Prognosemodelle: Die einzige Anleitung, die Sie brauchen

Lernen Sie alles, was Sie über die Prognosemodellierung wissen müssen, von ihrer Definition bis hin zu ihrer heutigen Anwendung.

Definition: Was ist die Prognosemodellierung?

Die Prognosemodellierung, also das Erstellen von Prognosemodellen, ist ein Prozess, der Daten und Statistiken benutzt, um Ergebnisse mit Datenmodellen vorherzusagen. Diese Modelle können zur Vorhersage von Sportergebnissen und TV-Einschaltquoten oder auch von technologischen Fortschritten und Unternehmenserträgen verwendet werden.

Die Prognosemodellierung wird häufig auch bezeichnet als:

Diese Synonyme werden häufig unterschiedslos verwendet. Die Prognoseanalyse bezieht sich jedoch meist auf die kommerziellen Anwendungen der Prognosemodellierung, während Prognosemodellierung eher allgemein oder akademisch verwendet wird. Von diesen Begriffen wird Prognosemodellierung am häufigsten benutzt, wie unten im Google Trends-Diagramm zu sehen ist. Auch Machine Learning weicht vom Begriff Prognosemodellierung ab und wird definiert als die Benutzung von statistischen Techniken, die es einem Computer ermöglichen, Prognosemodelle zu konstruieren. In der Praxis werden Machine Learning und Prognosemodellierung häufig unterschiedslos verwendet. Machine Learning ist jedoch ein Zweig der Artificial Intelligence (künstliche Intelligenz), der sich mit Informationen befasst, die von Computern angezeigt werden.

In diesem Artikel werden wir hauptsächlich den Begriff „Prognosemodellierung“ verwenden, aber die Begriffe Prognosemodellierung, Vorhersageanalyse, Prognoseanalyse und Machine Learning können synonym verwendet werden.

Seit 2004 sind Suchen nach Machine Learning häufiger als Suchen nach Vorhersageanalysen und die Häufigkeit der Suchen nach Machine Learning hat in den letzten Jahren stetig zugenommen.

Anwendung von Prognosemodellen

Die Prognosemodellierung ist nützlich, weil sie einen genauen Einblick in Fragen gewährt und es Anwendern ermöglicht, Prognosen zu erstellen. Um einen Wettbewerbsvorteil zu bewahren, ist es äußert wichtig, einen Einblick in zukünftige Ereignisse und Ergebnisse zu haben, die wichtige Annahmen herausfordern.

Analyseexperten benutzen oft Daten aus den folgenden Quellen, um sie in Prognosemodelle einzuspeisen:

Analyseleiter müssen Initiativen der Prognosemodellierung mit den strategischen Zielen einer Organisation abstimmen. Ein Computerchip-Hersteller könnte zum Beispiel eine strategische Priorität festlegen, bis 2025 Chips mit der höchsten Anzahl von Transistoren in der Industrie zu produzieren. Analyse-Fachkräfte könnten ein Prognosemodell erstellen, um die Anzahl von Transistoren pro Chip vorherzusagen, die erforderlich sind, um ein Marktführer zu werden, wenn sie Produkt-, Geographie-, Verkaufs- und sonstige Trenddaten in das Modell einspeisen. Zusätzliche Quellen könnten Daten über die transistordichtesten Chips, die kommerzielle Nachfrage nach Rechenleistung und strategische Partnerschaften zwischen Chip- und Hardwareherstellern umfassen. Sobald Initiativen im Gange sind, können Analyseexperten rückblickende Analysen zur Beurteilung der Genauigkeit von Prognosemodellen und des Erfolges der Initiativen durchführen.

