Was sind Predictive Analytics?

Predictive Analytics sind statistische Analysen und Modellierungstechniken, die existierende Daten nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Sie dienen dazu, Muster in den Daten zu erkennen und zukünftige Wahrscheinlichkeiten und Trends zu prognostizieren.

Was versteht man unter Predictive Analytics?

Unter Predictive Analytics versteht man die Verwendung statistischer Modelle und Algorithmen, um anhand von vorhandenen Daten zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorherzusagen. Es handelt sich dabei um eine Methode des Data Mining.

Was ist der Unterschied zwischen Predictive Analytics und Dara Analytics?

Predictive Analytics verwendet statistische Modelle und Prognosen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, während Data Analytics sich hauptsächlich auf die Analyse historischer Daten konzentriert, um Einsichten in vergangene Leistungen zu gewinnen. Einfach ausgedrückt, Data Analytics befasst sich mit der Vergangenheit und Predictive Analytics mit der Zukunft.

Was ist eine Anwendung von Predictive Analytics in der DAA Analytics?

Ein Einsatzgebiet von Predictive Analytics in der DAA Analytics ist die Betrugserkennung. Zum Beispiel können Finanzinstitute Predictive Analytics-Modelle nutzen, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen und ungewöhnliche Aktivitäten, die auf Betrug hindeuten könnten, zu erkennen.

Was ist die grundlegende Definition von Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist eine Form der fortgeschrittenen Analytik, die sowohl neue als auch historische Daten verwendet, um zukünftige Aktivitäten, Verhaltensweisen und Trends vorherzusagen. Sie tut dies durch die Kombination von Datenabbau, Modellerstellung und maschinenbasiertem Lernen.

Wie ist der übliche Ablauf von Predictive Analytics?

Bei Predictive Analytics werden zuerst Daten gesammelt, danach analysiert und vorbereitet, danach wird eine statistische Analyse durchgeführt, um Muster und Beziehungen in den Daten zu identifizieren, abschließend werden die gewonnenen Informationen genutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Welche sind die vier Hauptmerkmale von Predictive Analytics?

Die vier Hauptmerkmale von Predictive Analytics sind Datenabbau, Modellierung, statistische Analyse und Vorhersage.

Predictive Analytics: Definition & Merkmale

Einführung in Predictive Analytics

In der Betriebswirtschaftslehre spielst du mit der Frage, welche Rolle die Datenanalyse spielt? Du könntest dich bereits mit mathematischer Statistik auseinandergesetzt haben und fragen, wie diese in der Praxis angewendet wird, um Unternehmensentscheidungen zu unterstützen. Hier kommt Predictive Analytics ins Spiel. Dieser Bereich der Datenanalyse nutzt eine Vielzahl statistischer und maschineller Lernmodelle, um Prognosen oder Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.

Predictive Analytics ist die Nutzung statistischer Algorithmen und maschinelles Lernen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.

In der Geschäftswelt wird Predictive Analytics verwendet, um wertvolle Einblicke in Kundendaten zu gewinnen, Verkaufstrends zu identifizieren und sogar Betrug zu verhindern. Allerdings ist es nicht nur auf diese Bereiche beschränkt. Beispiele für Anwendungen von Predictive Analytics finden sich in vielen verschiedenen Branchen, von der Gesundheitsfürsorge bis zum Finanzwesen.

Was ist Predictive Analytics: Definition

Term	Definition
Predictive Analytics	Eine Form der fortgeschrittenen Analytik, die sowohl neue als auch historische Daten verwendet, um zukünftige Aktivitäten, Verhaltensweisen und Trends vorherzusagen. Sie tut dies durch die Kombination von Datenabbau, Modellerstellung und maschinenbasiertem Lernen.

