Predictive Analysis: Das Wissen der Zukunft

Es wird gesagt, dass jede Generation ihre Sprache der Alphabetisierung hat; Wenn Sie davon wussten, galten Sie in diesem Alter als gebildet; In den dunklen Zeiten, als wir ein Leben im Krieg lebten, wurden Leute, die sich gut damit auskannten, Generäle und Könige. Als das Industriezeitalter anbrach, bauten Menschen, die Maschinen verstanden, Industrien auf. Wie genau kann die Vorhersageanalyse sein?

Heute leben wir in einem Zeitalter, in dem die Sprache der Alphabetisierung Technologie ist. Und Menschen, die Technologie verstehen, schätzen qualitativ hochwertige Daten sehr hoch ein, was dazu geführt hat, dass sie zu einem der wesentlichen Vermögenswerte geworden sind. Nun stellt sich die Frage: Was machen Menschen mit Daten? Was wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass sie damit in die Zukunft sehen?

Was ist eine prädiktive Analyse?

Die prädiktive Analyse ist eine Methode, die Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen. Diese Art der Analyse untersucht vergangene Szenarien und Muster, um Verbindungen zwischen ihnen zu identifizieren und mehr über ihre Ergebnisse zu erfahren. Mit diesen Daten können Forscher Ergebnisse vorhersagen, die zuvor bei ähnlichen Verhaltensmustern beobachtet wurden, und Szenarien manipulieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Predictive Analytics prognostiziert, wie das Wort schon sagt, zukünftige unbekannte Ereignisse. Ziel ist es, über das Wissen, was passiert ist, hinauszugehen, um besser beurteilen zu können, was in der Zukunft passieren wird. Es nutzt maschinelles Lernen, Statistiken, Datenmodellierung und Mining-Techniken, um die Vergangenheit zu analysieren und die Zukunft abzuschätzen.

Predictive Analytics Entscheidungshilfe für viele Branchen. Es dominiert Branchen wie Werbung, Marketing, Finanzen, E-Commerce, Versicherungen, Fertigung, Einzelhandel, Regierungssektoren, Öl und Gas, Bildung und so weiter.

Wie funktioniert die prädiktive Analyse?

Predictive Analytics stammt aus der statistischen Wissenschaft und besteht im Kern darin, dem Vorhandensein bestimmter Variablen in einem großen Datensatz ein bestimmtes Ergebnis zu geben. Dieses Ergebnis wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein bestimmtes Ereignis in der Zukunft eintritt.

Es gibt zwei Hauptansätze zur statistischen Modellierung, die in der prädiktiven Analytik verwendet werden: Klassifizierungsmodelle und Regressionsmodelle.

1. Klassifikationsmodelle

Das Klassifizierungsverfahren nutzt mathematische Techniken wie Entscheidungsbäume, lineare Programmierung, neuronale Netze und Statistiken. Zum. B. anhand bestimmter Kriterien, ob ein Mitglied innerhalb eines bestimmten Zeitraums entweder im Unternehmen bleiben oder es verlassen wird.

2. Regressionsmodelle

Regressionsmodelle sagen eine tatsächliche Zahl voraus, die fortlaufende Daten im Gegensatz zu binären Daten verwendet. Beispielsweise könnte man mit einer logistischen Regression auswerten, wie sich die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts (binäre Variable) mit jedem weiteren BMI-Wert (kontinuierliche Variable) verändert.

Vorhersageanalyse Vorteile

• Betrug

  • Predictive Analytics ist ein Segen für die Cybersicherheit. Mit diesen Techniken können sie Betrug, Bedrohungen usw. erkennen.

• Optimierung

  • Predictive Analytics hilft dabei, Vorlieben und Abneigungen der Kunden zu identifizieren und dadurch Kaufmuster zu erkennen und die Marketingstrategien zu optimieren.

• Entscheidung fällen

  • Die Vergabe von Krediten, die Annahme von Versicherungsansprüchen usw. kann auf der Grundlage der in Predictive Analytics verwendeten Datenmodelle erfolgen.

• Operationen

  • E-Commerce-Branchen können Entscheidungen zur Bestandsverwaltung treffen. Die Öl- und Gasindustrie kann Wartungspläne für Geräte auf der Grundlage von Predictive Analytics vorhersagen.

Vorhersageanalyse Nachteile

• Menschliche Faktoren

  • Forscher behaupten, dass Predictive-Analytics-Modelle/-Algorithmen Emotionen, Stimmungen, Beziehungen usw. nicht berücksichtigen, wenn sie die Muster antizipieren.

• Zeit

  • Die Predictive-Analytics-Modelle müssen im Laufe der Zeit überarbeitet werden. Menschen verändern sich im Laufe der Zeit. Ein Modell, das zu einem bestimmten Zeitpunkt anwendbar ist, kann später nicht mehr nützlich sein.