Analysten müssen Daten zur Abstimmung mit einem Modell organisieren, sodass Computer Prognosen und Ergebnisse für die Prüfung von Hypothesen erstellen können. BI-Tools gewähren Einblicke in Form von Dashboards, Visualisierungen und Berichten. Ein Prozess zur Sicherstellung kontinuierlicher Verbesserungen sollte eingerichtet werden. Wichtige Dinge, die bei der Integration von Prognosemodellen in Geschäftspraktiken zu berücksichtigen sind, umfassen:

Prognosemodellierung und Datenanalyse

Von den vier Datenanalysearten ist die Prognosemodellierung am engsten mit der Vorhersageanalyse-Kategorie verwandt. Die vier Arten von Datenanalysen sind:

Beschreibende Analyse

Beschreibende Analysen beschreiben Daten. Zum Beispiel verkaufte ein Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen 2.000 Lizenzen in Q2 und 1.000 Lizenzen in Q1. Die beschreibende Analyse beantwortet die Frage, wie viele Lizenzen in Q1 im Vergleich zu Q2 verkauft wurden.

Diagnostische Analyse

Die diagnostische Analyse ist das Warum hinter der beschreibenden Analyse. Um beim vorigen Beispiel zu bleiben, die diagnostische Analyse nutzt Daten weiter. Ein Datenanalyst kann sich viele vierteljährliche Lizenzverkäufe ansehen und Verkaufs- und Marketingbemühungen innerhalb einer jeden Region bestimmen, um sie dem Verkaufswachstum gegenüberzustellen. Er könnte auch sehen, ob eine Verkaufssteigerung hochleistungsfähigen Verkaufsmitarbeitern oder dem zunehmenden Interesse in einer bestimmten Industrie zu verdanken war.

Vorhersageanalyse

Die Vorhersageanalyse wendet Techniken wie Machine Learning und Data Mining an, um vorherzusagen, was als nächstes geschehen könnte. Sie wird niemals die Zukunft vorhersagen können, kann aber existierende Daten ansehen und ein wahrscheinliches Ergebnis bestimmen. Datenanalysten können Prognosemodelle konstruieren, wenn sie genügend Daten haben, um prognostizierte Ergebnisse zu erstellen. Die Vorhersageanalyse unterscheidet sich vom Data Mining, weil letzteres auf die Entdeckung von verborgenen Beziehungen zwischen Variablen fokussiert, während ersteres ein Modell anwendet, um wahrscheinliche Ergebnisse zu bestimmen. Ein SaaS-Unternehmen könnte historische Verkaufsdaten an Marketingkosten für jede Region modellieren, um ein Prognosemodell für zukünftigen Umsatz basierend auf Marketingausgaben zu erstellen.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse macht den letzten Schritt und bietet eine Empfehlung basierend auf einem prognostizierten Ergebnis. Sobald ein Prognosemodell eingerichtet ist, kann sie Maßnahmen basierend auf historischen Daten, externen Datenquellen und Machine Learning-Algorithmen empfehlen.

Anwendungen

HR-ANALYSEN

Die Prognosemodellierung findet viele Anwendungen im Feld der HR-Analysen, von der Einstellung bis hin zur Bindung von Mitarbeitern. HR-Fachkräfte können die Prognosemodellierung dazu benutzen, wichtige Entscheidungen für die strategische HR-Führung hinsichtlich Personalplanung, Leistungsmanagement und vielem mehr zu treffen.

Die Prognosemodellierung kann HR-Fachkräften helfen, eine große Vielfalt von wichtigen Problemen zu prognostizieren. Hier sind einige der üblichen HR-Analyseanwendungen der Prognosemodellierung:

Arbeitgeber benutzen häufig den Prognoseindex (PI), um potentielle Kandidaten und existierende Mitarbeiter hinsichtlich zwischenmenschlicher Faktoren wie Dominanz, Extrovertiertheit, Geduld, Förmlichkeit, Entscheidungsfindung und Enthusiasmus zu bewerten. Er nutzt eine zeitlich unbegrenzte Selbstbeurteilung und wendet die Prognosemodellierung an, um den geeignetsten Kandidaten zur finden oder Führungskräfte innerhalb eines Unternehmens zu identifizieren.

Wenn ein Prognosemodell genau ist, hat es üblicherweise eine Prognosegültigkeit. Wenn zum Beispiel eine Voreinstellungsprüfung die zukünftige Leistung am Arbeitsplatz richtig vorhersagen kann, hat sie eine Prognosegültigkeit.