Ein Beispiel für die Anwendung von Predictive Analytics könnte in einer Marketingabteilung sein. Hier könnten Datenanalysten Predictive Analytics-Algorithmen auf Kundendaten anwenden, um vorherzusagen, welche Kunden in Zukunft wahrscheinlich ein bestimmtes Produkt kaufen werden. Diese Informationen könnten dann genutzt werden, um gezielte Marketingkampagnen zu gestalten.

Predictive Analytics einfach erklärt

Bei der Verwendung von Predictive Analytics gehst du folgendermaßen vor:

Datensammlung: In dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt.
Datenanalyse: Hier werden die Daten gesäubert, analysiert und vorbereitet.
Statistische Analyse: In dieser Phase werden verschiedene Modelle auf die Daten angewendet, um Muster und Beziehungen zu identifizieren.
Vorhersage: Hier werden die aus der statistischen Analyse gewonnenen Informationen genutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Merkmale von Predictive Analytics

Die Merkmale von Predictive Analytics lassen sich in vier Hauptbereiche unterteilen:

Datenabbau: Predictive Analytics verwendet fortschrittliche Techniken, um tiefe Einblicke in Datenorganisation und -struktur zu gewinnen.
Modellierung: Predictive Analytics nutzt statistische und maschinelle Lernmodelle, um Beziehungen in Daten zu identifizieren und zu quantifizieren.
Statistische Analyse: Mit Predictive Analytics kannst du komplexe statistische Analysen durchführen, um Muster und Trends in Daten zu identifizieren.
Vorhersage: Mit Predictive Analytics kannst du auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen.

Predictive Analytics kann mit anderen Arten der Datenanalyse und maschinellen Lernens kombiniert werden, um leistungsfähige und komplexe Prognosemodelle zu entwickeln. Es kann Maschinenlernalgorithmen wie Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze umfassen - um nur ein paar zu nennen. Dadurch kann Predictive Analytics ein sehr mächtiges Werkzeug zur Informationsgewinnung sein, wenn es korrekt angewendet wird.

Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics

Von der Optimierung der Kundenbindung bis hin zur Vorhersage von Betrug - die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics sind sehr vielfältig. Unabhängig von der Branche, können Unternehmen diese Technologie nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Predictive Analytics Beispiele

Eines der prominentesten Beispiele für die Anwendung von Predictive Analytics findet sich im Einzelhandel. Große Handelsketten verwenden Predictive Analytics, um Kaufmuster und Konsumentenverhalten zu analysieren und zu verstehen. Mit Predictive Analytics kann ein Einzelhändler zum Beispiel vorhersagen, welche Produkte zu welcher Jahreszeit oder bei welchem Wetter besonders populär sind. Basierend auf diesen Einsichten, können Lagerbestände und Angebote angepasst werden, um Umsatz und Gewinne zu steigern.

In einem Online-Shop könnten Predictive Analytics-Algorithmen Informationen über das Kundenverhalten - wie die Verweildauer auf bestimmten Seiten, frühere Käufe und Produktbewertungen - verwenden, um zu ermitteln, welche Produkte einem bestimmten Kunden als nächstes empfohlen werden sollten. Diese personalisierte Art des Marketings kann zu höheren Verkaufszahlen und stärkerer Kundenbindung führen.

Auch im Gesundheitswesen findet Predictive Analytics Anwendung. Krankenhäuser und andere medizinische Einrichtungen können Predictive Analytics nutzen, um das Risiko von Krankheiten zu ermitteln, geeignete Therapiemaßnahmen zu bestimmen oder Patientenabläufe zu verbessern.

Zum Beispiel könnte ein Krankenhaus maschinelles Lernen und Predictive Analytics anwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die das Rückfallrisiko für Patienten mit bestimmten Erkrankungen (wie zum Beispiel Diabetes oder Herzkrankheiten) berechnen. Diese Modelle könnten dann dazu genutzt werden, individuelle Behandlungspläne zu erstellen und die Gesundheits outcomes zu verbessern.

