- Was ist Predictive Data Analytics
- Big Data einbringen
- Grundlegende Schritte für die prädiktive Datenanalyse
- Verwandte Ressourcen
Was ist Predictive Data Analytics?
Predictive Data Analytics verwendet aktuelle und vergangene Daten, damit Sie Vorhersagen über die Zukunft oder andere Unbekannte treffen können. Sie können die Wahrscheinlichkeit eines bevorstehenden Ereignisses oder einer bestimmten Situation anhand der zu analysierenden Daten sehen., Beispiele für prädiktive Datenanalysen sind breit gefächert:
- E-Commerce-Websites verwenden prädiktive Analysen, um bestimmte Produkte anzubieten, die einen Besucher interessieren könnten. Vorhersagen basieren auf den vergangenen Einkäufen und Anzeigen von Produkten dieses Besuchers.
Siehe E-Commerce-Analysen in Aktion:
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- Eine Personalabteilung verwendet möglicherweise Predictive Analytics, um festzustellen, ob Mitarbeiter daran denken, aufzuhören, und sie dann zum Bleiben zu überreden.,
- In der IT-Sicherheit könnte die Vorhersage sein, wo Malware Systeme infiziert hat, basierend auf Netzwerkaktivität und Datenflüssen. Diese Systeme erhalten dann höchste Priorität für eine eingehende Inspektion.
Predictive data analytics unterscheidet sich von der Allgemeinen Prognose. Es gibt Ihnen Einblicke in Einzelfälle (einzelne Kunden, Mitarbeiter und Systeme, in den obigen Beispielen). Dies macht predictive analytics strafbar. Es öffnet die Tür zu sofortigen Verbesserungen und Ergebnissen, indem die Erkenntnisse aus den Analysen angewendet werden.,
Grundlegende Schritte für die prädiktive Datenanalyse
Die Integration der Verwendung von prädiktiven Datenanalysen kann in den folgenden Schritten erfolgen:
- Definieren Sie das gewünschte Ergebnis, z. B. wie Sie jedem Kunden zusätzliche Produkte von Interesse anbieten können.
- Sammeln Sie die benötigten Daten (E-Commerce-Site-Tracking-Daten,CRM-Protokolle usw.).
- Bereiten Sie bei Bedarf die Daten aus jeder Quelle vor und kombinieren Sie dann die verschiedenen Datensätze.,
- Erstellen Sie prädiktive Analysemodelle mithilfe statistischer Analysen, um festzustellen, welche Ergebnisse typischerweise auf welche Ereignisse folgen.
- Wenden Sie Ihre Modelle auf Ihr Unternehmen an.
- Überprüfen Sie die Modelle, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren.
Benutzerfreundliche Analysesoftware kann diese Schritte für geschäftliche und nicht technische Benutzer zugänglich machen. Sie müssen immer noch entscheiden, welchen Geschäftsvorteil Sie möchten, und die erforderlichen Daten identifizieren. Danach kann die richtige Softwareanwendung dazu beitragen, die Datenvorbereitung und-kombination zu vereinfachen und prädiktive Analysemodelle intuitiv zu erstellen.,
Big Data einbringen
Wofür wird Predictive Analytics am häufigsten verwendet? Es ist besonders nützlich, wenn es darum geht, das beste aus big data. Der Reichtum an Big Data kann für die hochspezifischen Erkenntnisse pro Besucher genutzt werden. Ein Beispiel sind die einzelnen Klicks auf verschiedene Produkte und Seiten jedes Besuchers auf einer E-Commerce-Site. Analysetechniken müssen dann an hohe Datenmengen, Geschwindigkeit und Vielfalt angepasst werden. Eine Technik ist Data Mining, das Benutzern hilft, Muster und Trends zu identifizieren., Andere sind statistische Algorithmen zum Erstellen von Modellen und maschinelles Lernen zum Aktualisieren von Modellen, wenn neue Daten eintreffen.
Sicherheit Ihrer Daten
Ein weiterer Bereich, in dem Beispiele für prädiktive Datenanalysen Ihrem Unternehmen helfen können, die Messlatte höher zu legen, ist Cybersicherheit. Die Verwendung dieser Methode geht darüber hinaus, wo Ihre Systeme angegriffen wurden. Es kann vorhersagen, wo Cyberkriminelle wahrscheinlich als nächstes treffen werden, Lokalisieren Sie Ihre Schwachstellen und diagnostizieren Sie, wie bereit Sie sind, einem Angriff standzuhalten, bevor es passiert.,
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