Die Prognosemodellierung ist eine wichtige Methode zur Bewahrung eines Wettbewerbsvorteils im Personalwesen (HR). Die Bewahrung eines Informationsvorteils gegenüber der Konkurrenz kann es der Personalführung ermöglichen, stets die besten Kandidaten einzustellen, den Personalbedarf zu identifizieren, bevor er eintritt, die richtigen Mitarbeiter zu befördern, leistungsstarke Mitarbeiter zu binden, Anreize richtig abzustimmen und vieles mehr.

VERHINDERUNG DER KUNDENABWANDERUNG

Die Verhinderung der Kundenabwanderung ist ein üblicher Geschäftsanalyse-Anwendungsfall für B2B- wie auch für B2C-Organisationen. Dafür zu sorgen, dass der Kunde glücklich ist, ist in jedem Unternehmen von höchster Bedeutung. Wenn verlässliche Kunden plötzlich aufhören, ein Produkt des Unternehmens zu kaufen, muss das Unternehmen hart daran arbeiten, diese Einnahmen zu ersetzen, indem es neue Kunden findet oder mehr an existierende Kunden verkauft. Darüber hinaus sind Kundenakquisitionskosten oft relativ hoch, was bedeutet, dass neue Kunden schwerer zu finden sind als ehemalige oder gegenwärtige Kunden. Dies gibt der Kundenabwanderung eine noch höhere Priorität. Glücklicherweise gibt es die Prognosemodellierung, die Unternehmen helfen kann, Kundenabwanderungen zu verhindern. Mit genügend Daten können Unternehmen Modelle produzieren, um die besten Prädiktoren für Kundenverluste zu identifizieren, wie z. B. spezifisches Kundenverhalten wie Kundendienstkommunikationen, Demographie oder Segmentprädiktoren. Mit diesen Informationen gewappnet können Unternehmen dann handeln, um Kundenabwanderungen zu verhindern, indem sie Qualitätserfahrung innerhalb bestimmter Kundengruppen sicherstellen, problematische Produktmerkmale beheben oder Kunden, die Anzeichen von Unzufriedenheit zeigen, eine besondere Behandlung zukommen lassen. Dieser Anwendungsfall kann bei einer Vielzahl von Branchen und Produktsegmenten angewandt werden, so lange das Unternehmen über genügend Daten - CRM-Daten oder sonstige - verfügt, um ein robustes und gültiges Modell zu erstellen. Die Vorhersageanalyse kann einen signifikanten Bottom-Line-Wert beitragen, indem sie Unternehmen einen Weg zur Reduzierung der Kundenabwanderung bietet.

MEDIZINISCHE DIAGNOSEN

Die medizinische Diagnose ist eines der besten Beispiele der Prognosemodellierung im Gesundheitswesen und hat deshalb bereits größere Veränderungen durchgemacht. Mit Millionen von Datensätzen pro Jahr reicht die Menge an verfügbaren Daten in der Medizin aus, um äußerst genaue Modelle zu erstellen. In der Medizin gibt es viele Anwendungsfälle für die Prognosemodellierung, aber die Prognosediagnose hat sich bereits stark auf dieses Feld ausgewirkt und sorgt auch weiterhin mit ihren Durchbrüchen regelmäßig für Schlagzeilen. Ein Beispiel ist das Q-Poc, ein vom britischen Medizinproduktunternehmen QuantumMDx produziertes Diagnosetool, das die Prognosemodellierung benutzt, um Diagnosen in weniger als 20 Minuten zu erstellen. Produkte wie dieses könnten bei großer Akzeptanz die Art und Weise, wie Fachkräfte Kranke weltweit versorgen, revolutionieren und Schmerzpunkte wie ungenaue Diagnosen, Wartezeiten etc. reduzieren. Eine weitere Anwendung im Gesundheitswesen findet die Prognosemodellierung bei der Diagnose von seltenen Krankheiten. IBM hat zum Beispiel 2016 eine Partnerschaft mit dem Zentrum für unerkannte und seltene Erkrankungen im Universitätsklinikum in Marburg (Deutschland) bekanntgegeben. Dort kommen Patienten, die bereits von mehreren Ärzten - bei manchen waren es bis zu 40 - untersucht worden sind, zu Spezialisten für seltene Krankheiten. Neben IBM hat auch Google mit mehreren britischen Krankenhäusern Partnerschaften für ähnliche Projekte geschlossen. Die Verbesserung der Diagnose bei seltenen Krankheiten und in der Medizin allgemein könnte in Zukunft Millionen von Menschen pro Jahr helfen.