4 Predictive Analytics Methoden

Zur Durchführung von Predictive Analytics stehen mehrere Methoden zur Verfügung. Dazu gehören:

Regressionsmodelle: Hier werden Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen modelliert, um einen Ausgangswert vorherzusagen. Dies könnte zum Beispiel die Vorhersage des Umsatzes eines Unternehmens basierend auf den Ausgaben für Werbung sein.
Entscheidungsbäume: Diese grafischen Modelle bestehen aus Knoten, die Entscheidungen und Eventualitäten repräsentieren. Sie können genutzt werden, um komplexe Zusammenhänge in den Daten darzustellen und hervorzurufen.
Neuronale Netze: Diese lernfähigen Modelle ahmen die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns nach und können komplexe nichtlineare Zusammenhänge modellieren.
Zeitreihenmodelle: Diese Modelle analysieren chronologisch sortierte Daten, um Muster und Trends zu erkennen. Sie sind besonders nützlich für Vorhersagen, die von der Zeit abhängig sind, wie beispielsweise vierteljährliche Umsätze oder Börsenpreise.

Predictive Analytics in der digitalen Wirtschaft

In der digitalen Wirtschaft gewinnen Predictive Analytics zunehmend an Bedeutung. Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um Kundendaten zu analysieren, personalisierte Angebote zu erstellen und die Effektivität ihrer Marketingkampagnen zu optimieren. Zum Beispiel nutzen Online-Handelsplattformen wie Amazon und eBay Predictive Analytics, um Produktvorstellungen an die Interessen und Vorlieben ihrer Kunden anzupassen. Suchmaschinen wie Google verwenden Predictive Analytics, um die Suchergebnisse zu optimieren und Werbetreibende nutzen diese Technologie, um ihre Zielgruppen effektiv zu erreichen und den ROI ihrer Kampagnen zu maximieren. Darüber hinaus spielen Predictive Analytics in datengetriebenen Geschäftsmodellen eine entscheidende Rolle, wie etwa bei Ride-Sharing-Diensten oder Streaming-Plattformen. Predictive Analytics kann hierbei dazu genutzt werden, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Ein Beispiel hierfür könnte der Streaming-Dienst Netflix sein, der Predictive Analytics nutzt, um personalisierte Film- und Serienvorschläge für jeden einzelnen Nutzer zu erstellen. Indem Netflix das Sehverhalten seiner Nutzer verfolgt und analysiert, kann das Unternehmen genau vorhersagen, welche Art von Inhalten ein Nutzer wahrscheinlich genießen wird und entsprechende Empfehlungen aussprechen. Auf diese Weise wird die Kundenzufriedenheit erhöht, gleichzeitig werden damit aber auch höhere Zuschauerraten und eine längere Verweildauer auf der Plattform erzielt.

Es ist also klar, dass Predictive Analytics eine wesentliche Rolle in der Entwicklung und Gestaltung der digitalen Wirtschaft spielt.

Spezifische Bereiche von Predictive Analytics

In der Welt der Betriebswirtschaftslehre hat sich Predictive Analytics als entscheidende Technik zur besseren Verständigung von Daten, zur Verbesserung der Planung und zur Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit etabliert. Es gibt spezifische Bereiche, in denen Predictive Analytics besonders effektiv eingesetzt wird: DAA Analytics, Marketing und Controlling.

Predictive Analytics in DAA Analytics

DAA Analytics, zu Deutsch Datenanalyse und Auswertung, kann enorm von der Nutzung von Predictive Analytics profitieren. Predictive Analytics ermöglicht es, aus den riesigen Datenmengen, die in Unternehmen vorhanden sind, Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Zum Beispiel könnte ein Unternehmen Predictive Analytics in seiner Logistikabteilung nutzen. Da jedes Produkt, das verschifft wird, Daten erzeugt (wie z. B. Versandzeit, Versandziel, Verpackungsmaterial usw.), könnten die gesammelten Daten analysiert werden, um Muster zu erkennen. Predictive Analytics könnte dann genutzt werden, um zukünftige Versandvolumina vorherzusagen, Bestände zu optimieren und Verzögerungen zu reduzieren.

