vergangenen Ereignissen gewonnen wurden, um Vorhersagen 眉ber Szenarien zu treffen, die in der Zukunft eventuell eintreten. In gewisser Weise ist die pr盲diktive Analyse ein wichtiger Teil des Menschseins. Jeder versucht st盲ndig, die Welt um uns herum vorherzusagen, sei es beim Lesen eines Buches und dem Erraten des Endes oder beim Autofahren und der Vorhersage, was sich andere Autofahrer aufgrund ihrer Blinker verhalten werden.听

Heutzutage erm枚glichen Technologien wie maschinelles Lernen und Data-Mining leistungsstarke vorausschauende Analysen, die Unternehmen bei der L枚sung komplexer Probleme helfen. Unter dem Oberbegriff der pr盲diktiven Analyse finden Sie verschiedene Techniken, die Ihnen bei der L枚sung verschiedener Problemstellungen helfen. Innerhalb jeder Art von pr盲diktiver Analyse finden Sie auch spezifische Modelle. Die Vielzahl an Tools 蹿眉谤 die pr盲diktive Analyse erm枚glicht ein breites Spektrum an Anwendungen und Gesch盲ftszwecken.听

Arten der pr盲diktiven Analyse

Die pr盲diktive Analyse kann Einblicke in viele verschiedene Arten von Informationen liefern. Zu den wichtigsten Arten von pr盲diktiven Analysemodellen geh枚ren:聽

• Klassifizierungsmodelle: Klassifizierungsmodelle sortieren Daten auf Grundlage historischer Daten in verschiedene Kategorien. Sie k枚nnen dieses Modell verwenden, um Ja- oder Nein-Fragen zu beantworten oder um Daten 蹿眉谤 zus盲tzliche Analysen in Gruppen zu sortieren. Ein Klassifizierungsmodell kann zum Beispiel dabei helfen, festzustellen, ob eine E-Mail Spam ist, und so Betrug aufdecken.听

• Clustering-Modelle: Clustering-Modelle helfen ebenfalls bei der Organisation von Informationen, sortieren diese jedoch nach Attributen. Sie k枚nnen dieses Modell verwenden, um Kunden auf Grundlage ihrer Attribute oder Vorlieben in Profile einzuteilen, was in der Marketingpraxis hilfreich ist.

• Zeitreihenmodelle: Ein Zeitreihenmodell hilft Ihnen bei der Vorhersage zuk眉nftiger Ereignisse, indem es die Entwicklung in der Vergangenheit 眉ber einen bestimmten Zeitraum betrachtet, wobei der Schwerpunkt auf der Saisonalit盲t liegt. Ein Unternehmen mit saisonalen Merkmalen - z. B. ein Restaurant mit Sommerterrasse - ben枚tigt beispielsweise Zeitreihenmodelle, um die Einnahmen 蹿眉谤 das n盲chste Jahr vorherzusagen.听

Pr盲diktive Analysetechniken

Es gibt mehrere pr盲diktive Analysetechniken, darunter beliebte Techniken wie Regression, 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 und neuronale Netze. Im Folgenden finden Sie eine Aufschl眉sselung der einzelnen Techniken und ihrer Besonderheiten:

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eine Technik zur Vorhersage von Beziehungen zwischen Variablen. Bei der Identifizierung von Schl眉sseldaten in kontinuierlichen und gro脽en Datens盲tzen sucht die Regressionstechnik nach Mustern, um festzustellen, wie Faktoren den Wert beeinflussen. Mit einem Regressionsmodell k枚nnen Sie zum Beispiel vorhersagen, wie viele Kunden einen Artikel zu einem bestimmten Preis kaufen werden.听

贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别

Ein Entscheidungsbaum dokumentiert den Entscheidungsprozess Ihres Kunden und klassifiziert die Daten in verzweigte Teilmengen. Zu diesem Zweck muss das Vorhersagemodell nach Variablen suchen, die die Daten in nat眉rliche Untergruppen aufteilen. 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 sind sehr beliebt, da die Ergebnisse leicht verst盲ndlich sind und eine hervorragende visuelle Darstellung bieten.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine pr盲diktive Analysetechnik, die KI einsetzt, um nichtlineare Datens盲tze oder Datens盲tze ohne klar definierte mathematische Beziehungen zu modellieren. Im Vergleich zu einfacheren Methoden wie 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别n oder Regressionsmodellen sind neuronale Netze komplexere Werkzeuge, die h盲ufig zur Untersuchung komplexer Zusammenh盲nge eingesetzt werden.听

