Vorhersageanalyse

Analysieren Sie Daten und erstellen Sie Analysemodelle, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Decken Sie Risiken und Chancen für Ihr Unternehmen auf.

ein Mann schaut sich die Berichterstellung an einem Computer an

Überblick

Was sind Vorhersageanalysen?

Die Vorhersageanalyse ist eine Unterart der intelligenten Analyse, die Vorhersagen zu zukünftigen Ergebnissen anhand von historischen Daten, statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellem Lernen trifft. Unternehmen setzen Vorhersageanalysen zur Erkennung von Mustern innerhalb dieser Daten ein, um Risiken und Chancen zu entdecken.

Die Vorhersageanalyse wird oft mit Big Data und Datenwissenschaft in Verbindung gebracht. Heutzutage schwimmen Unternehmen förmlich in Daten, die in verschiedenen transaktionsorientierten Datenbaken, Wartungsprotokollen, Bildern, Videos, Sensoren und anderen Quellen existieren. Um Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen, setzen Datenwissenschaftler Deep Learning und Algorithmen des maschinellen Lernens ein, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen treffen zu können. Dazu zählen lineare und nicht lineare Regressionen, neurale Netze, sog. Support Vector Machines und Entscheidungsdiagramme. Die durch Vorhersageanalyse gewonnenen Erkenntnisse können dann im Rahmen der präskriptiven Analyse weiter verwendet werden, um vorhersagende Erkenntnisse als Handlungsgrundlage nutzen zu können.

IBM bietet eine Reihe von Softwaretools an, die Sie bei der einfacheren und schnelleren Erstellung skalierbarer Vorhersagemodelle unterstützen. Diese Tools können auch auf IBM Cloud Pak® for Data ausgeführt werden, einer containerisierten Daten- und KI-Plattform, die Ihnen das standortunabhängige Erstellen und Ausführen von Modellen ermöglicht – in jeder Cloud und lokal .

Lesen Sie: Ein Business-Leitfaden für die moderne Vorhersageanalyse (2,5 MB) 


Vorteile

Eine flexibel Plattform zum Aufbau von Fähigkeiten zur Vorhersageanalyse Skalierbarkeit Automatisieren Sie datenwissenschaftliche und entwicklerische Aufgaben. Sie können Modelle nahtlos und anwendungsübregreifend in Ihrem Unternehmen trainieren, testen und bereitstellen. Erweitern Sie Ihr Leistungsspektrum auf gängige datenwissenschaftliche Fähigkeiten in hybriden, Multi-Cloud-Umgebungen. Schnelligkeit Nutzen Sie vordefiniert Anwendungen und bereits trainierte Modelle. Helfen Sie Datenwissenschaftlern und betriebsorientierten Teams, den Prozess der Modellerstellung gemeinsam zu rationalisieren, mithilfe von technologisch ausgereifter Software von IBM und Open-Source-Anbietern. Einfachheit Verwenden Sie eine zentrale Plattform zur Verwaltung des gesamten datenwissenschaftlichen Lebenszyklus. Standardisieren Sie die Abläufe bei Entwicklung und Bereitstellung. Erstellen Sie ein einzelnes Gerüst für organisationsweite Datengovernance und Sicherheit.

Lösungen

Tools für Vorhersageanalysen Datenwissenschaftliche Plattform IBM Watson® Studio unterstützt den Einsatz von KI mit Tools zur standortunabhängigen Datenvorbereitung und Modellerstellung mithilfe von Open-Source-Code oder visueller Modellierung. Entdecken Sie die Datenwissenschafts-Plattform Software für die statistische Analyse IBM® SPSS® Statistics wurde entwickelt, um geschäftliche und wissenschaftliche Problemstellungen mit Ad-hoc-Analysen, Hypothesenprüfung, Geoanalysen und Vorhersageanalysen. Erkunden Sie Software für statistische Analysen Visuelles Modellierungstool Mit der IBM SPSS Modeler-Lösung können Sie Datenressourcen und moderne Anwendungen nutzen – mit vollständigen Algorithmen und Modellen, die sofort genutzt werden können. Entdecken Sie visuelle Modellierung Entscheidungsoptimierungslösungen IBM Decision Optimization optimiert die Ergebnisse mithilfe von Fähigkeiten zur präskriptiven Analyse, die durch Modelle und maschinelles Lernen gewonnene Vorhersagen erweitert. Mehr über Entscheidungsoptimierung erfahren

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle der Vorhersageanalyse Branchenspezifische Anwendungsfälle erkunden Bankwesen Finanzdienstleister nutzen maschinelles Lernen und quantitative Tools zur Vorhersage von Kreditrisiken und Erkennung von Betrugsversuchen. Gesundheitswesen Im Gesundheitswesen wird die Vorhersageanalyse verwendet, um chronische Erkrankungen zu erkennen und die entsprechende Patientenversorgung zu verwalten. Personalabteilung (HR) Teams im Personalwesen setzen Vorhersageanalysen ein, um Mitarbeiter zu finden und einzustellen, Arbeitsmarktbedingungen zu verstehen und Mitarbeiterleistungen vorherzusagen. Marketing und Vertrieb Vorhersageanalysen können über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg für Marketingkampagnen und Cross-Selling-Strategien verwendet werden. Einzelhandel Einzelhändler nutzen Vorhersageanalysen, um Produktempfehlungen auszuwählen, für Umsatzprognosen, Marktanalysen und die saisonale Bestandsverwaltung. Lieferkette Unternehmen nutzen Vorhersageanalysen für ein effizienteres Bestandsmanagement, um die Nachfrage zu befriedigen und gleichzeitig den Warenbestand gering zu halten.

Die nächsten Schritte

Beginnen Sie Ihre Reise mit Vorhersageanalysen

IBM SPSS Statistics Trial

Einstieg mit einer gebührenfreien Testversion.

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