Glossar

Prädiktive Analytik

Was ist Prädiktive Analytik?

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Kunden kündigen bald? Wie viel Ware wird nächsten Monat gebraucht? Wann fällt eine Maschine voraussichtlich aus? Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Ihr Wert hängt stark von der Datenqualität ab und davon, ob die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen und Abläufe einfließen.

Themen

Datenanalyse
Prognose
Entscheidungen

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Verwandte Begriffe

Prädiktive Modellierung

Prädiktive Modellierung ist der technische Kern der prädiktiven Analytik: Aus Beispieldaten mit bekanntem Ergebnis wird ein Modell gebaut, das für neue Fälle einen Wert oder eine Klasse vorhersagt. Typische Verfahren sind Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests oder neuronale Netze. Ein Modell kann etwa aus Wohnfläche, Lage und Baujahr einen Immobilienpreis schätzen. Vor dem Einsatz wird es an zurückgehaltenen Daten geprüft, um Überanpassung zu erkennen.

Modellbau
Vorhersage
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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Muster aus Daten ableiten, statt jede Regel ausdrücklich programmiert zu bekommen. Je nach Aufgabe lernen Modelle aus beschrifteten Beispielen (überwacht), aus unbeschrifteten Daten (unüberwacht) oder durch Belohnung (bestärkend). Anwendungen reichen von Spamfiltern über Nachfrageprognosen bis zu Produktempfehlungen. Die Qualität hängt stark von Menge und Güte der Trainingsdaten ab.

Grundlagen
KI
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Data Mining

Data Mining bezeichnet das systematische Durchsuchen großer Datenbestände nach Mustern, Zusammenhängen und Auffälligkeiten. Dabei kommen statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, etwa Clustering, Klassifikation oder Assoziationsanalyse. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse im Handel, die zeigt, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden – eine Grundlage für Sortiment, Platzierung und Empfehlungen.

Datenanalyse
Mustererkennung
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Explorative Datenanalyse (EDA)

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste, offene Blick auf einen Datensatz: Man berechnet Kennzahlen, betrachtet Verteilungen und Diagramme und sucht nach Mustern, Ausreißern und fehlenden Werten – noch ohne feste Hypothese. Sie hilft, Datenqualität einzuschätzen und sinnvolle Fragen für weitere Analysen oder Modelle zu finden. Beispiel: Vor einer Umsatzprognose zeigt die EDA, dass ein Monat wegen einer Systemumstellung unvollständig erfasst wurde.

Datenanalyse
Statistik
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Vorlage