Predictive Analytics mit dem IBM SPSS Modeler

mehr lesen 0 Kommentare

Predictive Forecasting als Beitrag zur Unternehmensplanung

Predictive Forecasting ist als Planungsunterstützung ein neuer und vielversprechender Ansatz. Als Grundlage dient hier eine Zeitreihenanalyse, die mithilfe des IBM SPSS Modelers schnell und einfach durchgeführt werden kann.

 

Ziele und Nutzen der Zeitreihenanalyse:

  • Auffinden von Mustern und Gesetzmäßigkeiten
  • Aufstellen mathematischer Modelle zur Beschreibung und Erklärung beobachteter Zeitreihen
  • Bewertung von Ereignissen, die das Verhalten der Zeitreihe ändern. (Ist die Änderung signifikant, quantifizierbar?)
  • Prognose zukünftiger Werte

 

Zu identifizierenden Entwicklungen:

  • Trends – langfristige Entwicklungsrichtungen
  • Saisons – periodische Schwankungen mit bekannter Periodenlänge
  • Zyklen – wellenförmige Schwankungen ohne feste Periodenlänge (z.B. Konjunkturzyklus)
  • irreguläre Fluktuationen – reglose, einmalige Einflüsse

 
Mittels der oben aufgeführten Erkenntnisse ist es möglich, selbige auf die Zukunft zu projizieren und dadurch eine genauere und datengetriebene Prognose zu erhalten. Im IBM SPSS Modeler sind die Zeitreihenanalysen wie folgt realisiert (an einem Beispiel dargestellt):

mehr lesen 0 Kommentare

Planungsunterstützung durch Klassifikations-Prognosen

Die klassische Planung kann durch die Vorhersage zukünftig eintretender Ereignisse und deren Wahrscheinlichkeit signifikant verbessert werden und somit im Entscheidungsprozess eine unterstützende Rolle spielen.

 

Im IBM SPSS Modeler hat der Fachbereich die Möglichkeit, eine geleitete Analyse zu nutzen, um zu schnellen, akkuraten und interpretierbaren Ergebnissen zu gelangen. Die Abstraktion der Statistik und der korrekt anzuwendenden Algorithmen verläuft automatisiert, was ein Alleinstellungsmerkmal im Vergleich zu anderen Lösungen darstellt. Zudem steht dem Nutzer eine Vielzahl an Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung, mit denen er seine Berichte anschaulich gestalten kann.

 

Im Folgenden schauen wir uns dafür im IBM SPSS Modeler die Überlebensstatistik der Passagiere der Titanic an.

 

mehr lesen 0 Kommentare

Planungsunterstützung durch Clustering

Die Gruppierung bzw. Clusterung von Produkten in Bezug auf Umsatzkategorien oder Abverkaufsverhalten kann Planer bei der Arbeit unterstützen, indem beispielsweise neue Produkte besser beplant werden können. Ebenso können Kunden mit einem ähnliche

Kaufverhalten oder einer vergleichbaren Werbeaffinität auf diese Weise besser beplant und gezielter angesprochen werden.

 

Dieses Vorgehen bietet sich immer dann an, wenn man keine Prognose berechnen will, sondern neue, verdichtete Informationen gewinnen will. Zudem bietet sich ein Clustering an, wenn zuvor keine Historisierung der Daten durchgeführt wurde.

 

Im Folgenden Beispiel werden unterschiedliche Biersorten und ihre spezifischen Eigenschaften analysiert mit dem Ziel, die verkaufsstärksten und damit gewinnbringendsten Biersorten zu identifizieren und für die Verkaufs- oder Dispositionsstrategie zu priorisieren.

 

mehr lesen 0 Kommentare