Obwohl einige Systeme und Geräte, die zur Erlangung einer Diagnose Prognosemodellierung und -algorithmen verwenden, nun medizinische Fachkräfte überbieten, scheint es unwahrscheinlich, dass Ärzte durch Computer ersetzt werden. Allerdings wird die verbesserte Prognosediagnose die Arbeitsweise von Ärzten mit Sicherheit verändern. Natürliche Sprachtechnologien können medizinische Fachkräfte entlasten, indem sie die erforderliche Zeit für die Eingabe und Verarbeitung von Daten wie auch für anschließende Vorhersagen reduzieren. Die Arbeit von Ärzten kann sich folglich weg von der Diagnose verlagern.

VORAUSSCHAUENDE WARTUNG

Außerhalb von Verkaufs- und Marketinganwendungen drehen sich viele der Anwendungsfälle der Prognosemodellierung um Kostensenkungsinitiativen, die in vielen Branchen als wichtige Quelle eines Wettbewerbsvorteils gelten. In Unternehmen, die in Sektoren wie Fertigung, Automobilindustrie, Spezialchemikalien, Verbrauchsgüter, Öl und Gas oder Versorgung tätig sind, gibt es wegen des starken Wettbewerbs in diesen Branchen eine Prämie auf Kostensenkungsmaßnahmen. Diese Branchen neigen auch dazu, kapitalintensiv zu sein, was bedeutet, dass ein Großteil des für die Produktion des Fertigproduktes erforderlichen Geldes in Ausrüstungs- und Werkskosten investiert wird. Die Prognosemodellierung kann Wege bieten, Kosten bei der Wartung dieser kritischen Ressourcen zu sparen. Prognosemodelle, die mit Daten über Gerätenutzung, Videodaten von Innenräumen sowie Temperaturdaten geschult werden, können dazu benutzt werden, zu bestimmen, wann Maschinen wartungsbedürftig sind. Unternehmen in diesen Branchen können Einsparungen in Millionenhöhe erwarten, indem sie Geräteausfälle und größere Reparaturen vermeiden. Diese Unternehmen können Prognosemodelle zur proaktiven Wartungsdurchführung nutzen.

DER VOM KUNDEN WÄHREND SEINES LEBENS GENERIERTE WERT

Verkauf und Marketing bieten eine Vielzahl von potentiellen Anwendungsfällen für die Prognosemodellierung. Einer dieser Anwendungsfälle ist die Analyse und Prognose der Total Customer Lifetime Value (Deckungsbeitrag, den ein Kunde während seines gesamten „Kundenlebens“ realisiert). Diesen Wert genau prognostizieren zu können ist für jedes Unternehmen äußerst wichtig. Stellen Sie sich vor, Sie könnten vorhersagen, welche Kunden in Ihren Geschäften in den nächsten fünf oder zehn Jahren am meisten ausgeben werden. Wäre es dann nicht am besten, Sonderangebote, großzügige Treueprogramme oder Sonderbehandlungen auf diese Kunden auszurichten? Glücklicherweise kann die Prognosemodellierung Unternehmen einen beträchtlichen Einblick bezüglich Customer Lifetime Value bieten. Mit genügend relevanten Daten kann ein Prognosemodell genaue Vorhersagen für den „Lebenswert“ von Kunden liefern.

