Prädiktive Modellierung

Prädiktive Modellierung: Techniken, Anwendungen und wichtige Erkenntnisse

Wichtige Erkenntnisse

Prädiktive Modellierung verwendet bekannte Ergebnisse, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Regression und neuronale Netze sind weit verbreitete Techniken der prädiktiven Modellierung.
Unternehmen nutzen prädiktive Modellierung, um Kundenverhalten und finanzielle Risiken vorherzusehen.
Klassifikationsmodelle kategorisieren Daten mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen wie Entscheidungsbäumen und logistischer Regression.
Prädiktive Modelle sind entscheidend in der KI und verbessern die Mustererkennung über menschliche Fähigkeiten hinaus.
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Was ist prädiktive Modellierung?

Prädiktive Modellierung verwendet bekannte Ergebnisse, um ein Modell zu erstellen, zu verarbeiten und zu validieren, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es ist ein Werkzeug, das in der prädiktiven Analytik verwendet wird, einer Data-Mining-Technik. Unternehmen können prädiktive Modellierung bei der Erstellung von Marketingkampagnen einsetzen, um Kundenreaktionen zu messen, und Finanzanalysten können sie verwenden, um Trends und Ereignisse an der Börse abzuschätzen.

Die Entwicklung der prädiktiven Datenerfassung

Moderne prädiktive Modellierung soll angeblich in den 1940er Jahren begonnen haben, als Regierungen frühe Computer zur Analyse von Wetterdaten einsetzten.1 Mit zunehmenden Software- und Hardware-Fähigkeiten wurden große Datenmengen speicherbar und leichter für Analysen zugänglich.

Durch die Analyse historischer Ereignisse können Unternehmen prädiktive Modellierung nutzen, um die Wahrscheinlichkeit der Vorhersage von Ereignissen, Kundenverhalten sowie finanziellen, wirtschaftlichen und Marktrisiken zu erhöhen. Unternehmen können Echtzeitdaten aus sozialen Medien, dem Internet-Browserverlauf, Mobilfunkdaten und Cloud-Computing-Plattformen zusammenstellen.

Aufgrund der schieren Informationsmenge verwenden Unternehmen prädiktive Modellierungswerkzeuge – oft über Computersoftwareprogramme. Die Programme verarbeiten riesige Mengen historischer Daten, um Muster zu bewerten und zu identifizieren. Prädiktive Analytik ist ein Zweig der erweiterten Analytik, der historische Daten mit statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellem Lernen kombiniert.

Wichtig

Finanzanalysten können prädiktive Modellierung verwenden, um Anlageergebnisse auf der Grundlage quantifizierter Merkmale historischer Daten abzuschätzen.

Verständnis von Klassifikationsmodellen in der prädiktiven Analytik

Klassifikationsmodelle verwenden maschinelles Lernen, um Daten basierend auf vom Benutzer festgelegten Kriterien in Kategorien oder Klassen einzuteilen. Es gibt verschiedene Arten von Klassifikationsalgorithmen, einige davon sind:

Logistische Regression: Eine binäre Klassifikation wie eine Ja- oder Nein-Antwort.

Entscheidungsbäume: Eine Reihe von Ja/Nein-, Wenn/Sonst- oder anderen binären Ergebnissen, die in einer als Entscheidungsbaum bekannten Visualisierung dargestellt werden.

Random Forest: Ein Algorithmus, der nicht verwandte Entscheidungsbäume mittels Klassifikation und Regression kombiniert.

Neuronale Netze: Maschinelle Lernmodelle, die große Datenmengen auf Korrelationen untersuchen, die erst nach Betrachtung von Millionen von Datenpunkten auftreten.

Naïve Bayes: Ein Modellierungssystem, das auf dem Bayes-Theorem basiert und die bedingte Wahrscheinlichkeit bestimmt.

Eintauchen in Clustering-Modelle zur Gruppierung von Daten

Clustering ist eine Technik, die Datenpunkte gruppiert. Sie geht davon aus, dass Daten in ähnlichen Gruppen die gleichen Merkmale aufweisen und Daten in verschiedenen Gruppen unterschiedliche Eigenschaften haben. Einige beliebte Clustering-Algorithmen sind:

K-Means: Eine Modellierungstechnik, die Gruppen verwendet, um zentrale Tendenzen verschiedener Datengruppen zu identifizieren.

Mean-Shift: Der Algorithmus verschiebt den Mittelwert, so dass "Blasen" oder Maxima einer Dichtefunktion identifiziert werden. Wenn die Punkte in einem Diagramm aufgetragen werden, erscheinen die Daten um zentrale Punkte, sogenannte Zentroide, gruppiert.

