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Wie findet man heraus, ob sich Daten für den Einsatz von KI-Modellen eignen
In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Prognosen aus verfügbaren Datensätzen abzuleiten, von unschätzbarem Wert. Ob es um Umsatzprognosen, die Vorhersage von Markttrends oder die Verbesserung des Kundenerlebnisses geht - die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig.
Doch bevor man Predictive Analytics einsetzt, muss man sich fragen: "Sind meine Daten überhaupt für fortgeschrittene Modelle geeignet?" Diese Frage ist von entscheidender Bedeutung, da sie darüber entscheidet, ob eine prädiktive Modellierung durchführbar ist und welche Strategien zur Analyse der Daten eingesetzt werden können. Im Folgenden wird erläutert, wie die Vorhersagbarkeit von Daten beurteilt werden kann, welche Tools und Techniken bei Beyond dabei zum Einsatz kommen und welche Schritte erforderlich sind, um die Vorhersagekraft der Daten effektiv zu nutzen.
Beurteilung des Prognosepotentials Ihrer Daten
Das Prognosepotential von Daten bezieht sich auf das Ausmaß, in dem zukünftige Zustände einer Variablen aus aktuellen und historischen Daten möglichst exakt abgeleitet werden können. Ein hohes Prognosepotential bedeutet, dass Ergebnisse mit Hilfe von statistischen oder maschinellen Lernmodellen mit einem hohen Maß an Genauigkeit vorhergesagt werden können.
Schlüsselfaktoren, die die Prognosefähigkeit beeinflussen:
Umfang der Daten: Größere Datensätze können umfassendere Erkenntnisse und Muster liefern, was die Prognosegüte verbessert.
Qualität der Daten: Saubere, gut strukturierte und relevante Daten sind für jede prädiktive Analyse entscheidend.
Historische Konsistenz: Daten mit konsistenten historischen Mustern bieten in der Regel eine bessere Vorhersagekraft.
Externe Faktoren: Unvorhergesehene externe Einflüsse können die Vorhersagbarkeit verringern, indem sie Rauschen und Variabilität einbringen.
So prüfen Sie, ob Ihre Daten prognosefähig (predictable) sind
1. Statistische Analyse
Wenden Sie zunächst statistische Verfahren an, um die zugrunde liegende Struktur der Daten zu verstehen. Folgende Methoden werden von Beyond Experten regelmäßig angewendet:
Korrelationsanalyse: Misst die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Hohe Korrelationskoeffizienten zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen deuten auf eine hohe Vorhersagbarkeit hin.
Zeitreihenanalyse: Nützlich für sequentielle Daten, um Trends, Zyklen und saisonale Schwankungen zu erkennen.
ANOVA: Wird verwendet, um die Mittelwerte von drei oder mehr Stichproben zu vergleichen, wobei F-Tests verwendet werden, um festzustellen, ob sich mindestens einer der Stichprobenmittelwerte signifikant von den anderen unterscheidet. Dies kann bei der Identifizierung signifikanter Prädiktoren unter kategorialen Variablen helfen.
PCA: Dient der Identifizierung von Mustern in hochdimensionalen Daten auf der Grundlage der Korrelation zwischen Merkmalen und wird häufig zur Vereinfachung der Daten ohne großen Informationsverlust verwendet.
2. Visualisierung
Die richtigen visuellen Techniken bieten intuitive Einblicke und ermöglichen tiefgreifende Erkenntnisse auf einen Blick.
Streudiagramme: Helfen bei der Visualisierung von Beziehungen zwischen Variablen.
Boxplots: Bieten eine grafische Darstellung von numerischen Daten durch ihre Quartile, wobei Ausreißer und die Form, der Median und die Variabilität der Verteilung hervorgehoben werden.
Histogramme: Untersuchen die Verteilung von Daten und geben Aufschluss über die Häufigkeit von Datenpunkten innerhalb bestimmter Bereiche.
Zeitreihen-Diagramme: Zeigen Trends und Zyklen im Zeitverlauf und vermitteln ein visuelles Gefühl der Vorhersagbarkeit. Vor allem ACF und PACF Plots haben sich hier bewährt.
3. Machine Learning Ansätze
Die Implementierung einfacher Vorhersagemodelle kann ein geeigneter Weg zur Prüfung der Vorhersagbarkeit sein.
