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Predictive Analytics





Die Argumentation bei der Auswahl und dem Aufbau prädiktiver analytischer Systeme erfolgt häufig auf der Ebene der Softwarewerkzeuge. Diese Diskussion ist so lange sinnvoll, wie es um eine Einbettung der Werkzeuge in bestehende Systemumgebungen geht. Die Qualität der eigentlichen Prädiktion bleibt von der eigentlichen Auswahl unabhängig. Die Qualität d.h. der Prognosefehler hängt in allererster Instanz vom Aufbau leistungsfähiger Prognosemodelle ab. Auch hier spielt weniger die ausgewählte statistische oder aus dem Machine-Learnig stammende Methode die zentrale Rolle, sondern die Auswahl und die Vorverarbeitung der erklärenden Größen, den sog. Prädiktoren. Diese Selektion erfordert einerseits ein tiefes Verständnis der Anwendungsdomäne und zum anderen eine angemessene Beherrschung der angewendeten Methoden. Wie die gefundenen Modelle letztendlich in Software umgesetzt werden, sollte im zweiten Schritt überlegt werden. Dabei können Sie zwischen sehr leistungsfähigen frei verfügbaren Umgebungen, kostengünstigen Lösungen und hochpreisigen Produkten wählen. Häufig liefern Business Intelligence Anbieter grundlegende Softwarewerkzeuge zur Prädiktion in den Business Intelligence Umgebungen (z.B. als Teil des Data Warehouse) mit. Der Funktionsumfang dieser Lösungen bleibt i.d.R. sehr beschränkt. Der niedrigen Eintrittsbarriere stehen mesit mangelnde Skalierbarkeit gegenüber. Verschaffen Sie sich auf der bi anbieter Seite einen Überblick.

 

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