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Wie Sie wahrscheinlich schon erraten haben, ist Predictive Analytics keine Einheitsgröße - noch sind die Ergebnisse ein für allemal.. Damit die Technik richtig funktioniert, müssen Sie sie im Lauf der Zeit immer wieder anwenden - Sie benötigen also einen Gesamtansatz, der gut zu Ihrem Unternehmen passt. Der Erfolg Ihres Predictive-Analytics-Projekts hängt von mehreren Faktoren ab:
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Die Art Ihrer Daten
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Die Art Ihres Unternehmens und seiner Kultur
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Die Verfügbarkeit des internen Know-hows
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Zugriff auf geeignete Analysewerkzeuge
Der von Ihnen gewählte Ansatz beeinflusst die Leistung des Modells, den Prozess der Analyse seiner Ergebnisse und die Interpretation seiner Ergebnisse. Prognosen. Und einen Ansatz zu wählen, ist kein Spaziergang im Park. Es gibt viele Dinge, die schief gehen können, viele Fallen, in die du fallen kannst, und irreführende Pfade, die du einschlagen kannst.
Zum Glück können Sie sich gegen diese Fallstricke verteidigen, indem Sie einige weise Praktiken frühzeitig anwenden:
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Testen Sie kontinuierlich die Ergebnisse Ihres Vorhersageanalysemodells. Verlassen Sie sich nicht auf die Ergebnisse einer einzigen Analyse. Stattdessen führen Sie mehrere Analysen parallel aus - und vergleichen Sie deren Ergebnis.
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Ausführen, Testen, Vergleichen und Bewerten mehrerer Modelle und ihrer Ergebnisse. Verwenden Sie so viele Simulationen wie möglich und prüfen Sie so viele Permutationen wie möglich. Einige Einschränkungen in Ihren Daten können nur zutage treten, wenn Sie die Ergebnisse, die Sie von Ihrem Modell erhalten, mit denen vergleichen, die Sie von anderen Modellen erhalten. Dann können Sie die Auswirkungen der Ergebnisse jedes Modells auf Ihre Geschäftsziele bewerten.
Verwenden Sie mehrere Modelle, um so viele relevante Muster wie möglich in Ihren Daten zu identifizieren.
