Maschinelles Lernen und Analysen: Ein Expertenleitfaden

Maschinelles Lernen und Analysen sind zu unverzichtbaren Tools für Unternehmen geworden, die wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten. Durch den Einsatz leistungsstarker Algorithmen und statistischer Modelle können Unternehmen verborgene Muster aufdecken, datengestützte Entscheidungen treffen und auf dem sich schnell entwickelnden Markt von heute einen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Während Teams Daten ohne maschinelles Lernen analysieren können, können die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurückbleiben. Tatsache ist, dass ML die Funktionen von Analyseplattformen erheblich verbessert.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen verwendet, die auf großen Datensätzen trainiert werden, um Trends zu erkennen, Muster und Beziehungen zu identifizieren und diese Informationen dann zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden und mit minimalem menschlichem Eingriff.

Technologie für maschinelles Lernen hat Anwendungen in vielen Branchen, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Marketing und in der Cybersicherheit. Die Ergebnisse verbessern sich durch einen iterativen Lernprozess, der sich auf die Erhöhung der Genauigkeit, das Hinzufügen von Anpassungen und die Reduzierung von Fehlern im Modell konzentriert.

Was sind Analysen?

Analysen ist der Prozess der Ableitung von Erkenntnissen aus Daten und deren Verwendung, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Entscheidungen zu treffen. Dabei werden Daten gesammelt, bereinigt und organisiert, um Trends, Korrelationen und Muster zu identifizieren. Durch die Verwendung verschiedener statistischer und mathematischer Techniken helfen Analysen Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Leistung zu verbessern und den Betrieb zu optimieren.

Analytics bezieht sich auf den Bereich der Statistik, der die zugrunde liegenden Konzepte bereitstellt, die Unternehmen helfen, ihre Daten zu verstehen und sie zu nutzen, um Wachstum und Erfolg zu fördern. In der Wirtschaft bezieht sich der Begriff Analytik häufig auf die Verwendung von Software, um Daten zu sortieren, einzigartige Beziehungen zu finden und Erkenntnisse durch Visualisierungen zugänglich zu präsentieren.

Wichtige Erkenntnisse

• Maschinelles Lernen und Analysen sind symbiotische Technologien.
• Maschinelles Lernen kann die Funktionen von Analysen beschleunigen und erweitern, indem Muster und Erkenntnisse identifiziert werden, die oft auf andere Weise übersehen werden.
• Analysen generieren einen organisatorischen Mehrwert, indem sie Daten in einem geeigneten Kontext verarbeiten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Berücksichtigen Sie bei Projekten für maschinelles Lernen und Analysen eine kontinuierliche Überwachung, um nach versteckten Vorurteilen und Ungenauigkeiten zu suchen.

Erläuterungen zu maschinellem Lernen und Analysen

Analysebemühungen profitieren erheblich von der Anwendung von maschinellem Lernen und anderen KI-Techniken. Analysetools, die nicht auf maschinellem Lernen basieren, verwenden statische Algorithmen, die möglicherweise obskure, aber wichtige Muster in Daten verpassen. Maschinelles Lernen kann diese Muster finden und bei Bedarf Datensätze untersuchen, die größer und vielfältiger sind, als Legacy-Analysetools verarbeiten können.

Enthalten Analysen maschinelles Lernen?

Analysen erfordern nicht unbedingt maschinelles Lernen. Seit Jahren verwendeten Unternehmen Tools, die in der statistischen Analyse gegründet wurden, um Trends in Daten zu analysieren, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und die Effektivität von Strategien zu bewerten. Ohne den Vorteil von ML versuchten sie, Fragen zu beantworten wie: Wie gut funktionierte unsere Urlaubsrabattstrategie? Welche Produkte oder Dienstleistungen sind in diesem Kundensegment am beliebtesten? Welche sind die profitabelsten? Während herkömmliche Methoden Antworten liefern könnten, ist der Prozess ohne ML im Umfang und in der Anzahl der verfügbaren Datenpunkte begrenzt.