Pr盲diktive Analysetools

Pr盲diktive Analysetools, wie Software und statistische Programmiersprachen helfen Analysten bei der Erfassung und Bearbeitung gro脽er Datenmengen, indem sie k眉nstliche Intelligenz und Gesch盲ftsberichte miteinander verbinden. Im Folgenden werden zwei g盲ngige Tools 蹿眉谤 pr盲diktive Analysen vorgestellt - R und SAS.听

R

R ist eine Programmiersprache zum Speichern, Sortieren und Bearbeiten von Daten, die auch grafische Funktionen zur Visualisierung der Beziehungen zwischen Daten bietet. Als Open-Source-Tool steht es jedem kostenlos zur Verf眉gung und kann flexibel an spezifische Bed眉rfnisse angepasst werden. Es ist eher 蹿眉谤 Einzelpersonen oder kleinere Unternehmen attraktiv. Obwohl R eine vollst盲ndige Umgebung 蹿眉谤 Analysen bietet, ist es im Kern eine Programmiersprache und kann mit anderen Sprachen wie C, C++ und Fortran integriert werden.

SAS

SAS, das statistische Analysesystem, ist eine Reihe von Tools zum Speichern, Sortieren, Verstehen und Visualisieren von Daten. Als Business-Intelligence-Software umfasst SAS eine Reihe von Tools, die speziell 蹿眉谤 Unternehmen entwickelt wurden, wie z. B. eine Software zur Bek盲mpfung von Geldw盲sche, die Statistik und maschinelles Lernen kombiniert. SAS Viya ist die neueste Version von SAS und bringt die gesamte Funktionalit盲t des Systems auf eine benutzerfreundliche Plattform, die Tools 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz enth盲lt. Obwohl SAS lizenzpflichtig ist, kann die All-in-One-Natur der Software den Einstieg 蹿眉谤 Analysten erleichtern.听

Wozu werden pr盲diktive Analysen eingesetzt?

Pr盲diktive Analyse ist ein wichtiger Teil der Business-Intelligence-Technologie, doch die Einsatzm枚glichkeiten dieser Technologie gehen weit 眉ber die Gewinnsituation Ihres Unternehmens hinaus. Pr盲diktive Analysen werden in der Praxis in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, in der Luftfahrt und in anderen Bereichen.听

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele da蹿眉谤, wie pr盲diktive Analysen den Erfolg und die Ergebnisse eines Unternehmens verbessern k枚nnen.听

Verbessern der Leistung

Georgia-Pacific nutzte pr盲diktive Analysen, um die Leistung seines Werks im April 2020 zu verbessern, als es in vielen Teilen der USA aufgrund von Lieferkettenausf盲llen w盲hrend der weltweiten Pandemie zu einem Mangel an Toilettenpapier kam. Um die Produktion schnell zu steigern, setzte Georgia-Pacific Analytik ein, um die Effizienz der Anlagen zu verbessern und mehr Papier zu produzieren. Das Unternehmen setzte pr盲diktive Analysen auch ein, um seine Logistikabteilung zu unterst眉tzen, als sich die Nachfrage nach Papierprodukten und Reinigungsmitteln von fr眉heren Hauptabnehmern wie Hotels auf die Nachfrage von Haushalten verlagerte.听

Optimieren von Marketingkampagnen und Vorhersage des Kundenverhaltens

Ulta Beauty setzt Predictive Analytics ein, um seine digitalen Marketingkampagnen zu personalisieren und den Kunden Erfahrungen zu bieten, die sie mit gr枚脽erer Wahrscheinlichkeit begeistern. Mithilfe der Daten, die das Unternehmen im Rahmen seines Kundenbindungs- und Pr盲mienprogramms gesammelt hat, konnte Ulta Beauty Vorhersagen 眉ber andere Produkte treffen, die seinen Kunden gefallen k枚nnten. Das Unternehmen nutzt au脽erdem Vorhersagemodelle, um den effektiven Einsatz seiner Printmarketing-Kampagnen zu bestimmen, wodurch es Kosten einspart, ohne die Wirksamkeit seines Programms zu verlieren.听