ARIMA: Statistisches Verfahren zur Zeitreihenanalyse, das saisonale und trendbehaftete Muster in Daten durch eine Kombination von autoregressiven, integrierten und gleitenden Durchschnittskomponenten modelliert. Eignet sich sehr gut, um eine erste Mindestgüte abzuleiten.
ETS: Exponential Smoothing (ETS) ist eine Methode zur Prognose von Zeitreihendaten, bei der Gewichtungen auf frühere Beobachtungen exponentiell abnehmen, wobei mehr Gewicht auf jüngere Beobachtungen gelegt wird, um Vorhersagen zu generieren.
XGBoost: Es handelt sich um eine erweiterte Implementierung von Gradient Boosting. Sie kann kontinuierliche numerische Daten, kategoriale Daten und fehlende Daten verarbeiten, was sie für verschiedene Arten von Vorhersageszenarien vielseitig einsetzbar macht.
Deep Learning Modelle: Wie zum Beispiel N-BEATS, N-HiTS oder TFT Modelle eignen sich sehr gut für sehr komplexe Zusammenhänge in den Zeitreihen. Hierfür müssen ausreichend Daten vorhanden sein.
Bewertung der ML-Modelle
Nach der Durchführung der ersten Tests bewerten Sie die Leistung der Modelle mit Hilfe von passenden Metriken wie zum Beispiel:
R2: Zeigt den Anteil der durch das Modell erklärten Varianz an. Höhere Werte deuten auf eine bessere Vorhersagbarkeit hin.
Mittlerer quadratischer Fehler (MSE): Niedrigere MSE-Werte weisen auf eine höhere Vorhersagegenauigkeit hin.
Cross-Validation: Hilft bei der Beurteilung der Robustheit des Modells, indem es auf unbekannten Datenteilmengen getestet wird.
Nächste Schritte nach dem Predictability Check
Wenn die Daten prognosefähig sind:
Modelle verfeinern: Verbessern Sie die Modellgenauigkeit, indem Sie Hyperparameter definieren oder komplexere Algorithmen ausprobieren.
Feature Engineering: Verbessern Sie die Vorhersagekraft, indem Sie aus vorhandenen Daten neue Eingangsmerkmale erstellen.
Deployment: Integrieren Sie das Modell in Entscheidungsprozesse oder Produkte in Ihrem Unternehmen.
Wenn die Daten weniger prognosefähig sind:
Datenanreicherung: Integrieren Sie zusätzliche Datenquellen, um mehr Kontext zu liefern und die Vorhersagbarkeit zu erhöhen. Zum Beispiel: BIP-Daten, Wetterdaten oder historische Verkaufszahlen verschiedener Produkte in anderen Kategorien.
Erkennung von Anomalien: Verlagerung des Schwerpunkts von der Vorhersage auf die Erkennung von Ausreißern oder ungewöhnlichen Mustern.
Schlussfolgerung
Die Prognosefähigkeit von Daten ist ein grundlegender Aspekt, der die Durchführbarkeit von prädiktiven Analysen bestimmt. Durch die methodische Analyse der Daten mit Hilfe von statistischen Tests, Visualisierungen und einfachen maschinellen Lernmodellen können Unternehmen die Vorhersagbarkeit ihrer Daten kostenschonend beurteilen.
Wenn die Daten vielversprechend sind, können weitere Schritte die Vorhersagemodelle verbessern und diese produktiv eingesetzt werden. Ist die Vorhersagbarkeit hingegen gering, sind alternative Strategien wie die Datenanreicherung oder die Erkennung von Anomalien möglicherweise besser geeignet. Der Weg von der Datenerfassung zur prädiktiven Analyse ist iterativ und erfordert eine kontinuierliche Verfeinerung und Anpassung an die sich ständig verändernde Datenlandschaft und Marktdynamik.
Die Beyond Daten und KI Experten helfen entlang der gesamten Data Journey und bieten maßgeschneiderte Predictability Checks für unterschiedliche Branchen, Produkten und Daten. Nehmen Sie noch heute Kontakt auf und wir finden gemeinsam heraus, ob Ihre Geschäftsprozesse mit KI Modellen verbessert werden können.
