Vereinfachen Sie Ihre Datenanalyse mit diesen 5 Vorhersageschritten

In der Welt der prädiktiven Analytik sind Daten das wichtigste Element. Doch nicht alle Daten sind gültig oder können für uns nützlich sein. Die Daten müssen relevant, genau und sauber sein.

Sie hat sich zu einem leistungsstarken Instrument der Datenanalyse entwickelt, das Unternehmen die Möglichkeit bietet, Trends vorherzusagen, Strategien zu optimieren und Ergebnisse zu antizipieren.

Die Datenanalyse mag wie eine komplizierte Aufgabe erscheinen, aber das muss sie nicht sein. Heute stellen wir Ihnen 5 vorausschauende Schritte vor, die Ihre Datenanalyse vereinfachen können.

Was ist prädiktive Analytik?

Predictive Analytics ist ein Zweig der fortgeschrittenen Analytik, der historische Daten, statistische Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinelles Lernen nutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.

Im Zusammenhang mit der Datenanalyse in Fabriken kann es um die Vorhersage von Produktionstrends gehen, um die Erkennung potenzieller Wartungsprobleme, bevor sie auftreten, um die Optimierung der Fabrik…

Wie aber kann die prädiktive Analyse vereinfacht werden und dennoch von großem Nutzen sein?

1. Definieren Sie Ihre Ziele

Der erste Schritt bei jeder Datenanalyse besteht darin, das Problem, das Sie zu lösen versuchen, klar zu definieren. Zu diesem Zeitpunkt ist es wichtig, klare Ziele für Ihre Analyse festzulegen.

Setzen Sie klare Ziele für die Datenanalyse

Definieren Sie, was Sie mit Ihren Bemühungen erreichen wollen. Durch diesen Schritt werden Sie in der Lage sein, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist, geeignete Instrumente auszuwählen, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Es ist wichtig, immer daran zu denken, dass die bei der Datenanalyse gesetzten Ziele spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und mit einer bestimmten Frist versehen sein müssen, damit sie wirklich nützlich sind.

Ein solider Ansatz bietet die Möglichkeit, Ihre Datenanalyse in die richtige Richtung zu lenken.

2. Datenerhebung und -bereinigung

Sobald wir das Problem gut definiert haben, besteht der nächste Schritt darin, die zur Lösung des Problems erforderlichen Daten zu sammeln. Dies kann die Sammlung vorhandener Daten, die Durchführung von Umfragen oder Experimenten beinhalten.

Beschaffung von relevanten Daten

Es ist wichtig, Daten zu sammeln, die für das Problem, das Sie zu lösen versuchen, relevant sind. Sie müssen sicherstellen, dass Sie Daten sammeln, die für die vorgeschlagenen Ziele relevant und von hoher Qualität sind.

Vorverarbeitungs- und Datenbereinigungstechniken

Bevor Sie Informationen aus den Daten extrahieren können, müssen Ihre Daten bereinigt und verarbeitet werden, um relevante Informationen zu extrahieren. In diesem Schritt müssen alle Fehler, Ausreißer und Unstimmigkeiten aus den Daten entfernt werden.

Unreine oder falsche Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und ungenauen Vorhersagen führen.

3. Explorative Datenanalyse

Indem Sie die Merkmale eines Datensatzes untersuchen und zusammenfassen, können Sie dessen Struktur und Muster besser verstehen. Das Verständnis der Verteilung von Daten ist von entscheidender Bedeutung:

1. Hilft, Anomalien und Muster zu erkennen:
   Durch die Visualisierung der Verteilung von Daten können wir allgemeine Muster und Trends in den Daten erkennen. Sie kann uns helfen, Ausreißer, Eingabefehler oder unerwartetes Verhalten zu erkennen.
2. Geeignete Modellierungstechniken auswählen:
   Die Verteilung der Daten kann die Wahl der geeigneten Modellierungstechniken beeinflussen. Einige Algorithmen für maschinelles Lernen gehen davon aus, dass die Daten einer Normalverteilung folgen, während andere robuster gegenüber Abweichungen von dieser Norm sind.
3. Interpretation der Modellergebnisse:
   Wenn wir die Verteilung der Daten verstehen, können wir die Ergebnisse der Vorhersagemodelle besser interpretieren.

4. Modellauswahl und Training

Sobald ein Modell ausgewählt wurde, besteht der nächste Schritt darin, es mit Ihren eigenen Daten zu trainieren. Während dieses Prozesses konzentriert sich das Modell darauf, aus den Daten zu „lernen“ und seine Parameter anzupassen, um den Vorhersagefehler zu minimieren.

Präzision, Komplexität und Interpretierbarkeit müssen berücksichtigt werden, um das richtige Modell für Ihre Daten auszuwählen.

5. Bewertung und Umsetzung

Schließlich muss die Leistung Ihres Modells bewertet werden. Dies kann die Verwendung von Metriken wie Präzision, Rückruf und Wert sowie die Durchführung einer Kreuzvalidierung beinhalten, um sicherzustellen, dass Ihr Modell gut auf neue Daten verallgemeinert werden kann.

Schlussfolgerung

In der heutigen datengesteuerten Welt machen sich Unternehmen aller Größenordnungen die Möglichkeiten der Datennutzung zunutze, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Prädiktive Analysen können ein komplexer Prozess sein, vor allem für diejenigen, die keine Erfahrung in Datenwissenschaft oder statistischer Analyse haben.

Anhand dieser fünf Schritte können Sie Ihre Ziele klar definieren, Ihre Daten vorbereiten, das richtige Vorhersagemodell auswählen, Ihr Modell trainieren und bewerten und es einsetzen.