FINANZ- UND BANKWESEN

Anomalieerkennung, die von Prognosemodellen und Machine Learning unterstützt wird, wird von Finanzorganisationen zur Erkennung von betrügerischen Transaktionen benutzt. Diese Organisationen können sich historische Muster von Ausgaben basierend auf Faktoren wie Betrag, Zeit und geographischer Ort ansehen, um eine Baseline für normales Ausgabeverhalten zu bestimmen. Wenn es eine Anomalie gibt, wird die Organisation benachrichtigt, woraufhin diese die Warnung an den Verbraucher weiterleitet, damit der Kauf verifiziert werden kann, bevor zusätzliche Transaktionen mittels seines Kontos getätigt werden können.

LOGISTIKOPTIMIERUNG

Eine weitere kostensenkende Anwendung der Prognosemodellierung ist die Logistikoptimierung. In Branchen, die eine intensive Logistikunterstützung erfordern, wie z. B. die Lieferung, kann die Prognosemodellierung die Logistikplanung entlasten, kostensenkende Änderungen vornehmen und Mitarbeitern Echtzeit-Feedback geben. Zum Beispiel können Prognosemodelle die Route optimieren, die Lieferwagen fahren. Dies kann die zurückgelegte Gesamtstrecke verkürzen, die Kraftstoffeffizienz verbessern und Lieferzeiten reduzieren, was ein Segen für die Kundenzufriedenheit sein kann. In einem Fall konnte ein im europäischen Markt angesiedelter Spediteur seine Kraftstoffkosten mittels Prognosemodellierung um 15 % senken. Sensoren erfassen Daten über Fahrzeugleistung und Fahrerhandlungen und das Modell leitet den Fahrer automatisch hinsichtlich optimaler Fahrverhaltensweisen an, u. a. wie er die Geschwindigkeit anpassen muss, um den Kraftstoffverbrauch zu optimieren. Logistikanwendungen der Prognosemodellierung können sich stark auf Kraftstoffkosten und die Wartung in diesen Arten von Branchen auswirken.

ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNGSSYSTEME (DSS)

Entscheidungsunterstützungssysteme sind digitale Informationssysteme, die konzipiert sind, Daten zu organisieren, zusammenzustellen und zu präsentieren, damit Entscheidungsträger Probleme lösen können. Sie kommen in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz, von finanziellen Dashboards bis hin zu georäumlichen Karten mit Dateneinblendungen. Die Prognosemodellierung wird in fortschrittlichen Entscheidungsunterstützungssystemen verwendet, um Entscheidungsträgern eine Vielzahl von möglichen Ergebnissen wie auch die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens basierend auf historischen Daten bereitzustellen. Kombiniert mit einer visuellen Analysefähigkeit können DSS den Entscheidungsfindungsprozess beschleunigen, da es für die meisten Menschen einfacher ist, komplexe Assoziationen anhand visueller Repräsentationen anstatt Tabellenformaten zu erlernen.

Welche Arten von Prognosemodellen gibt es?

Im Allgemeinen lassen sich Prognosemodelle in zwei Lager einteilen, parametrische und nicht parametrische. Auch wenn sich diese Begriffe wie Fachjargon anhören, der wesentliche Unterschied ist, dass parametrische Modelle mehr und spezifischere Annahmen über die Charakteristiken der Population treffen, die bei der Erstellung des Modells benutzt wird. Im Speziellen sind einige der verschiedenen Arten von Prognosemodellen:

Jede dieser Arten hat ihren eigenen Verwendungszweck und beantwortet eine spezifische Frage oder benutzt eine bestimmte Art von Datensatz. Trotz der methodischen und mathematischen Unterschiede unter den Modellarten ist das Allgemeinziel einer jeden ähnlich, nämlich zukünftige oder unbekannte Ergebnisse basierend auf Daten über Ergebnisse aus der Vergangenheit vorherzusagen.

Was sind die Vorteile der Prognosemodellierung?

