Predictive Analytics: Der Einsteigerleitfaden

Predictive Analytics ist der Motor, den ein Unternehmen braucht, um bessere Entscheidungen zu treffen – unabhängig von Funktion oder Branche. Darüber hinaus verschafft dir der Einsatz von Predictive Analytics einen Wettbewerbsvorteil, der kaum anderswo zu finden ist.

In diesem Artikel klären wir, was Predictive Analytics ist, betrachten Beispiele aus der Praxis und zeigen, wie es funktioniert.

What is Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Sammelbegriff für verschiedene statistische und datenanalytische Verfahren – darunter Data Mining, Predictive Modeling und Machine Learning. Das Hauptziel von Predictive Analytics ist es, auf Basis von Mustern und Erkenntnissen aus historischen Daten Vorhersagen über Ergebnisse, Trends oder Ereignisse zu treffen.

Predictive Analytics ist die zweite von vier Stufen analytischer Fähigkeiten in einer Organisation. Die vier Stufen der Analytics sind der Reihe nach:

1. Descriptive Analytics – erkennen, was in der Vergangenheit passiert ist
2. Diagnostic Analytics – verstehen, warum es passiert ist
3. Predictive Analytics – vorhersagen, was als Nächstes passieren wird
4. Prescriptive Analytics – optimal steuern und experimentieren, wie es am besten erreicht wird

Organisationen sollten diese Stufen in dieser Reihenfolge durchlaufen, denn nur wer die Vergangenheit versteht, kann die Zukunft sinnvoll vorhersagen. So entwickelt sich der Blick vom „Was ist passiert und warum?“ hin zum „Was passiert als Nächstes?“. Eine zusätzliche, finale Stufe beinhaltet vollständig optimierte, autonome Analysesysteme, die fortlaufend lernen und damit gewissermaßen „intelligent“ sind.

Predictive Modeling umfasst zwei Arten von Machine-Learning-Algorithmen: überwacht und unüberwacht. Überwachte Machine-Learning-Algorithmen sagen ein Zielergebnis vorher und sind die primären Werkzeuge von Predictive Analytics. 

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einsatz von Machine Learning in Predictive Analytics findest du in unserem Lyric Analysis Tutorial.

Es gibt zwei Haupttypen überwachter Machine-Learning-Algorithmen:

• Klassifikationsmodelle – sie sagen voraus, ob Beobachtungen in eine bestimmte Kategorie oder Klasse fallen. Beispiel: vorhersagen, ob ein Kunde abspringt oder nicht. Häufige Klassifikationsverfahren sind Entscheidungsbäume und logistische Regression.
• Regressionsmodelle – sie sagen einen numerischen Wert voraus. Beispiel: die Klickrate einer Anzeige prognostizieren. Gängige Methoden dafür sind lineare Regression und polynomiale Regression.

Unüberwachte Machine-Learning-Algorithmen treffen hingegen keine Vorhersagen, sondern identifizieren Muster in Daten, um ähnliche Datenpunkte zu markieren oder zu gruppieren. Ein populäres unüberwachtes Verfahren ist zum Beispiel k-Means-Clustering, bei dem ähnliche Datenpunkte – etwa Kundengruppen – in Clustern zusammengefasst werden.

Predictive Analytics kann zudem weitere statistische und Data-Mining-Techniken einbeziehen, um aktuelle Trends zu erkennen, die Zukunft zu prognostizieren und Ergebnisse vorherzusagen. Einige konkrete Anwendungsfälle, wie Organisationen Predictive Analytics nutzen können, besprechen wir weiter unten.

Prescriptive vs Predictive Analytics

Prescriptive Analytics ist die dritte Stufe analytischer Fähigkeiten und baut auf den in der vorherigen Stufe entwickelten Vorhersagemodellen auf.

Während Predictive Analytics erklärt, warum etwas passiert und was als Nächstes passieren könnte, geht es bei Prescriptive Analytics darum, die bestehenden Modelle zu optimieren und mit ihnen zu experimentieren. Es beantwortet „What-if“-Fragen und ermöglicht dir, auf Basis von Experimenten und Simulationen das bestmögliche Szenario zu wählen.