Predictive Analytics spielt auch eine entscheidende Rolle in der Betrugserkennung. Finanzinstitute könnten beispielsweise Predictive Analytics-Modelle nutzen, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen und ungewöhnliche Aktivitäten, die auf Betrug hindeuten könnten, zu erkennen.

Predictive Analytics im Marketing

Im Marketing ist Predictive Analytics ein wesentliches Werkzeug zur Vorhersage des Kundenverhaltens, zur Optimierung von Werbung und zur Steigerung des Kundenerlebnisses. Mit Predictive Analytics können Unternehmen Informationen über ihre Kunden sammeln, analysieren und interpretieren und so Profile von potenziellen Kunden erstellen.

Im Kontext von Predictive Analytics im Marketing, sind Kundensegmentierung, cross-selling und upselling, Churn-Prävention, Kundenlebenswert (Customer Lifetime Value) und personalisierte Marketingmaßnahmen nur einige der Bereiche, die verbessert werden können.

Kundensegmentierung bezieht sich auf die Gruppierung von Kunden in Kategorien oder Segmenten auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale wie demographische Daten, Kaufgewohnheiten oder Produktnutzung. Mit Predictive Analytics könnten Unternehmen zum Beispiel vorhersagen, welche Segmente wahrscheinlich auf bestimmte Marketingkampagnen ansprechen und diese entsprechend anpassen.

Predictive Analytics im Controlling

Im Controlling kann Predictive Analytics genutzt werden, um eine Fülle von Verbesserungen zu erzielen. Hier können Prognosefähigkeiten genutzt werden, um das Risikomanagement zu verbessern, Kosten zu senken und die wirtschaftliche Leistung zu steigern. Ein Beispiel für eine Anwendung von Predictive Analytics im Controlling könnte die Cashflow-Prognose sein. Mit Predictive Analytics können Daten aus der Vergangenheit analysiert werden, um Muster zu erkennen und so eine zuverlässige Prognose der zukünftigen Cashflows zu erstellen. Durch die Kenntnis der zu erwartenden Cashflows kann ein Unternehmen seine Finanzplanung verbessern und sicherstellen, dass es immer über ausreichende liquide Mittel verfügt.

Eine weitere wichtige Anwendung von Predictive Analytics im Controlling betrifft die Optimierung der operativen Leistung. Durch die Nutzung von Predictive Analytics zur Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen ihre Produktionsprozesse optimieren, unnötige Ausgaben reduzieren und letztlich ihre Rentabilität verbessern. Dies kann besonders wertvoll in Branchen mit engen Margen oder hohen Betriebskosten sein, wie der Fertigungsindustrie.

Predictive Analytics - Das Wichtigste

Predictive Analytics ist ein datengetriebener Ansatz, der Vorhersagen oder Prognosen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten macht.
Predictive Analytics verwendet statistische Algorithmen und maschinelles Lernen und findet Anwendung in verschiedenen Geschäftsbereichen, von der Kundendatenanalyse bis zur Betrugsprävention.
Die vier Schlüsselschritte in der Anwendung von Predictive Analytics sind: Datensammlung, Datenanalyse, statistische Analyse und Vorhersage.
In der Praxis werden vier Hauptmethoden zur Durchführung von Predictive Analytics eingesetzt: Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Zeitreihenmodelle.
Predictive Analytics hat spezielle Anwendungsbereiche, darunter DAA Analytics, Marketing und Controlling, in denen es hilft, Muster zu erkennen, Betrug zu erkennen, das Kundenverhalten zu prognostizieren oder die Cashflow-Prognose zu verbessern.
Predictive Analytics spielt eine zentrale Rolle in der digitalen Wirtschaft, unter anderem bei der Erstellung personalisierter Angebote und der Verbesserung der Effektivität von Marketingkampagnen.

Predictive Analytics

StudySmarter Redaktionsteam