Zentral für die Prognosemodellierung ist eine signifikante Reduzierung der Kosten, die bei Unternehmen für die Prognose von Geschäftsergebnissen, Umweltfaktoren, Wettbewerbsinformationen und Marktbedingungen anfallen. Die Prognosemodellierung kann auf folgende Art und Weise Wert schaffen:

Was sind die größten Herausforderungen der Prognosemodellierung?

Prognosemodelle und -technologien versprechen enorme Vorteile, doch das bedeutet nicht, dass diese Vorteile nahtlos realisiert werden können. Tatsächlich bietet die Prognosemodellierung in der Praxis eine Reihe von Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen zählen:

Die Zukunft der Prognosemodellierung

Die Zukunft der Prognosemodellierung ist zweifellos stark mit künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) verknüpft. Während sich die Rechenleistung weiterhin erhöht, nimmt auch die Datenerfassung exponentiell zu und neue Technologien und Methoden werden geboren, d. h. die Computer werden die Hauptlast tragen, wenn es um das Erstellen von Modellen geht. Die globale Management-Beratungsfirma McKinsey and Co. hat vor kurzem zukünftige Trends untersucht, von denen unten einige detailliert aufgeführt sind.

Technologische Fortschritte

Prognosemodellierungstechnologien haben die Auswirkungen von regelmäßigen berichtenswerten Durchbrüchen zum Teil aufgrund jüngster Fortschritte in Rechenleistung und Datenmengen verbessert. Prognosealgorithmen werden in vielen Feldern äußert komplex, z. B. bei der Computer-Vision, komplexen Spielen und natürlicher Sprache.

Arbeitsveränderungen

Mit intelligenteren Computern wird sich die Arbeit von Prognosemodellierungsexperten, wie auch in anderen Berufen, verändern, um sich an die neu verfügbare Prognosetechnologie anzupassen. Menschen, die im Bereich Prognosemodellierung arbeiten, werden wahrscheinlich nicht arbeitslos, sondern ihre Rollen werden sich so verändern, dass die neuen technologischen Prognosemerkmale und -fähigkeiten ergänzt werden. Zudem werden sie sich neue Fähigkeiten aneignen müssen, um sich in diesen neuen Rollen zu beweisen.

Risikominderung

Fortschritte in der Prognosetechnologie sind im Sinne der kommerziellen und wissenschaftlichen Wertschöpfung äußerst vielversprechend, doch sie benötigen auch eine Risikominderung. Einige dieser Risiken beziehen sich auf den Datenschutz und die Datensicherheit. Mit der exponentiellen Zunahme des Datenvolumens werden auch der Schutz von Daten vor Hackern und die Minderung anderer Datenschutzbedenken immer wichtiger. Darüber hinaus verweisen Forscher auf das Risiko, dass offenkundige und unbewusste soziale Vorurteile in Prognosemodelle und -algorithmen integriert werden, ein Problem, das für Entscheidungsträger und technologische Großunternehmen von großer Bedeutung sein wird.

Die Grenzen der Prognosemodellierung

Trotz ihrer zahlreichen hochwertigen Vorteile hat die Prognosemodellierung ihre Grenzen. Nur wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, kann die Prognosemodellierung ihren ganzen potentiellen Wert ausschöpfen. Und wenn diese Bedingungen nicht erfüllt werden, sind Prognosemodelle wahrscheinlich nicht wertvoller als alte Methoden oder die gängige Meinung. Es ist wichtig, diese Grenzen zu berücksichtigen, um den maximalen Wert aus Initiativen der Prognosemodellierung zu gewinnen. McKinsey and Co., die vor kurzem Anwendungsfälle, Wertschöpfung und Grenzen analysierten, nennen uns hier einige Herausforderungen:

Datenbezeichnung

Insbesondere beim Machine Learning, bei dem ein Computer das Prognosemodell konstruiert, müssen Daten entsprechend bezeichnet und kategorisiert werden. Der Prozess kann unpräzise, voller Fehler und generell ein kolossales Unternehmen sein. Er ist jedoch eine notwendige Komponente des Konstruierens eines Modells, und wenn keine ordnungsgemäße Klassifizierung und Bezeichnung erfolgen kann, wird jedes produzierte Prognosemodell unter schwacher Leistung und Problemen aufgrund nicht ordnungsgemäßer Kategorisierung leiden.