Jeff Bezos, CEO von Amazon, sagte sinngemäß: „Unser Erfolg bei Amazon hängt davon ab, wie viele Experimente wir pro Jahr, pro Monat, pro Woche, pro Tag durchführen.“

Experimente in allen Phasen von Analyseprozessen und -projekten sind eine Grundvoraussetzung für erfolgreiches Prescriptive Analytics.

Predictive Analytics Examples

Predictive Analytics verwandelt Datenpunkte in wertvolle Insights, die zahlreiche Bereiche einer Organisation steuern und verbessern können. 

Hier einige Beispiele, wie Organisationen Predictive Analytics einsetzen können:

Finanz-KPIs prognostizieren 

Die Vorhersage zentraler Finanzkennzahlen wie Umsatz, Kosten und Bestände führt zu fundierteren Entscheidungen – basierend auf Fakten und Daten statt nur auf Bauchgefühl.

Betrug im Bankwesen erkennen und reduzieren

Betrugsfälle gehören zu den teuersten und schädlichsten Ereignissen für Banken. Predictive Analytics hilft, Auffälligkeiten und Schwachstellen zu identifizieren, die auf Betrug hindeuten können, sodass Institute schnell reagieren können.

Ausfallrisiko bei Krediten vorhersagen 

Die Kreditvergabe ist für Versicherungen und Finanzinstitute naturgemäß riskant. Mit Vorhersagemodellen lässt sich das Risiko, dass ein Kunde einen Kredit nicht bedient, deutlich reduzieren.

Mitarbeiterfluktuation prognostizieren

Predictive Analytics kann das Personalmanagement verbessern, indem es Mitarbeiterabwanderung vorhersagt. So lassen sich künftige Einstellbedarfe antizipieren und der richtige Zeitpunkt finden, um gezielt zu binden und zu motivieren.

Kaufverhalten von Kundinnen und Kunden verstehen

Unternehmen können Umsatz und Conversion Rate steigern, indem sie die Muster hinter Käufen erkennen und die Beweggründe verstehen. Mit Customer Analytics und A/B-Tests in Python kannst du diese Verhaltensmuster analysieren. 

Marketingkampagnen gezielt ausspielen

Wer zur richtigen Zeit die richtigen Kundinnen und Kunden anspricht, steigert Klickrate und Conversion von Kampagnen. Einen tieferen Einblick in Predictive Analytics im Marketing bietet DataCamps Kurs Predicting Customer Churn in Python.

Produktionsabfall reduzieren

Predictive Analytics hilft, die Einflussfaktoren auf Produktionsabfall zu verstehen und gezielt gegenzusteuern. Das kann in Unternehmen zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.

How Does Predictive Analytics Work?

Es gibt zahlreiche Tools für Predictive Analytics. Die Wahl hängt vom Ziel deiner Analyse ab – von Business-Intelligence- und Visualisierungstools wie Tableau und Power BI bis hin zu komplexen Programmiersprachen wie R Programming und Python.

Für einen Einstieg in Predictive Analytics mit Python sieh dir unseren Kurs Introduction to Predictive Analytics in Python an. Wenn du bereits mit Python oder Predictive Analytics vertraut bist, empfehlen wir Intermediate Predictive Analytics in Python.

Die meisten Predictive-Analytics-Projekte folgen ähnlichen Workflows und Prozessen. In diesem Abschnitt gehen wir die wichtigsten Schritte durch, die in Projekten typischerweise auftreten.

Goal

Jedes Predictive-Analytics-Projekt sollte damit starten, das Ziel zu verstehen, das Problem zu definieren und die beste Lösung zu wählen.

Predictive-Analytics-Projekte sollen dazu beitragen, die strategischen Ziele der Organisation zu erreichen. Verknüpft sich das Projektziel mit einem zentralen Unternehmensziel, ist die Unterstützung auf allen relevanten Ebenen wahrscheinlicher – und damit der Erfolg.

Ist das Ziel klar, ergibt sich daraus ein präzises Problem, das es zu lösen gilt – und damit die passende Lösung.

Data

Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, etwa CSV-Dateien, Datenbanken, Warehouses und Drittanbieter-Tools. Falls noch nicht geschehen, sollten diese Datenquellen zentral konsolidiert und verwaltet werden, bevor du sie für Predictive Analytics und Modeling nutzt. So stellst du Sicherheit, Datenqualität und Governance sicher.

