Beschreibung
Einführung in prädiktive Analyse
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.Die prädiktive Analyse bietet verschiedene Vorteile:
- Vorhersagen zukünftiger Ereignisse: Durch die Verwendung historischer Daten und statistischer Modelle ermöglicht die prädiktive Analyse die Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Trends. Dies ermöglicht Unternehmen und Organisationen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Planung zu verbessern.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Prädiktive Analyse liefert Informationen und Einblicke, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Indem sie potenzielle zukünftige Szenarien berücksichtigt, ermöglicht sie eine bessere Bewertung von Optionen, Risiken und Chancen.
- Früherkennung von Problemen: Durch die Analyse von Daten können prädiktive Modelle Anomalien und Muster erkennen, die auf mögliche Probleme oder Risiken hinweisen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Identifizierung und Intervention, um potenzielle Schwierigkeiten zu vermeiden oder abzuschwächen.
- Optimierung von Ressourcen: Durch die Vorhersage von Nachfrage, Bestandsbedarf oder Betriebszuständen können Unternehmen ihre Ressourcen besser planen und optimieren. Dies führt zu effizienteren Betriebsabläufen, reduzierten Kosten und einer verbesserten Kundenzufriedenheit.
- Personalisierte Empfehlungen und Angebote: Prädiktive Analyse ermöglicht es Unternehmen, Kundenverhalten und Präferenzen besser zu verstehen. Dadurch können personalisierte Empfehlungen, Produktempfehlungen oder maßgeschneiderte Angebote erstellt werden, um die Kundenerfahrung zu verbessern und die Kundenbindung zu stärken.
- Betrugserkennung: Prädiktive Analyse kann dabei helfen, betrügerische Aktivitäten zu identifizieren, indem sie ungewöhnliche Muster oder Abweichungen von normalen Verhaltensweisen erkennt. Dies ist insbesondere in Bereichen wie Finanzdienstleistungen, Versicherungen und E-Commerce wichtig, um Betrug zu verhindern und finanzielle Verluste zu minimieren.
- Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die prädiktive Analyse erfolgreich einsetzen, können einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Durch die Nutzung von Daten und Vorhersagemodellen können sie fundierte strategische Entscheidungen treffen, ihre Effizienz steigern, neue Marktchancen erkennen und sich besser auf Veränderungen im Marktumfeld einstellen
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 17 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in die prädiktive Analyse
- Grundlagen und Definitionen
- Anwendungsgebiete und Vorteile
- Herausforderungen und Limitationen
- Datenaufbereitung und -exploration
- Datenverständnis und -beschaffung
- Datenbereinigung und -transformation
- Datenvisualisierung und -exploration
- Grundlagen statistischer Methoden
- Regressionsanalyse
- Klassifikationstechniken
- Clustering-Verfahren
- Zeitreihenanalyse
- Konzepte und Merkmale von Zeitreihendaten
- Trendanalyse und saisonale Mustererkennung
- Stationaritätstests und Zeitreihenmodelle (ARIMA, GARCH)
- Maschinelles Lernen für prädiktive Analyse
- Überblick über maschinelles Lernen
- Supervised und Unsupervised Learning
- Evaluierung von Modellen und Auswahl geeigneter Algorithmen
- Modellbildung und -validierung
- Trainings-, Validierungs- und Testdaten
- Modellauswahl und -bewertung
- Fehlermetriken und Performance-Analyse
- Fortgeschrittene prädiktive Analysemethoden
- Ensemble-Methoden (Random Forest, Gradient Boosting)
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Anwendung von Support Vector Machines (SVM)
- Implementierung und Einsatz von prädiktiver Analyse
- Implementierung von Modellen in der Praxis
- Einsatz von prädiktiven Analysen in verschiedenen Branchen
- Ethische und rechtliche Aspekte
- Fallstudien und praktische Übungen
- Durchführung von Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsgebieten
- Anwendung von prädiktiven Analysetechniken auf reale Datensätze
- Diskussion von Ergebnissen und Interpretation
- Zusammenfassung und Ausblick
- Wichtige Erkenntnisse und Best Practices
- Aktuelle Trends und Entwicklungen in der prädiktiven Analyse
- Ressourcen und weitere Lernmöglichkeiten
Zielgruppe / Voraussetzungen
- Führungskräfte und Manager: Geschäftsführer, Abteilungsleiter und andere Führungskräfte, die Strategien entwickeln und Entscheidungen treffen möchten, die auf prädiktiven Analysen basieren.
- Datenanalysten und Data Scientists: Fachleute, die mit der Aufbereitung und Analyse von Daten vertraut sind und ihre Kenntnisse erweitern möchten, um prädiktive Modelle zu entwickeln und anzuwenden.
- Marketing- und Vertriebsmitarbeiter: Personen, die für die Kundensegmentierung, Marketingkampagnen, Absatzprognosen und Vertriebsstrategien verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um ihre Ergebnisse zu verbessern.
- Finanz- und Risikomanager: Fachleute, die in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen oder Risikomanagement tätig sind und prädiktive Analyse nutzen möchten, um Risiken zu bewerten, Betrug aufzudecken und finanzielle Prognosen zu erstellen.
- Operations- und Supply-Chain-Manager: Personen, die für die Planung, Überwachung und Optimierung von Betriebsabläufen und Lieferketten verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um Engpässe, Nachfrageprognosen und Bestandsbedarf vorherzusagen.
- Produktmanager: Fachleute, die für die Entwicklung und Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um das Kundenverhalten zu verstehen und innovative Produkte zu entwickeln.
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
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