Big Data en Predictive Analytics

Auteur:

Auteur: Dilek Türkyilmaz
Gepubliceerd op: 02-03-2015

Predictive analytics en data mining

De termen data mining en predictive analytics worden vaak door elkaar gebruikt. Maar wat is nu precies het verschil tussen deze twee steeds vaker voorkomende big data onderwerpen. Data mining is het proces van zoeken naar betekenisvolle patronen en correlaties in datasets. Je verzamelt dus belangrijke informatie uit diverse datasets en koppelt deze aan elkaar. Je voert een analyse uit aan de hand van de variabelen die van belang zijn voor het onderzoek.
Wanneer je nog een stap verder gaat met deze analyse, dus nieuwe beslissingen neemt aan de hand van de analyseresultaten, ben je al bezig in de richting van predictive analytics. Predictive analytics omvat een verscheidenheid van statistische technieken van modelling, machine learning, kunstmatige intelligentie en data mining dat de huidige en historische gegevens analyseert om voorspellingen te doen over de toekomst. Het maken en gebruiken van een voorspellingsmodel in combinatie met machine learning leer je tijdens een cursus predictive analytics.

Predictive analytics stappenplan

Om een succesvolle voorspellende analyse uit te voeren, kun je gebruik maken van een predictive analytics model. Wanneer jij je in het proces bevindt, kan je naar diverse mijlpalen toe werken. Op deze manier houd je een betere overzicht over het gehele proces.

  1. Doelen definiëren

Wanneer je een duidelijke doel formuleert, zal het het gehele proces makkelijker maken. Je zult de omvang van het project definiëren je kunt beter het succes er van meten.

  1. Gegevens voorbereiden

Hierbij is het van belang om de juiste gegevens te verzamelen uit de diverse databronnen. Deze gegevens kunnen ook dubbele data of uitschieters bevatten, afhankelijke van de bedrijfsdoelstelling en analyse wordt er besloten om deze gegevens te houden of te verwijderen. De kwaliteit van deze gegevens geeft een indicatie voor de kwaliteit van het model.

  1. Gegevens testen

Om er achter te komen of dit predictive analytics model werkt, is het handig om eerst het model te controleren met bepaalde testgegevens.

  1. Predictive analytics model bouwen

Om de beste algoritme te vinden, is het goed om een paar algoritmes uit te proberen en de verschillende uitkomsten met elkaar te vergelijken. Aan de hand van deze uitkomsten kan je een keuze maken voor het definitieve model.

  1. Predictive analytics model inzetten

Na het bouwen van het model, is het nu tijd om de analyses uit te voeren en voorspellingen te maken. De volgende stap is dan uiteraard om na te gaan of deze voorspellingen zijn uitgekomen en het eventueel nodig is om het model bij te stellen.

Predictive analytics skills

De belangrijkste taken zijn om de kwaliteit en relevantie van de gegevens te waarborgen. Deze bepalen precies wat je probeert te voorspellen, dus kies de juiste variabelen met behulp van wat gezond verstand. De gegevens voor een predictive analytics project kunnen komen uit: transacties van klanten, klikgedrag op de website, geschiedenis van diverse campagnes, interactie met klanten, social media enzovoorts. Door het combineren van deze gegevens uit verschillende databronnen, kun je een betere beschrijving van jouw klant krijgen. Dan heb je uiteindelijk een nauwkeurige predictive analytics model. Vervolgens kunnen de voorspelde scores opgenomen worden in de database om er gebruik van te maken. Om het proces te automatiseren kun je ook gebruik maken van predictive analytics tools.

Training Predictive Analytics

Wil je meer leren over het toepassen van predictive analytics? Schrijf je dan in voor een training Predictive Analytics. Tijdens een cursus predictive analytics ga je aan de slag met data mining, diverse technieken en tools, het opzetten van een voorspellingsmodel, kunstmatige intelligentie en het voorspellen van klantgedrag.

Terug