Prädiktive Analytik

Einführung in die Datenkompetenz

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Übersicht der Analytikmodelle

Übersicht der Analytikmodelle

Einführung in die Datenkompetenz

Wofür wird prädiktive Analytik verwendet?

  • Erkennen der wahrscheinlichsten Ergebnisse
  • Vorhersagen eines Prozesses oder einer Sequenz
  • Abschätzen einer Unbekannten auf der Grundlage der verfügbaren Informationen

 

Vorsicht: Vorhersagen sind immer mit einer gewissen Unsicherheit verbunden!

Vergrößerte Ansicht der prädiktiven Analytik

Einführung in die Datenkompetenz

Gemeinsame Techniken

  • Machine-Learning-Modelle
    • Klassifizierungsbasiert
      • Kündigungen von Abonnements vorhersagen
    • Regressionsbasiert
      • Immobilienpreise auf der Grundlage von Nachbarschaftsmerkmalen vorhersagen
  • Zeitreihenprognose
    • Umsatz im Zeitverlauf vorhersagen
  • Prädiktive Textanalyse
    • Vorhersage, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht

Beispiel Zeitreihen

Einführung in die Datenkompetenz

Prädiktive Modellierung

Schritte der prädiktiven Modellierung

  • Daten werden für die Erstellung des Vorhersagemodells in einen Trainings- und einen Testsatz aufgeteilt
  • Die Vorhersagen werden anhand der Testdaten interpretiert und bewertet, wobei vorher festgelegte Kriterien wie Genauigkeit (Prozentsatz der richtigen Vorhersagen) verwendet werden.
Einführung in die Datenkompetenz

Fallstudie: WM-Sieger

Welche Mannschaft wird die nächste FIFA-Weltmeisterschaft am ehesten gewinnen?

  • Auswahl relevanter Variablen wie Team- und Spielerbewertungen, Ranglisten und Spielschwierigkeiten
  • Erstellung eines Prognosemodells, um die Wahrscheinlichkeit des Gewinns oder Erreichens bestimmter Phasen vorherzusagen

 

Nutzung von Erkenntnissen, um die Gewinnwahrscheinlichkeit für jedes Land vorherzusagen

WM-Pokal und Ball

Einführung in die Datenkompetenz

Lass uns üben!

Einführung in die Datenkompetenz

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