Predictive Analytics

Die Zukunft Ihres Unternehmens vorhersagen - basierend auf Ihren Daten

Funktionsweise

Predictive Analytics kombinieren Techniken von Statistiken, Data Mining und maschinellem Lernen, um Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Egal ob Marketing, Compliance, Kunden-Service, Betrieb oder andere Geschäftseinheiten – Ihre Daten zeigen Ihnen, wo Sie stehen. Und sie sagen Ihnen voraus, wohin Ihr Weg geht.

Welchen Ansatz verfolgen Unternehmen für prädiktive Analysen? Die wichtigsten Phasen eines Analyselebenszyklus umfassen:

  • Vorbereitung analytischer Daten - Erfassen, Bereinigen und Vorbereiten der Daten für optimale Ergebnisse
  • Visualisierung und Exploration - Untersuchen aller Daten zur Erkennung relevanter Variablen, Trends und Beziehungen
  • statistische Analyse - Einsetzen beliebiger Statistiken, von einfachen deskriptiven Statistiken bis hin zu komplexen Bayes’schen Analysen, um Unsicherheiten zu quantifizieren, Schlüsse zu ziehen und Entscheidungen zu treffen
  • prädiktive Modellierung - Erstellen eines prädiktiven Modells mithilfe von Statistik-, Data Mining- oder Text Mining-Algorithmen, einschließlich der Transformation und Auswahl wichtiger Variablen
  • Modellbereitstellung - Anwenden des neuen Champion-Modells auf neue Daten, nach dessen Validierung und Genehmigung
  • Modellmanagement und -überwachung - Untersuchen der Modell-Performance, um sicherzustellen, dass das Modell auf dem aktuellsten Stand ist und zuverlässige Ergebnisse liefert

Dokumente zum Download

 
 

Blogbeiträge zum Thema Predictive Analytics

Customer Success

WM-Beitrag zu Predictive Analytics im Fußball - so kann es wirklich funktionieren

Predictive Analytics könnte im Fußball eine viel größere Rolle spielen. Dabei geht es nicht so um die Möglichkeiten, einzelne Spielergebnisse oder Saison-Endstände vorherzusagen. In anderen Sportarten wird bereits analytischer gearbeitet. Ein Überblick, der den Begriff „Predictive Analytics“ allgemeinverständlich illustriert.

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