Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Ergebnisse anhand historischer Daten. Sie beantwortet die Frage: Was wird wahrscheinlich passieren? Ein Einzelhändler prognostiziert die Nachfrage nach einem Produkt im nächsten Quartal. Eine Bank prognostiziert, welche Kunden voraussichtlich einen Kredit nicht bedienen werden. Ein Krankenhaus prognostiziert, welche Patienten ein Risiko für eine Wiedereinweisung aufweisen. Die Prognosen sind Wahrscheinlichkeitsangaben. Sie enthalten Konfidenzintervalle, aber keine Garantien. Ein Modell, das die Kundenabwanderung mit 80 Prozent Genauigkeit vorhersagt, liegt in 20 Prozent der Fälle falsch. Der Wert liegt darin, auf Basis der Wahrscheinlichkeiten zu handeln, nicht in der Erwartung von Gewissheit.

Die Techniken reichen von einfacher Regression bis hin zu komplexem maschinellem Lernen. Regressionsmodelle ermitteln Zusammenhänge zwischen Variablen und prognostizieren ein numerisches Ergebnis. Klassifikationsmodelle sagen Kategorien voraus, wie z. B. Kundenabwanderung oder keine Abwanderung. Zeitreihenmodelle prognostizieren Werte im Zeitverlauf und berücksichtigen dabei Saisonalität und Trends. Neuronale Netze verarbeiten komplexe Muster in großen Datensätzen. Die Qualität der Vorhersage hängt von der Datenqualität und der Relevanz der Merkmale ab. Ein mit veralteten Daten trainiertes Modell prognostiziert die Vergangenheit, nicht die Zukunft. Ein Modell mit verzerrten Trainingsdaten liefert verzerrte Vorhersagen. Die Merkmalsauswahl ist ebenso wichtig wie die Wahl des Algorithmus. Selbst das ausgefeilteste Modell kann fehlende oder irrelevante Eingaben nicht kompensieren. Predictive Analytics ist leistungsstark, aber auch leicht zu missbrauchen. Eine Vorhersage ist keine Entscheidung, sondern ein Entscheidungsgrundlage.

Vorhersagetechniken

• Regression – Prognose numerischer Werte
• Klassifizierung – Kategorien vorhersagen
• Zeitreihen – Prognose von Trends und Saisonalität
• Neuronale Netze – komplexe Mustererkennung
• Ensemble-Methoden – mehrere Modelle kombinieren

Prädiktive Analysen blicken in die Zukunft. Die Aussicht ist immer ungewiss. Der Wert liegt in der Vorbereitung auf das Wahrscheinliche, nicht im Wissen um das Gewisse.