Predictive Analytics
Silk Data hilft seinen Kunden, ihr Geschäft durch den Einsatz von Predictive Analytics auf Basis von Kundendaten und modernsten Machine-Learning-Techniken zu optimieren. Die Vorhersagen helfen, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse für das Unternehmen zu bestimmen und die optimale Strategie zu wählen.
Zeit: 3 Monate
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist die Nutzung von Daten, statistischen Algorithmen und Machine-Learning-Techniken, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf Basis historischer Daten zu bestimmen. Das Ziel ist es, über das Wissen darüber, was geschehen ist, hinauszugehen und eine bessere Einschätzung darüber zu geben, was in Zukunft geschehen wird. Predictive Analytics ist vielleicht eine der häufigsten Anwendungen von Machine Learning und KI in der Wirtschaft sowie bei der Textzusammenfassung. Dies umfasst Anwendungen, die von der Vorhersage von Kundenabwanderung und Bonitätsbewertung bis hin zur Vorhersage von Geräteausfällen reichen.
Zweck
Das Geschäftsziel von Predictive Analytics ist die Optimierung von Unternehmensdatenprozessen durch die Nutzung versteckter Muster. Vorhersagen, wenn sie mit ausreichendem Zeitvorsprung gemacht werden, ermöglichen es, die Kundenlebensdauer zu verbessern, die Lagerhaltung von Ersatzteilen zu optimieren, Werbekampagnen zu verbessern oder den Abgang wichtiger Mitarbeiter zu verhindern.
Wie funktioniert es?
- Datenanalyse. Dieser Schritt umfasst die visuelle Analyse der Daten, um offensichtliche Muster und Wertebereiche zu erkennen und den Plan für die nächsten Schritte zu konkretisieren.
- Datenbereinigung. Dieser Schritt umfasst die Bereinigung von Datensätzen mit fehlenden Werten und Ausreißern (unplausiblen Werten). Wenn man beispielsweise Hauspreise in den USA analysiert, könnte 1 USD für ein Haus ein legaler Deal sein, aber dieser Preis ist für eine typische Preisprädiktion offensichtlich nicht brauchbar.
Vorteile
- Es hilft, große Risiken zu vermeiden. Die Datenanalyse ermöglicht es, Risiken zu minimieren und die beste Strategie und Geschäftsentscheidungen zu identifizieren.
- Optimierung von Geschäftsentscheidungen. Predictive Analytics erleichtert die Arbeit der Spezialisten erheblich, wenn es darum geht, Kundenbedürfnisse zu bestimmen und darauf zu reagieren.
- Betrugserkennung. Angesichts der zunehmenden Cybersicherheit ermöglicht Predictive Analytics die Identifizierung von Anomalien, die auf Cyber-Schwachstellen und Bedrohungen hinweisen können.
- Steigerung der operationellen Effektivität. Es wird Ihrem Unternehmen helfen, schneller zu funktionieren.
Unsere Erfahrung
Umfangreiche Erfahrungen in den Bereichen ML und KI haben es uns ermöglicht, Predictive Analytics in verschiedenen Bereichen zu testen. Darüber hinaus hat jeder Fall erfolgreiche Ergebnisse sowie einige Punkte gezeigt, auf die man achten sollte. Mehr über unsere Erfahrungen können Sie unten erfahren.
Klickvorhersage für Online-Werbung
Das Ziel des Projekts war es, ein Banner mit der maximalen Wahrscheinlichkeit für einen Nutzerklick zu empfehlen. Das Projekt nutzte Informationen wie Geolokalisierung (Land), verweisende Domain, Nutzersprache und ähnliches, um vorherzusagen, auf welches Banner der Nutzer klicken würde. Eine wichtige Besonderheit dieses Projekts war, dass die meisten Nutzer überhaupt nicht auf Banner klicken. Daher waren für eine zuverlässige Vorhersage zehn bis hundert Millionen Datensätze erforderlich.
Predictive Analytics für Tierfarmen
Das Ziel war es, die Überlebenswahrscheinlichkeit von Tieren in großen Farmen in Abhängigkeit von der Krankengeschichte (Krankheiten, Gewichtszunahme, Blutuntersuchungen und andere wichtige Merkmale) vorherzusagen. Das Hauptproblem dieses Projekts waren fehlende oder fehlerhafte Daten, wie zum Beispiel ein Tiergewicht von mehreren zehn Tonnen. Dennoch führte die richtige Auswahl von Algorithmen und Parametern zu einem erfolgreichen Pilotprojekt.
Wesentliche Erkenntnisse
Der Erfolg eines Predictive-Analytics-Projekts hängt maßgeblich von mehreren Schlüsselfaktoren ab, nämlich:
- Zugang zu Fachexperten (Subject Matter Experts, SMEs) und effiziente Zusammenarbeit mit dem Kunden
- Zugang zu relevanten Daten
- Datenverständnis, durch Diskussionen zur Datenvorverarbeitung mit dem Kunden sowie Besprechungen von Visualisierungen und anderen Analysen
Weitere Informationen zur Nutzung von Predictive Analytics, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Unternehmen finden Sie in unserem Leitfaden.
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