Die anfängliche und oft schwierigste Phase eines Predictive Modeling-Projekts besteht darin, ein Geschäftsanliegen in ein Predictive Model zu transformieren.
Typischerweise umfasst dies umfangreiche Diskussionen zwischen Geschäftsführern und Datenprofis, um ein gemeinsames Verständnis des Problems zu entwickeln und eine gemeinsame Sprache zu etablieren, um es zu beschreiben.
Die Definition von Konzepten wie 'Kundenabwanderung' kann komplex sein und erfordert präzise Unterscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten.
Die Formulierung der Predictive Questions
NextBrain AI bietet eine effiziente Methode, um Geschäftsbedürfnisse in spezifische predictive questions zu übersetzen, die Modelle beantworten können. Im Gegensatz zu den traditionellen langen Gesprächen zwischen Datenprofis und Geschäftsbeteiligten hilft die Plattform, die Hauptproblematik effektiv zu definieren, indem sie die richtigen Fragen vorschlägt, die Sie Ihren Daten stellen sollten. Eine gut formulierte predictive question ist entscheidend und fungiert als Leitstern, um durch vorhandene Daten zu navigieren und Geschäftsziele zu erreichen.
Die Bedeutung einer guten Predictive Question
Eine effektive predictive question ist spezifisch, detailliert und konzentriert sich darauf, zukünftige Ergebnisse mithilfe historischer Daten vorherzusagen. Beispielsweise sind Fragen wie 'Welche aktiven Kunden werden voraussichtlich in den nächsten 30 Tagen abwandern?' oder 'Welcher Patient wird am wahrscheinlichsten diabetisch?' zukunftsorientiert und basieren auf historischen Daten, die Einblicke bieten, die proaktive Maßnahmen informieren können.
Eine effektive prädiktive Frage formulieren
Manueller Ansatz
- Das Ziel klar definieren: Geben Sie das zukünftige Ergebnis von Interesse an, das mit einer strategischen Entscheidung verbunden ist.
- Granularität: Konzentrieren Sie sich auf ein bestimmtes Thema, wie z.B. einen Kunden oder eine Kampagne.
- Präzision: Definieren Sie Themen und Ergebnisse präzise, z.B. “Kunden, die sich in den letzten Tag für unseren Service angemeldet haben.”
- Zeithorizont: Geben Sie den Vorhersagezeitraum an, um die Daten vorzubereiten und den richtigen Modeling-Ansatz zu wählen.
Verwendung von KI-gestützter Datenanalyse
Mit den prädiktiven Werkzeugen, die NextBrain AI basierend auf Ihren Geschäftsdaten anbietet, wird KI Ihnen helfen, eine hochmoderne prädiktive Frage zu formulieren. Dieser Ansatz integriert alle notwendigen Elemente und übersetzt sie direkt in das prädiktive Model, indem er die für das Training verwendeten Daten definiert.
Der Unterschied zwischen AI- und BI-Fragen
Zeitliche Orientierung
- : Retrospektiv, analysierend die vergangene Leistung, um die Gegenwart zu verstehen.Retrospektive, um die vergangene Leistung zu analysieren und die Gegenwart zu verstehen.
- : Zukunftsorientiert, prognostizierend zukünftige Ergebnisse basierend auf Mustern vergangener Daten.Zukunftsorientiert, Vorhersage zukünftiger Ergebnisse basierend auf Mustern vergangener Daten.
: Bietet Einblicke in vergangene Trends und Leistungskennzahlen.
- : Retrospektiv, analysierend die vergangene Leistung, um die Gegenwart zu verstehen.Liefern Sie Einblicke in vergangene Trends und Leistungskennzahlen.
- : Zukunftsorientiert, prognostizierend zukünftige Ergebnisse basierend auf Mustern vergangener Daten.: Bieten Sie Prognosen an, die proaktive Strategien informieren, wie gezielte Bindungsmaßnahmen oder präventive Gesundheitsmaßnahmen.
Komplexität und Werkzeuge
- : Retrospektiv, analysierend die vergangene Leistung, um die Gegenwart zu verstehen.: Verwenden Sie traditionelle statistische Analysewerkzeuge, die sich auf einige Schlüsselvariablen konzentrieren.
- : Zukunftsorientiert, prognostizierend zukünftige Ergebnisse basierend auf Mustern vergangener Daten.: Erfordern anspruchsvolle Analysetools und Machine Learning-Modelle, um mehrere Dimensionen zu verarbeiten und prädiktive Muster zu identifizieren.
Datenanforderungen
- BI-Analyse: Flexibel in Bezug auf den historischen Umfang und die Tiefe der Daten.
- AI-gestützte prädiktive Analytik: Erfordert umfangreiche, strukturierte und relevante historische Daten für genaues Modeling.
NextBrain AI automatisiert die Datenaufbereitung und Merkmalsauswahl und gewährleistet die erforderliche Komplexität und Genauigkeit für prädiktive Modelle.
BI FRAGEN
Welche Faktoren beeinflussen die Kundenabwanderung?
Welche Symptome deuten auf Diabetesdiagnosen bei Patienten hin?
KI VORHERSAGEFRAGEN
Welche meiner Kunden werden nächsten Monat abwandern?
Welcher Patient wird in Zukunft Diabetes bekommen?
Ihr Geschäft mit Vorhersagefragen voranbringen
Vorhersagefragen bieten Weitblick, der es Organisationen ermöglicht, Veränderungen vorherzusehen, Strategien anzupassen und informierte Entscheidungen über die Zukunft zu treffen. Im Gegensatz zu BI-Fragen, die vergangene Ereignisse analysieren, beleuchten Vorhersagefragen zukünftige Möglichkeiten.
NextBrain AI vereinfacht die Definition dieser Fragen und macht den Übergang von BI zu KI nahtlos und effektiv. Vereinbaren Sie noch heute Ihre Demo um die Erkenntnisse aufzudecken, die AI aus Ihren Daten gewinnen kann.
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