• Kosten

  • Die Implementierung von Predictive Analytics ist kostspielig in Bezug auf Ressourcen, Tools und Zeit.

• Privatsphäre & Sicherheit

  • Predictive Analytics beschäftigt sich mit Daten. Die Speicherung einer so großen Datenmenge ist eine große Herausforderung. Die Daten können auch persönliche Informationen der Benutzer usw. enthalten, die geschützt werden müssen.

Ein tieferer Einblick in die prädiktive Analyse

Haben Sie jemals gedacht, dass Ihr Telefon alle Ihre Gespräche abhört? Sie haben wahrscheinlich mindestens einen Freund, der an diese Verschwörung glaubt, weil er über etwas gesprochen oder auch nur darüber nachgedacht hat. Dann bekamen sie eine Anzeige für genau das Produkt oder zumindest etwas, das damit in Verbindung stand.

Viele andere Branchen verwenden weitgehend prädiktive Analysen. Es hilft Ärzten, genaue Diagnosen zu stellen oder das Ergebnis von Behandlungen für Menschen mit bestimmten Erkrankungen zu bestimmen. Dies hat auch dazu beigetragen, die Wartezeiten in der Notaufnahme um bis zu 15 Prozent zu verkürzen.

Es hat dem Einzelhandelsmarkt geholfen, indem es richtig vorhergesagt hat, welche Bestände mehr verkauft werden und welche daher mehr eingelagert werden sollten. Die prädiktive Analyse hat sogar in anderen Bereichen wie Banken, Fertigung, öffentlicher Verkehr und Cybersicherheit große Fortschritte gemacht, um nur einige zu nennen.

Nun, das bedeutet nicht, dass alles Sonnenschein und Regenbögen ist, und es wird den Welthunger lösen. In letzter Zeit gab es viele Fälle darüber, inwieweit die Erhebung von Daten auf Menschen wie Sie und mich abzielt. Unternehmen sind in unser Privatleben eingedrungen, was zu Klagen gegen Unternehmen wie Facebook und Cambridge Analytica geführt hat.

Sie könnten denken, was ist das Schlimmste, was diese Leute tun könnten? naja, denk mal drüber nach: wenn du einen wirklich guten freund hast, den du schon lange kennst und mit dem du regelmäßig rumhängst, kannst du sehr leicht vorhersagen, was er in bestimmten situationen tun würde.

Um eine Vorstellung davon zu bekommen, hätten Sie viel Zeit miteinander verbracht und auch höllische Erfahrungen geteilt. Wie also hat die prädiktive Analyse die Kraft, dasselbe zu tun, ohne überhaupt zu wissen, wer Sie sind?

Nun, Unternehmen wie Cambridge Analytica haben 5000 Datenpunkte, um zu definieren, wer Sie sind, was Sie wahrscheinlich tun und was Sie wahrscheinlich kaufen werden. Die Daten, die sie darauf hochladen, werden von Unternehmen wie Facebook und Google gekauft, die unter dem Deckmantel laufen, mit Werbung Geld zu verdienen. In Wirklichkeit sind wir, die Verbraucher dieser Technologien, das Produkt.

Es gibt immer etwas Flüchtiges, das die Menschheit erschafft, wo die Menschen völlig gespalten sind, ob dies gut für uns ist oder unser aller Tod sein wird. Ich weiß, das hört sich an, als würde man ein wirklich schlechtes Bild auf ein einfaches Tool malen, das entwickelt wurde, um vorherzusagen, dass Kundenpartner ihnen besser dienen, aber das Hauptanliegen hier liegt in der Tatsache, wie die Daten gesammelt werden, damit dieses Tool tatsächlich funktioniert.

Würden Sie sich wohl fühlen, wenn Sie wüssten, dass ein Drittunternehmen alle Ihre Bewegungen und Entscheidungen kennt? Dass Sie in eine Marionette verwandelt werden, wem das nächste Unternehmen versucht, sein nächstes neues glänzendes Produkt zu verkaufen? Worauf läuft das alles hinaus?

Eine einfache Tatsache ist, dass dies wie Feuer ist, wir können lernen, es zu kontrollieren und als Zivilisation voranzukommen und lernen, gekochtes Essen zu essen und Kontakte zu knüpfen, oder wir können es nutzen, um eine fortgeschrittene Zivilisation zu werden, die eine selbstlernende KI hervorbringt das endet damit, die Welt zu regieren und die Menschheit zu versklaven. Was wird es sein?

Predictive Analytics & QuestionPro

QuestionPro bietet Analysen als Teil des Surveys-Produkts, die dabei helfen, Einblicke in die Vergangenheit zu gewinnen und Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Es gibt verschiedene Funktionen wie Berichte, Statistikpakete, Datenfilterung, Kreuztabellen, Trendanalysen, Textanalysen usw., die Kunden bei der vorausschauenden Entscheidungsfindung unterstützen können!

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Autoren : Shubhada und Jackson / Fahad Ahmed Shaikh