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Prädiktive Analysen


Maschinelles Lernen und prädiktive Analysen sind Begriffe, die man immer wieder hört, doch was bedeuten sie genau und in welchem Zusammenhang stehen sie?

Machine Learning and Predictive Analytics

Sowohl beim maschinellen Lernen als auch bei prädiktiven Analysen werden Prognosen auf der Grundlage von Daten getroffen. Die dabei eingesetzten Verfahren unterscheiden sich allerdings:

Was ist maschinelles Lernen? Hierbei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem Algorithmen eine bestimmte Aufgabe ohne explizite Anweisungen oder vorher festgelegte Regeln ausführen. Stattdessen werden Muster und Inferenzen ausgewertet, um Prognosen zu treffen und bei Bedarf neu zu kalibrieren.

Maschinelles Lernen wird außerdem in beaufsichtigtes und nicht beaufsichtigtes Lernen unterteilt. Beim beaufsichtigten Lernen wird die Modellerstellung durch eine festgelegte Antwortvariable gesteuert. Beim unbeaufsichtigten Lernen hingegen werden alle Variablen verwendet, da es kein bestimmtes Ziel gibt.

Was sind prädiktive Analysen? Dies ist eine Kategorie von Datenanalysen, bei denen Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und bestimmter Analyseverfahren prognostiziert werden.

Lösungen für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen von Minitab

 

Erschließen Sie Ihre Daten, und gewinnen Sie wertvolle Einblicke mit den Funktionen für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen von Minitab.

Unsere Suite von Produkten mit Modellen und Werkzeugen für die prädiktive Analyse bieten Genauigkeit, intuitive Visualisierungen und die Fähigkeit, auch komplexe Probleme zu lösen.

Algorithmen für beaufsichtigtes Lernen

 

Klassifikation:

– Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)
– Quadratische Diskriminanzanalyse (QDA)
– Logistische Regression
– Klassifikationsbäume
 

Regression:

– Einfach
– Polynomial
– Multipel
– Nicht linear
- Partielle kleinste Quadrate
– Regressionsbäume
– Regression mit Lebensdauerdaten
– Garantieprognose

Methoden für Zeitreihen

Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen

 

Clustering:

– Clusterbeobachtungen
– Clustervariablen
– Clusterzentrenanalyse
– Faktorenanalyse
 

Datenreduzierung:

– Hauptkomponentenanalyse
– Faktorenanalyse

Baumbasierte prädiktive Modelle von Minitab

 

Unsere proprietären, branchenführenden baumbasierten Algorithmen für maschinelles Lernen bieten Ihnen nicht nur tiefere Einblicke und können mehrere komplexe Wechselwirkungen in Entscheidungsbäumen darstellen, sie sind außerdem auch für große Datensätze mit mehr Variablen, unstrukturierten Daten, fehlenden Werte, zufälligen Ausreißern und nicht linearen Beziehungen geeignet.

CART® (Klassifikations- und Regressionsbäume)

Eines der wichtigsten und beliebtesten Werkzeuge beim modernen Data Mining ist CART, ein baumbasierter Algorithmus, der Möglichkeiten findet, Daten in kleinere Segmente aufzuteilen. Danach werden rekursiv die am besten geeigneten Teilungen ausgewählt, bis die optimale Gruppierung ermittelt wurde.

Weitere Informationen zu CART

Hinweis: Die neueste Version der Minitab Statistical Software umfasst automatisch CART.

Random Forests®

Auf der Grundlage verschiedener CART-Bäume bietet Random Forests Wiederholung, Randomisierung, Stichprobenziehung und Ensemble Learning zentral und benutzerfreundlich aufbereitet. So können unabhängige Bäume zusammen analysiert und eine Gesamtprognose für den Wald getroffen werden.

Weitere Informationen zu Random Forests

TreeNet® (Gradient Boosting)

TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste, am meisten ausgezeichnete und leistungsstärkste Minitab-Werkzeug für maschinelles Lernen. Es wird insbesondere für die präzise und einheitliche Prognosegenauigkeit geschätzt. Diese ist auf die iterative Struktur zurückzuführen, durch die kombinierte Fehler des Ensembles bei der Modellerstellung korrigiert werden.

Weitere Informationen zu TreeNet

Möchten Sie das Minitab-Modul
„Prädiktive Analysen“ kennenlernen?

Weitere Werkzeuge und Ressourcen für prädiktive Analysen

 

Das Minitab-Modul „Prädiktive Analysen“ ist nur ein kleiner Teil unseres Angebots rund um prädiktive Analysen und maschinelles Lernen.

MARS

MARS®

Mit MARS®, dem der herkömmlichen Regression ähnlichsten Modell für maschinelles Lernen, lassen sich fast unauffindbare wichtige Nichtlinearitäten und Wechselwirkungen ermitteln.

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MSSassistant

Ihr Weg zu perfekten prädiktiven Analysen

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