Predictive Analytics

Predictive Analytics, zu Deutsch etwa "voraussagende Analyse", ist ein Teilgebiet des Data Minings mit dem Ziel, Prognosen über zukünftige Ereignisse zu generieren.

Bei diesem Verfahren werden bekannte historische und aktuelle Daten ausgewertet, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das wichtige Entwicklungen und Trends erfasst und diese dann für die Zukunft fortschreibt.

Ziel ist es, aus den vorhandenen Daten zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. Das wesentliche Element bei Predictive Analytics ist der so genannte Prädikator. Dabei handelt es sich um eine Variable, die für eine bestimmte Einheit oder eine Person gemessen wird, um ein zukünftiges Verhalten vorherzusagen.

Anschließend werden mehrere dieser Prädikatoren zu einem Vorhersagemodell zusammengefasst. Für die prädikative Modellierung werden möglichst viele Daten gesammelt und aus diesen dann ein statistisches Modell erstellt, so dass Vorhersagen getroffen werden können. Kommen später weitere Daten hinzu, kann das Modell validiert oder auf Grund der neuen Erkenntnisse geändert werden.

Beispiele: Saisonale Schwankungen (z.B. Sommerloch, Weihnachtsgeschäft), Wetterinformationen, Produktlebenszyklus, Branchenindikatoren,  

Predictive Analytics hat sich in den letzten Jahren stark weiter entwickelt und hält Einzug in viele Bereiche von Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft, da bei Technologien wie Big Data und Machine Learning bedeutende Fortschritte erzielt wurden.

Für die Ermittlung der Daten kommen zahlreiche Quellen in Frage. Dazu zählen unter anderem transaktionale Datenbanken, Audio-, Video- und Sensordaten, Bilder, Protokolldateien von Maschinen und Geräten. Diese werden mit Hilfe bestimmter Algorithmen ausgewertet. So können durch Kombinationen von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen Innovationen entstehen.

Für die Auswertung sind Software Tools erforderlich, um aus der Masse von Daten wahrscheinliche Trends zu extrahieren. Mit Hilfe von Techniken des Machine Learning wird nach Mustern gesucht, um Modelle für die Vorhersage künftiger Entwicklungen zu erstellen.

Einsatzgebiete für Predictive Analytics sind zum Beispiel Meteorologie, Ökonomie, Marketing, Finanzen, Luft- und Raumfahrt, Automobilbranche, Gesundheitswesen, Pharmazie oder Sicherheit.

Ein Beispiel: Autoversicherer ermitteln etwa das Alter, Geschlecht und die Fahrerfahrung von Personen, um potenzielle Prädikatoren für die Fahrsicherheit zu berechnen. Auf Basis dieser Daten wird anschließend die wahrscheinliche Unfallgefahr und die Höhe des Beitrags für die Kfz-Versicherung berechnet.

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  • Kategorie: Glossar
  • Thema: Business Intelligence & Analytics