Beschreibende, prädiktive und präskriptive Analysen • BUOM

Unter Analytics versteht man den Prozess des Sammelns, Auswertens und Nutzens von Daten, um die Funktionalität zu verstehen und zu verbessern. Viele Unternehmen und Organisationen nutzen Analysen, um Gewinne zu steigern, die Effizienz zu verbessern und wichtige Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie an Daten oder Analysen interessiert sind, kann es hilfreich sein, mehr über die verschiedenen Formen der Analyse zu erfahren. In diesem Artikel erklären wir, was deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen sind, und gehen auf ihre wichtigsten Unterschiede ein, einschließlich Datentypen, Zweck und Präsentation.

Was ist deskriptive Analyse?

Wenn Sie eine deskriptive Analyse durchführen, untersuchen Sie Statistiken und Daten aus der Vergangenheit, um frühere Trends zu ermitteln. Viele der Analysen, die Unternehmen und Einzelpersonen verwenden, sind beschreibender Natur, da sie Daten über frühere Aktionen und Ereignisse umfassen. In einem persönlichen Umfeld, wenn Sie sich Ihre Ausgaben für den Monat ansehen, Ihre Bildschirmzeit im Laufe des Tages schätzen oder Ihre Schritte pro Woche verfolgen, verwenden Sie deskriptive Analysen. Für Unternehmen und Unternehmen können dies Informationen wie Lagerbestände, Verkäufe, Aktienkurse und Verbrauchergewohnheiten sein.

Beispielsweise verwendet ein Spielwarenladen deskriptive Analysen am Ende jedes Quartals, um seine Umsätze und Leistungen zu analysieren. In diesem Quartal zeigen deskriptive Analysen, dass die Spielzeugverkäufe im Vorfeld der Winterferienzeit jeden Monat stetig steigen. Sie können sehen, in welchen Wochen, Tagen und zu welchen Zeiten am meisten Spielzeug eingekauft wird, welche Spielzeuge sich am besten verkaufen und welche Bereiche im Geschäft sich die meisten Käufer aufhalten.

Was ist Predictive Analytics?

Eine prädiktive Analyse ist wichtig, um zu verstehen, was in der Zukunft passieren könnte. Prädiktive Analysen stützen sich häufig auf Daten aus der Vergangenheit und Informationen darüber, was in der Zukunft passieren könnte, um potenzielle Zahlen zu prognostizieren. Wenn ein Unternehmen im Vormonat niedrige Umsätze verzeichnete, aber plant, im nächsten Monat einen Verkauf zu starten, kann Predictive Analytics das Umsatzwachstum vorhersagen. Predictive Analytics konzentriert sich auf die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen und trifft auf der Grundlage dieser Beziehungen genaue Vorhersagen.

Beispielsweise nutzt ein Eiswagen prädiktive Analysen, um zu verstehen, welche Monate im Jahr am wahrscheinlichsten höhere Gewinne generieren. Da die Eiscremeproduktion in einem gemäßigten Klima stattfindet, zeigen prädiktive Analysen, dass ein Eiswagen in den Sommermonaten eher hohe Umsätze erzielt. Die prädiktive Analyse sagt außerdem voraus, wie viel Gewinn ein Lkw in Abhängigkeit vom Tag des Jahres und der Außentemperatur erwirtschaften kann. Die Analyse könnte beispielsweise vorhersagen, dass mit steigenden Temperaturen auch die Gewinne steigen.

Was ist präskriptive Analytik?

Die präskriptive Analyse ermittelt, was ein Unternehmen oder eine Einzelperson tun kann, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Während Predictive Analytics es Unternehmen ermöglicht, zu bestimmen, was wahrscheinlich passieren wird, können Unternehmen mit Prescriptive Analytics Strategien entwickeln, indem sie berechnen, welche Entscheidungen den Gewinn steigern, die Markenbekanntheit verbessern oder sich auf den langfristigen Erfolg des Unternehmens auswirken können. Bei der Durchführung präskriptiver Analysen kann ein Unternehmen oder eine Organisation transaktionale, historische und aktive Daten mit komplexen Geschäftsalgorithmen nutzen. In Ihrem Privatleben können Navigations-Apps, empfohlene Filme und Essenssets Beispiele für präskriptive Analysen sein, da sie zu Maßnahmen führen und detaillierte Informationen darüber liefern, was zu tun ist.

