Prädiktive Analytik

Einführung in Datenkompentenz

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Übersicht der Analysemodelle

Analytics-Überblick

Einführung in Datenkompentenz

Wofür wird prädiktive Analytik verwendet?

  • Vorhersage 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!

Vergrößerung der prädiktiven Analytik

Einführung in Datenkompentenz

Gängige Techniken

  • Machine-Learning-Modelle
    • Basierend auf Klassifizierung
      • Kündigungen von Abonnements vorhersagen
    • Basierend auf Regression
      • Wohnungspreise basierend auf den Merkmalen eines Stadtviertels vorhersagen
  • Zeitreihenprognosen
    • Umsatz im Zeitverlauf vorhersagen
  • Prädiktive Textanalyse
    • Vorhersagen, ob eine E-Mail Spam ist

Beispiel-Zeitreihen

Einführung in Datenkompentenz

Vorhersagemodellierung

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 korrekten Vorhersagen) verwendet werden.
Einführung in Datenkompentenz

Fallstudie: WM-Sieger

Welches Team wird wohl die nächste Weltmeisterschaft gewinnen?

  • Auswahl relevanter Variablen wie Team- und Spielerbewertungen, Ranglisten und Schwierigkeit eines Spiels
  • Erstellung eines Prognosemodells, das die Wahrscheinlichkeit eines Sieges oder Erreichens bestimmter Runden vorhersagt

Nutzung von Erkenntnissen, um die Gewinnwahrscheinlichkeit vorherzusagen

Weltmeisterschaftspokal und Ball

Einführung in Datenkompentenz

Lass uns üben!

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