Erhalt von massiven Training-Datensätzen

Damit statistische Methoden bei der Vorhersage von Ergebnissen konsistent erfolgreich sind, muss ein Grundsatz erfüllt werden: eine ausreichende Stichprobengröße. Wenn ein Prognosemodellierungsexperte nicht genügend Daten hat, um das Modell zu konstruieren, wird das produzierte Modell über die Maßen von „Rauschen“ in den verwendeten Daten beeinflusst. Relativ kleine Datensätze neigen natürlich dazu, mehr Variation oder, in anderen Worten, „Rauschen“ aufzuweisen. Aktuell liegt die Anzahl von Datensätzen, die für die Erreichung einer ausreichend hohen Modellleistung erforderlich sind, zwischen mehreren Tausenden und mehreren Millionen. Neben der Größe müssen die verwendeten Daten aber auch die Zielpopulation repräsentieren. Wenn die Stichprobengröße groß genug ist, sollten die Daten eine große Vielfalt von Datensätzen haben, einschließlich einmaliger oder seltener Fälle.

Das Erklärbarkeitsproblem

Mit der Verfügbarkeit von komplexeren und esoterischen Modellen und Methoden wird es oft eine große Herausforderung sein, Modelle zu entwirren, um zu bestimmen, warum eine bestimmte Entscheidung oder Vorhersage getroffen wurde. Da Modelle mehr Datensätze oder mehr Variablen einsetzen, werden Faktoren, die Prognosen erklären könnten, trüb, eine wesentliche Einschränkung in einigen Bereichen. In Branchen oder Anwendungsfällen, die eine Erklärbarkeit erfordern, wie z. B. Umgebungen, in denen es signifikante rechtliche oder regulatorische Konsequenzen gibt, kann die Notwendigkeit, Prozesse und Entscheidungen zu dokumentieren, die Verwendung von komplexen Modellen behindern. Diese Einschränkung wird wahrscheinlich die Nachfrage nach neuen Methoden, die riesige Datenmengen und Komplexitäten bewerkstelligen können, ankurbeln, aber auch hinsichtlich der Entscheidungsfindung transparent bleiben.

Verallgemeinerbarkeit des Lernens

Mit Verallgemeinerbarkeit ist die Fähigkeit des Modells gemeint, von einem Anwendungsfall zu einem anderen verallgemeinert zu werden. Im Gegensatz zu Menschen tendieren Modelle dazu, Probleme mit der Verallgemeinerbarkeit zu haben, die auch als externe Gültigkeit bezeichnet wird. Wenn ein Modell für einen bestimmten Anwendungsfall konstruiert wird, sollte es nicht für einen anderen Anwendungsfall benutzt werden. Obwohl Methoden wie Transferlernen - ein Ansatz, der versucht, speziell dieses Problem zu beheben - entwickelt werden, bleibt die Verallgemeinerbarkeit weiterhin eine wesentliche Einschränkung der Prognosemodellierung.

Voreingenommenheit bei Daten und Algorithmen

Obwohl dies eher ein ethisches bzw. ein philosophisches Problem als ein technisches als, führen manche an, dass Forscher und Experten, die Prognosemodelle erstellen, die Daten sie benutzen und welche sie ausschließen, sorgfältig auswählen müssen. Weil historische Voreingenommenheiten in den tiefsten Datenschichten verwurzelt sein können, ist beim Versuch der Beseitigung dieser Voreingenommenheiten große Vorsicht geboten oder ihre Auswirkungen könnten von Prognosemodellen in die Zukunft übertragen werden.