Wie das bekannte Analytics-Sprichwort sagt: „Garbage in, garbage out.“ Vermeide es nach Möglichkeit, alle Daten in Tabellenkalkulationen zu lagern. Sie sind zwar flexibel, lassen sich aber leicht ändern und teilen – oft ohne ausreichende Kontrolle über Qualität und Sicherheit.

Beachte außerdem das Datenvolumen, das du hast oder künftig erzeugen willst. Ohne geeignete Speicherlösungen und Prozesse für größere Datenmengen werden Vorhersagemodelle unnötig zeitaufwendig und liefern womöglich keine zuverlässigen Ergebnisse.

Transform

Die Transformationsphase umfasst das Bereinigen, Erkunden und Aufbereiten der Daten für die folgende Analyse oder das Modell.

Beim Bereinigen solltest du nach fehlenden Werten sowie Ausreißern oder verdächtigen Werten suchen, die im Kontext des Problems keinen Sinn ergeben. Das geht Hand in Hand mit der Exploration, denn erst durch das Erkunden verstehst du die Daten – und Anomalien fallen auf.

Abschließend müssen die Daten für den nächsten Projektschritt vorbereitet werden. Das Vorgehen hängt vom Algorithmus und der Art der Analyse ab. 

Beispiel: Wenn du ein lineares Regressionsmodell zur Vorhersage von Klickraten in einer Kampagne anpasst, musst du die Annahmen der linearen Regression prüfen und sicherstellen, dass die Daten diese erfüllen. Kategoriale Variablen sind zudem in Dummy-Variablen umzuwandeln (One-Hot-Encoding).

Bevor du ein Vorhersagemodell baust, teile die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testmenge. Das Modell wird auf dem Trainingssatz fit gemacht, um Muster zu lernen. Mit dem Validierungssatz optimierst du das Modell, und der Testsatz liefert schließlich eine unvoreingenommene Schätzung der Modellgüte.

Analyze

Wenn du ein Vorhersagemodell mit einem relativ einfachen überwachten Algorithmus wie logistischer Regression erstellst, passt du das Modell an und bewertest die Ergebnisse. Komplexere Algorithmen wie neuronale Netze erfordern hingegen sorgfältiges Finetuning, um präzise Vorhersagen zu erzielen.

Wichtig: Viele Vorhersagemodelle benötigen große Datenmengen, um in der Praxis gut zu generalisieren. Falls dir diese noch fehlen, kannst du auf andere Verfahren zurückgreifen, die Vorhersagen auch im kleineren Maßstab ermöglichen – abhängig von Ziel und Business-Problem. Dazu zählen Data Mining und verschiedene statistische Methoden.

Deploy

Der letzte Schritt eines Predictive-Analytics-Projekts ist das Deployment. Es ist das finale Ergebnis des Projekts und der Weg, wie das Modell in deiner Organisation Wert stiftet. Je nach Projekt und gewählter Lösung reicht das von einem einfachen Bericht oder Dashboard bis hin zu komplexen Integrationen in bestehende Plattformen.

Prüfe, ob in deiner Organisation genügend Expertise für komplexere Deployments vorhanden ist, um einen reibungslosen Ablauf sicherzustellen. Schon die Investition in mindestens eine Data-Engineer-Rolle kann die Erfolgschancen deutlich erhöhen.

Conclusion

Analytics – und insbesondere Predictive Analytics – ist längst nicht mehr nur etwas für Tech-Giganten und Großkonzerne oder eine kleine Expertengruppe im Unternehmen. Heute nutzen Organisationen jeder Größe Analytics, und das in nahezu jeder Branche. Zudem ist Predictive Analytics inzwischen in vielen Teams verankert und wird dort verantwortet.

Predictive Analytics kann nahezu jedem Unternehmen einen starken Wettbewerbsvorteil verschaffen. Entscheidend ist jedoch, die Erfolgsfaktoren eines solchen Projekts zu kennen und zu berücksichtigen. Dieser Artikel hat einen Leitfaden zu Predictive Analytics geliefert, gezeigt, wie es sich auf Business-Probleme anwenden lässt, und den zugrunde liegenden Prozess erklärt.