Risiko reduzieren

Das Luft- und Raumfahrtunternehmen Lockheed Martin nutzt pr盲diktive Analysen, um die Wartung von Flugzeugen zu verwalten. Mithilfe von pr盲diktiven Analysen l盲sst sich feststellen, wann Teile ausgetauscht oder gewartet werden m眉ssen, wodurch die Flugzeugflotte sicherer und zuverl盲ssiger wird. Sie hilft auch, die Kosten 蹿眉谤 unerwartete Reparaturen zu senken.听

Verbesserte Diagnostik im Gesundheitswesen

Ein Beispiel da蹿眉谤, wie pr盲diktive Analysen die Diagnostik im Gesundheitswesen verbessern k枚nnen, ist das Healthy Nevada Project. Dieses Projekt bietet DNA-Tests 蹿眉谤 ihre Gemeinschaft an, um negative gesundheitliche Folgen im Zusammenhang mit der Genetik und anderen Gesundheitsfaktoren, wie dem Zugang zur Gesundheitsversorgung, vorherzusagen und pr盲ventive Ma脽nahmen zu ergreifen.听

Wer nutzt pr盲diktive Analysen und wie man in die Branche einsteigt

Wie Sie sehen, ist die pr盲diktive Analyse 蹿眉谤 ein breites Spektrum von Branchen und Anwendungen relevant. Wenn Sie sich 蹿眉谤 eine Karriere im Bereich der pr盲diktiven Analytik interessieren, sollten Sie drei m枚gliche Berufsbezeichnungen in Betracht ziehen: Business Analyst, Data Scientist und Senior Data Specialist. Im Folgenden finden Sie eine Aufschl眉sselung der einzelnen potenziellen Berufe:

1. Business Analyst聽

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 鈧� 55.000 []

Anforderungen: Um Business Analyst zu werden, ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss erforderlich, oft in Betriebswirtschaft, Mathematik oder Informatik.听

Als Business Analyst tragen Sie dazu bei, Entscheidungen zu treffen, um die Leistung des Gesch盲ftsbetriebs zu verbessern. Sie k枚nnen mit Daten arbeiten, um aktuelle und aufkommende Gesch盲ftstrends zu verstehen und datengest眉tzte Vorhersagen 蹿眉谤 die Zukunft zu treffen. In dieser Funktion arbeiten Sie direkt an der Datenerfassung und entwickeln Modelle, um Daten zu verstehen und zu interpretieren, und geben Ihre Ergebnisse an die F眉hrungsebene weiter.听

2. Data Scientist

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 鈧� 57.200 []

Anforderungen: In der Regel ist ein Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Statistik erforderlich, um Datenwissenschaftler zu werden.听

Als Datenwissenschaftler sammeln und analysieren Sie Daten . Sie nutzen Ihre Ergebnisse auch, um Empfehlungen auszusprechen. In dieser Funktion erstellen Sie m枚glicherweise Algorithmen zur Interaktion mit Daten. Sie k枚nnen auch 蹿眉谤 die Visualisierung von Daten verantwortlich sein, z. B. 蹿眉谤 die Erstellung von Diagrammen und anderen grafischen Datenvisualisierungen. Datenwissenschaftler machen Daten 蹿眉谤 andere Interessengruppen zug盲nglich.听

3. Datenanalyst im Gesundheitswesen

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 鈧� 57.900 []

Anforderungen: Datenanalysten im Gesundheitswesen ben枚tigen in der Regel einen 盲hnlichen Abschluss wie Datenwissenschaftler, z. B. einen Bachelor-Abschluss in Mathe oder Statistik. Manchmal wir ein Master-Abschluss bevorzugt.听

Als Datenanalyst im Gesundheitswesen nutzen Sie Daten aus dem Gesundheitswesen, um Kosten, Patientenergebnisse und die Qualit盲t der Versorgung zu verbessern. In dieser Position sammeln und analysieren Sie Daten, um Empfehlungen zu geben, welche Ma脽nahmen die Krankenhausverwaltung ergreifen kann, um die Leistung zu verbessern. Datenanalysten im Gesundheitswesen helfen bei der Verwaltung der riesigen Datenmengen, die im Gesundheitswesen generiert werden, und machen sie verwertbar und interaktiv.听

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