Predictive Analytics

Predictive Analytics bedeutet, vorhandene Daten zu nutzen, um zukünftige Ereignisse, Risiken oder Zielgrößen besser einzuschätzen. Statt nur zu beschreiben, was bereits passiert ist, werden Modelle erstellt, die aus bekannten Fällen Muster lernen und diese auf neue Fälle anwenden.

• Vorhersagen für neue Fälle erstellen
• Risiken und Chancen datenbasiert einschätzen
• wichtige Einflussfaktoren identifizieren
• Entscheidungen mit Modellen und Validierungskennzahlen absichern

Typische Fragen sind: Welche Faktoren beeinflussen eine Zielgröße? Lässt sich ein Ereignis vorhersagen? Welche Fälle haben ein erhöhtes Risiko? Welche Kombinationen von Merkmalen führen besonders häufig zu einem bestimmten Ergebnis?

Für welche Daten ist Predictive Analytics geeignet?

Geeignet sind strukturierte Daten, bei denen eine Zielgröße mit möglichen Einflussfaktoren kombiniert wird. Die Zielgröße kann kategorial sein, zum Beispiel ja/nein, Klasse A/B/C oder Kundengruppe. Sie kann auch metrisch sein, etwa Umsatz, Durchlaufzeit, Temperatur, Messwert, Nachfrage oder ein Risikoscore.

• Messwerte, Prozessdaten und technische Merkmale
• Kunden-, Produkt-, Projekt- oder Transaktionsdaten
• Klassen, Gruppen, Statusinformationen und Ja-/Nein-Ereignisse
• zeitliche Kennzahlen, Mengen, Kosten, Durchlaufzeiten oder Scores
• Qualitätsdaten wie Ausschuss, Fehlerklassen oder Reklamationen

Typische Use Cases

Klassifikation

Bei einer Klassifikation wird eine Kategorie vorhergesagt, zum Beispiel ja/nein, gut/schlecht, niedrig/mittel/hoch oder eine Fehlerklasse. Das ist nützlich, wenn neue Fälle automatisch einer Gruppe zugeordnet oder Risikofälle früher erkannt werden sollen.

Stellen wir uns vor, ein Unternehmen produziert Bauteile. Zu jedem Bauteil gibt es verschiedene Informationen, zum Beispiel die Produktionslinie, die Temperatur, den Druck, die Maschinengeschwindigkeit oder die Qualität des Lieferanten. Predictive Analytics kann diese Merkmale nutzen, um vorherzusagen, ob ein neues Bauteil wahrscheinlich fehlerhaft sein wird oder nicht. Die Vorhersage ist in diesem Fall eine Kategorie: fehlerhaft oder nicht fehlerhaft.

Regression

Bei einer Regression wird ein Zahlenwert vorhergesagt, zum Beispiel Nachfrage, Durchlaufzeit, Kosten, Messwert oder Defect Rate PPM. Das Modell schätzt, welcher Wert für einen neuen Fall aufgrund seiner Merkmale wahrscheinlich ist.

Einflussfaktoren finden

Methoden wie Entscheidungsbaum, Random Forest und Gradient Boosting zeigen, welche Variablen für die Vorhersage besonders relevant sind. Das ist hilfreich, um Zusammenhänge zu verstehen und die wichtigsten Stellgrößen in einem Datensatz zu erkennen.

Entscheidungen vorbereiten

Predictive Analytics ersetzt keine fachliche Entscheidung, kann aber Prioritäten sichtbar machen: Welche Fälle sollten genauer geprüft werden? Wo ist das Risiko erhöht? Welche Merkmale hängen besonders stark mit dem gewünschten Ergebnis zusammen?

Beispiele aus dem Qualitätsmanagement

Qualitätsdaten sind ein anschauliches Beispiel für Predictive Analytics: Historische Produktionsdaten können genutzt werden, um Ausschussrisiken, Reklamationen, Fehlerklassen oder Prüfwerte für neue Chargen einzuschätzen. Die gleichen Methoden lassen sich aber auch auf viele andere strukturierte Datensätze anwenden.

Methoden in numiqo

In numiqo stehen mehrere Verfahren für Predictive Analytics zur Verfügung. Sie können Modelle erstellen, validieren, miteinander vergleichen und für neue Vorhersagen verwenden.

• Entscheidungsbaum: gut verständliche Regeln für Klassifikation und Regression.
• Random Forest: robustes Ensemble vieler Entscheidungsbäume.
• Gradient Boosting: schrittweise verbesserte Modelle mit Variablenwichtigkeit.
• Regression: Vorhersage metrischer Zielgrößen und Analyse von Zusammenhängen.
• Klassifikation: Zuordnung neuer Fälle zu Klassen, Gruppen oder Risikostufen.

Unterschied zur klassischen Statistik

In der klassischen Statistik stehen häufig Fragen im Vordergrund wie: Gibt es einen Zusammenhang? Ist ein Effekt signifikant? Welche Variable hat einen Einfluss? Bei Predictive Analytics ist die Frage stärker auf die Vorhersage ausgerichtet: Wie gut kann unser Modell neue Fälle vorhersagen?

Deshalb reicht es nicht aus, nur zu prüfen, wie gut ein Modell zu den vorhandenen Daten passt. Entscheidend ist, ob es auch bei neuen, bisher unbekannten Fällen gute Vorhersagen liefert.

Dafür werden die Daten in der Regel aufgeteilt: Ein Teil der Daten wird verwendet, um das Modell zu trainieren. Der andere Teil wird zurückgehalten und erst danach zum Testen genutzt. So sieht man, ob das Modell wirklich nützlich ist oder ob es nur die Trainingsdaten auswendig gelernt hat.

Warum numiqo für erste Predictive-Analytics-Projekte geeignet ist

numiqo ist browserbasiert und benötigt keine lokale Installation. Die Berechnung erfolgt direkt im Browser, sodass Analysedaten für diese Auswertungen nicht an einen Server übertragen werden. Die Ergebnisse sind auf verständliche Auswertung, Validierungskennzahlen und Variablenwichtigkeit ausgelegt.

Damit ist numiqo ein pragmatischer Einstieg für Unternehmen, die erste Modelle, Pilotprojekte oder gezielte Datenanalysen durchführen möchten, ohne sofort eine komplexe Enterprise-Plattform einzuführen.

Verwandte Methoden

Predictive Analytics ergänzt klassische Statistik und Prozessanalyse. Je nach Fragestellung sind auch Prozessfähigkeit, SPC und Regelkarten, DoE und eine passende Minitab Alternative relevant.

Predictive-Analytics-Pilotprojekt besprechen

Sie möchten prüfen, ob Ihre Daten für ein erstes Vorhersagemodell geeignet sind? In einem Pilotprojekt klären wir Fragestellung, Datenstruktur, Zielgröße, passende Methode und die nächsten Schritte.

Kontakt: mathias.jesussek@numiqo.com