Predictive Modeling Tools

Apache Hadoop

In der Technologieindustrie leicht an seinem eigenen gelben Elefantenlogo zu erkennen, ist Apache Hadoop, allgemein als Hadoop bekannt, eine Sammlung von Softwaredienstprogrammen, die einem Netzwerk von Computern helfen sollen, gemeinsam an Aufgaben zu arbeiten, die massive Datenmengen erfordern. Hadoop fungiert hauptsächlich als Speicher- und Verarbeitungsdienstprogramm. Das Verarbeitungsdienstprogramm ist ein MapReduce-Programmierungsmodell. Hadoop kann sich auch auf eine Reihe von zusätzlichen Softwarepaketen im Apache Hadoop-Ökosystem beziehen. Zu diesen Paketen zählen:

Hadoop ist im Bereich der Prognosemodellierung äußerst nützlich und wichtig geworden, vor allem für Modelle oder Probleme, die große Speicherdaten erfordern. Prognosemodellierungsexperten mit Fähigkeiten oder Erfahrung im Hadoop-Ökosystem, insbesondere MapReduce und Pakete wie Apache Hive, können einen Gehaltszuschlag für diese Fähigkeiten erwarten.

R

R ist eine Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken. Analysten müssen über technische Fähigkeiten verfügen, um effizient mit diesem Toll zu arbeiten. Es umfasst Funktionen wie lineare Regression, nicht lineare Modellierung und Zeitreihenprüfungen. Anwendungsfälle sind:

Python

Python ist eine hochrangige Programmiersprache, die für allgemeine Programmierungszwecke bestimmt ist. Während R speziell für Statistiken entworfen wurde, übertrifft Python R, wenn es um Data Mining-, Bildgebungs- und Datenflussfähigkeiten geht. Es ist vielseitiger als R und wird häufiger zusammen mit anderen Programmen benutzt. Python ist generell leichter zu erlernen als R und wird am besten für die Aufgabenautomatisierung benutzt.

Microstrategy

MicroStrategy is an enterprise analytics and mobility platform which includes R, Python, and Google Analytics integration. It has 60+ data source connectors, so analysts can gain insights by blending disparate data. This data can be output into data visualizations and dashboard reports to gain insights quickly, and can be easily shared throughout the organization. MicroStrategy also includes advanced analytics capabilities, including predictive analytics, with over 300 native analytics functions and open source and 3rd party statistical programs. Some examples include:

Karrieren in der Prognosemodellierung

Die Prognosemodellierung wird in den kommenden Jahren aufgrund der Explosion von Daten, technologischer Fortschritte und erwiesener Mehrwertfähigkeit vermutlich stark wachsen. Tatsächlich prognostizierte IBM 2017, dass die Nachfrage nach wissenschaftlichen und analytischen Datenexperten bis 2020 um 15 % zunehmen würde.

Während viele Unternehmen wissen, dass sie die Prognosemodellierung bei ihren Geschäften anwenden müssen, gibt es aktuell einen Mangel an Kandidaten mit den richtigen Fähigkeiten. Daher haben Unternehmen qualifizierten Bewerbern hohe Gehälter angeboten, um sie von Wettbewerbern oder anderen Arbeitsstellen wegzulocken. Während die Anzahl an qualifizierten Kandidaten zunimmt, wächst auch die Nachfrage nach solchen Fachkräften beträchtlich.

ARBEITSSTELLEN IN DER PROGNOSEMODELLIERUNG

Einige übliche Arbeitsstellenbezeichnungen sind:

PROGNOSEMODELLIERUNG WELCHE FÄHIGKEITEN SIND ERFORDERLCH?

Wie viel verdienen Prognosemodellierungs-Fachkräfte?

Gehälter variieren je nach Hintergrund des Kandidaten und dem Bedarf des Unternehmens, aber Fähigkeiten im Bereich Datenwissenschaft garantieren höhere Gehälter. Höhere Gehälter werden speziell für MapReduce-, Apache Hive- und Apache Hadoop-Fähigkeiten bezahlt.

Data Scientist Starting Salary

FAQ

Was ist eine Prognoseanalyse?
Was ist ein Beispiel der Prognoseanalyse?
Was ist ein Bewertungsmodell?
Wie benutzt das iPhone die Prognosemodellierung?
Was ist ein Prognosemodell?
Warum ist die Vorhersageanalyse wichtig?