Predictive Analytics hat die Art und Weise, wie wir Daten verstehen und mit ihnen umgehen, revolutioniert. Wie der Name schon sagt, ermöglicht uns Predictive Analytics, fundierte Prognosen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vorhandener Daten zu erstellen. Auch wenn das Konzept einfach klingt, sind die Techniken hinter dieser Vorhersagefähigkeit alles andere als einfach. Ziel dieses Blogs ist es, einige der am häufigsten verwendeten Predictive Analytics-Techniken zu erkunden, die diese Voraussichten vorantreiben.
Die lineare Regression ist vielleicht eine der bekanntesten Techniken in Predictive Analytics. Es wird hauptsächlich zur Vorhersage und Identifizierung von Beziehungen zwischen zwei Variablen verwendet. Beispielsweise könnte es verwendet werden, um zukünftige Umsätze auf der Grundlage vergangener Leistungen vorherzusagen.
Im Gegensatz zu ihrem linearen Gegenstück wird die logistische Regression für Klassifizierungsaufgaben verwendet. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen das Ergebnis „Ja“ oder „Nein“ sein kann, wie z. B. beim Filtern von E-Mail-Spam oder bei der Vorhersage der Kundenabwanderung.
Entscheidungsbäume sind hervorragende Werkzeuge sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben. Sie funktionieren, indem sie komplexe Entscheidungen in einfachere, besser überschaubare Fragen zerlegen und so ein baumartiges Entscheidungsmodell bilden.
Random Forests sind ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die typischerweise mithilfe der Bagging-Methode trainiert werden. Sie eignen sich hervorragend für den Umgang mit Überanpassungen und bieten in der Regel präzisere Vorhersagen als ein einzelner Entscheidungsbaum.
Neuronale Netze sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder „Neuronen“. Sie eignen sich hervorragend für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung und gewinnen zunehmend an Bedeutung in Geschäftsanwendungen wie Kundensegmentierung und Umsatzprognosen.
AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Modelle werden im Finanzwesen häufig zur Vorhersage von Aktienkursen und in der Meteorologie zur Wettervorhersage verwendet.
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art wiederkehrendes neuronales Netzwerk, das sich besonders gut für sequentielle Daten eignet und häufig in Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und Finanzprognosen eingesetzt wird.
Bayesianische Methoden wenden den Satz von Bayes an, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese auf der Grundlage neuer Erkenntnisse zu aktualisieren. Bayesianische Techniken sind besonders nützlich unter unsicheren Bedingungen und werden häufig in Bereichen wie E-Mail-Filterung, medizinische Diagnose und A/B-Tests eingesetzt.
SVM wird hauptsächlich für Klassifizierungsaufgaben verwendet, kann aber für die Regression angepasst werden. Es funktioniert durch die Identifizierung der Hyperebene, die einen Datensatz am besten in Klassen unterteilt, und ist besonders effektiv in hochdimensionalen Räumen.
Der k-NN-Algorithmus ist einer der einfachsten Algorithmen für maschinelles Lernen. Es wird häufig bei Klassifizierungsproblemen verwendet, beispielsweise bei der Identifizierung der Kategorie eines Produkts anhand seiner Merkmale. Der Algorithmus klassifiziert jeden Datenpunkt basierend auf der Kategorisierung seiner Nachbarn.
Ensemble-Methoden wie Boosting und Bagging kombinieren mehrere Modelle, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Diese Methoden können die Leistung, Robustheit und Zuverlässigkeit des Modells erheblich verbessern.
Überanpassung und Unteranpassung: Es ist entscheidend, die richtige Balance zu finden, um sicherzustellen, dass das Modell gut verallgemeinert werden kann.
Rechenkosten: Einige Techniken, wie beispielsweise neuronale Netze, können rechenintensiv sein.
Datenvorverarbeitung: Viele Algorithmen erfordern, dass Daten in einem bestimmten Format vorliegen, was möglicherweise zusätzliche Vorverarbeitungsschritte erforderlich macht.
Predictive Analytics-Techniken sind die Motoren, die die Analyse vorantreiben und Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Obwohl es keinen allgemeingültigen Ansatz gibt, kann das Verständnis der grundlegenden Techniken und ihrer geeigneten Anwendungen die Effektivität Ihrer Predictive-Analytics-Initiativen erheblich steigern.
Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler oder ein Unternehmensleiter sind, der datengesteuerte Strategien umsetzen möchte: Wenn Sie sich mit diesen Techniken vertraut machen, erhalten Sie die Werkzeuge, die Sie benötigen, um zukünftige Trends besser vorherzusagen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