Beispielsweise könnte ein Möbelhersteller präskriptive Analysen verwenden, um seinen Lagerbestand zu verwalten. Präskriptive Analysen können anhand der Anzahl der Bestellungen und des aktuellen Lagerbestands ermitteln, wann möglicherweise Nachschub benötigt wird. Je nach System können Materialien sogar automatisch bestellt werden, um sicherzustellen, dass sie pünktlich geliefert werden. Einige Systeme generieren möglicherweise eine Aufforderung oder Benachrichtigung, dass der Lagerbestand zur Neige geht und der Manager möglicherweise bald mehr von jedem Material bestellen muss, um Bestellverzögerungen zu vermeiden.

Hauptunterschiede zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analyse

Wenn Unternehmen auf Probleme stoßen oder ihre Prozesse kontinuierlich verbessern möchten, können sie verschiedene Arten von Daten und Analysen nutzen, um zu verstehen, was für sie am besten funktioniert und welche Maßnahmen sie in Zukunft ergreifen müssen. Hier sind einige der grundlegenden Unterschiede zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analyse:

Daten

Einer der Unterschiede zwischen den einzelnen Analysetypen sind die Daten, die sie verwenden. Während sie alle historische Daten verwenden, umfassen prädiktive und präskriptive Analysen auch andere Daten. Predictive Analytics kann Informationen über zukünftige Ereignisse nutzen, um vorherzusagen, was in einem bestimmten Zeitraum passieren könnte. Alle drei Arten der Analyse sammeln Daten über Datenbanken und andere Analysesoftware, um dem Endbenutzer Informationen und Auswertungen bereitzustellen. Predictive Analytics nutzt Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining, um Erkenntnisse für den Endbenutzer zu generieren, während Prescriptive Analytics ergebnisbasierte Daten verwendet, um Maßnahmen vorzuschlagen.

Ziel

Auch der Zweck jeder Analyse ist unterschiedlich. Während alle drei darauf abzielen, dem Benutzer mehr Informationen über persönliche oder geschäftliche Entscheidungen zu liefern, verfolgen sie auch spezifischere Ziele. Während die deskriptive Analyse dem Benutzer kleinere oder organisierte Informationen liefert, besteht das Ziel der prädiktiven Analyse darin, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu verstehen.

Der Zweck der präskriptiven Analyse besteht darin, dem Benutzer eine Reihe spezifischer Schritte bereitzustellen, die er befolgen kann, um ein Ziel zu erreichen oder eine Aufgabe mit einem bestimmten Ergebnis abzuschließen. Da jeder Analysetyp einen einzigartigen Zweck hat, kann jeder in einigen Branchen nützlicher sein als in anderen, obwohl viele Unternehmen von der Verwendung aller drei profitieren können. Viele große Konzerne und Unternehmen ziehen es vor, ihre Leistung mithilfe von Analysen zu bewerten und Entscheidungen über weitere Maßnahmen zu treffen.

Präsentation

Die Darstellung ist für jede Analyseform unterschiedlich. Da deskriptive Analysen darauf abzielen, dem Benutzer leicht verständliche Informationen bereitzustellen, werden Informationen in Form von Diagrammen, Grafiken oder anderen visuellen Elementen dargestellt. Dies geschieht, damit der Benutzer es schnell mit anderen Informationen und visuellen Elementen vergleichen kann. Bei der deskriptiven Analyse werden erhebliche Datenmengen erfasst, welche Trends und Zahlen für das Verständnis des Benutzers wichtig sind, und diese dann präsentiert. Predictive Analytics erstellt Modelle und Szenarien für die Zukunft und beschreibt die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens. Prescriptive Analytics stellt Informationen in Form von Anweisungen oder Handlungsvorschlägen dar.