Dichte-basiertes räumliches Clustering mit Rauschen (DBSCAN): DBSCAN ist ein Algorithmus, der Datenpunkte basierend auf einem festgelegten Abstand zwischen ihnen gruppiert. Dieses Modell stellt Beziehungen zwischen verschiedenen Gruppen her und identifiziert Ausreißer.

Identifizierung von Ausreißern: Modelle und Techniken

Ein Datensatz hat immer Ausreißer oder Werte außerhalb seiner normalen Werte. In einer gegebenen Zahlenmenge: 21, 32, 46, 28, 37 und 299 sind die ersten fünf Zahlen ähnlich, aber 299 ist ein Ausreißer. Einige Algorithmen zur Identifizierung von Ausreißern sind:

Isolation Forest: Ein Algorithmus, der die abweichenden Datenpunkte in einer Stichprobe erkennt.

Minimum Covariance Determinant (MCD): Kovarianz ist die Beziehung der Veränderung zwischen zwei Variablen. Der MCD misst den Mittelwert und die Kovarianz eines Datensatzes, der den Einfluss von Ausreißern auf die Daten minimiert.

Local Outlier Factor (LOF): Ein Algorithmus, der die nächsten benachbarten Datenpunkte identifiziert und Bewertungen zuweist, sodass die am weitesten entfernten als Ausreißer identifiziert werden können.

Nutzung von Zeitreihenmodellen für die prädiktive Vorhersage

Zeitreihenmodellierung verwendet historische Daten, um Ereignisse vorherzusagen. Einige der gängigen Zeitreihenmodelle sind:

ARIMA: Das autoregressive integrierte gleitende Mittelwertmodell verwendet Autoregression, Integration (Unterschiede zwischen Beobachtungen) und gleitende Mittelwerte, um Trends oder Ergebnisse vorherzusagen.

Gleitender Mittelwert: Der gleitende Mittelwert verwendet den Durchschnitt eines bestimmten Zeitraums, z. B. 50 oder 200 Tage, was Schwankungen glättet.

Anwendungen der prädiktiven Modellierung in der Wirtschaft

Ein Unternehmen, das weiß, was es aufgrund historischer Daten zu erwarten hat, kann Lagerbestände, Marketingkampagnen und Personalressourcen besser verwalten. Unternehmen, die Big Data durch prädiktive Modellierung nutzen, können besser verstehen, wie ihre Kunden mit ihren Produkten interagieren, und potenzielle Risiken und Chancen für das Unternehmen identifizieren.

Muster helfen einem Unternehmen, Sicherheitsverletzungen oder betrügerisches Verhalten zu erkennen. Die Versicherungs- und Bankenbranche kann Datenanalysen nutzen, um Risikomuster für Kreditausfälle oder Deckungssummen zu überwachen.

Prädiktive Modelle sind in der künstlichen Intelligenz (KI) offensichtlich. Neuronale Netze erzeugen ein Netzwerk miteinander verbundener Knoten in hierarchischen Ebenen, das die Grundlage für KI darstellt und Beziehungen und Muster zwischen Variablen herstellt, die für menschliche Analysten unmöglich oder zu zeitaufwändig wären.

Abwägung der Vor- und Nachteile der prädiktiven Modellierung

Einfach umsetzbare Erkenntnisse zu generieren

Kann verschiedene Szenarien testen

Unterstützt die Entscheidungsfindung eines Unternehmens

Ergebnisse können schwer zu verstehen sein

Verzerrung durch menschlichen Input

Hohe Lernkurve bei der Datenanalyse

Was sind Algorithmen für die prädiktive Modellierung?

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen zum Manipulieren von Daten oder zum Durchführen von Berechnungen. Algorithmen für die prädiktive Modellierung sind Anweisungssätze, die Aufgaben der prädiktiven Modellierung ausführen.

Was ist die größte Annahme in der prädiktiven Modellierung?

Die bedeutendste Annahme in der prädiktiven Modellierung ist, dass zukünftige Daten und Trends vergangenen Ereignissen folgen werden.

Was ist ein Beispiel für prädiktive Modellierung im Gesundheitswesen?

Prädiktive Modellierung kann für viele Zwecke eingesetzt werden, insbesondere in der Krankenversicherung. Beispielsweise kann sie Versicherungsunternehmen helfen, die Kosten für bestimmte Kunden basierend auf deren Gesundheit, Lebensstil, Alter und anderen Umständen zu berechnen.