Predictive Analytics

Pre­dic­tive Ana­lyt­ics hebt sich von Descrip­tive und Diag­nos­tic Ana­lyt­ics ab, indem auf Basis his­torisch­er Dat­en zukün­ftige Entwick­lun­gen vorherge­sagt wer­den. Die Frage: Was wird passieren? ste­ht im Mit­telpunkt und soll mit sta­tis­tis­chen Mod­ellen, Data Min­ing und Maschinellem Ler­nen ergrün­det werden. 

Welche Methoden der Datenanalyse-Mindmap können mit Predictive Analytics verknüpft werden?

Grundle­gende Methoden:

  • Regres­sion­s­analyse
  • Zeitrei­hen­analyse
  • Diskrim­i­nan­z­analyse
  • Logis­tis­che Regression
  • Con­joint-Analyse

Fort­geschrit­tene Methoden:

  • Mul­ti­di­men­sion­ale Skalierung
  • Neu­ronale Netze
  • Nicht­lin­eare Regressionsanalyse
  • Struk­tur­gle­ichungsmod­elle
  • Auswahlbasierte Con­joint-Analyse
 
Grafis­ch­er Überblick über die grundle­gen­den und fort­geschrit­te­nen Meth­o­d­en, die im Rah­men von Pre­dic­tive Ana­lyt­ics einge­set­zt wer­den können:
 
Welche Use Cases können zu Predictive Analytics gezählt werden?

Zappe mit den Pfeilen durch die Karten. Durch einen Klick auf die jew­eilige Karte gelangst du zum dahin­ter­ste­hen­den Use Case.

Übersicht über alle Use Cases, die zu Predictive Analytics gezählt werden können?

Alle Use Cas­es aus dem Bilderkarus­sell auf einen Blick:

Personaleinsatzplanung
Sortimentsgestaltung
Kündigungsprognose

Pub­lika­tion: Wie Unternehmen Dat­en heute schon nutzen und in Zukun­ft nutzen kön­nen. Her­aus­ge­ber: Fraun­hofer IMW, Inhalt: Data Min­ing und Wertschöpfung

Quellen: gartner.com, industry-analytics.de, sigmacomputing.com, ibm.com, online.hbs.edu,