Um Antworten zu finden, wird die Online-Analyseverarbeitung oder OLAP seit Jahrzehnten verwendet, um ein Segment von Transaktionsdaten zu erfassen und mithilfe klassischer statistischer Analysen zu analysieren. Wenn Daten strukturiert sind, wie in einer relationalen Datenbank, ist OLAP sehr effektiv. Wenn Daten jedoch sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sind und nichtnumerische Informationen über das Unternehmen enthalten, kann die statistische Analyse nicht den gleichen Einblick bieten. Unter anderem ermöglicht ML es Analysten, komplexere nichtlineare Muster zu identifizieren, selbst in unstrukturierten Datenquellen.

Da Unternehmen unstrukturiertere Daten in ihre Data Warehouses legen, wird ML immer wichtiger für die Analyse aller Daten.

Warum sind maschinelles Lernen und Analysen für Unternehmen wichtig?

Zusammen gewinnen maschinelles Lernen und Analysen wertvolle Erkenntnisse und Vorhersagen aus einer Vielzahl von Daten. Dies kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, da Daten heute von überall und in einigen Fällen ständig stammen: interne Betriebsmetriken, Lieferanten- und Lieferantenbestände, Marketingkampagnenergebnisse, Daten aus Kunden-Apps, verwandte Daten aus öffentlichen Quellen, Finanzdaten und Daten, die von Internet of Things-Geräten generiert werden. Das moderne Technologieökosystem generiert Daten aus fast jeder Interaktion und leitet sie in ein Data Warehouse oder ein cloudbasiertes Repository wie einen Data Lake ein.

Das sind viele Informationen, und es bietet Unternehmen viele Möglichkeiten, Einblicke in Betriebsabläufe, Marketing, Lieferkette und vieles mehr zu erhalten – aber nur, wenn sie große Mengen verschiedener Daten analysieren können. maschinelles Lernen eingeben Mit maschinellem Lernen wird der gesamte Prozess der Geschäftsanalyse aus folgenden Gründen überschaubarer und umfassender:

• Die Automatisierung durch maschinelles Lernen kann Datentransformationsprozesse, wie Datenbereinigung und Erkennung von Datenqualitätsproblemen, effizienter machen.
• Maschinelles Lernen innerhalb von Analysetools kann auf der Grundlage einfacher Abfragen von Geschäftsanwendern Erkenntnisse zum "Aha-Moment" generieren.
• Auf maschinellem Lernen basierende Analysetools können auch verborgene Muster in komplexen Daten identifizieren und neue Ideen und Diskussionen auslösen, die neue Chancen eröffnen können.

Der Aufregung um ML-gestützte Analysen kommt jetzt die Skalierbarkeit und Flexibilität hinzu, die cloudbasierte Data Warehouses und Analysetools bieten. Riesige Datenmengen und komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern viel Rechenleistung für eine effiziente Analyse. Und da es sich um einen sich schnell entwickelnden Raum handelt, profitieren Entwickler und Data Scientists, die neue Modelle erstellen und bereitstellen möchten, von Online-Tools und -Services, die speziell für maschinelles Lernen und Analysen entwickelt wurden. Die Cloud ermöglicht es Unternehmen, die neuesten Datenanalyse-Innovationen zu nutzen und gleichzeitig jedem im Unternehmen einen einfachen Zugriff mit den richtigen Zugangsdaten für die Verwendung des Systems zu ermöglichen.

Maschinelles Lernen in Business Analytics nutzen

Sobald ein Unternehmen Eingaben aus verschiedenen Quellen in ein Repository sammelt, können maschinelle Lernsysteme mit der Verarbeitung großer Datenmengen beginnen, um strategische Initiativen zu unterstützen. Diese Initiativen können Teil von Betrieb, Marketing, Logistik und sogar öffentlichem Engagement in sozialen Medien sein.

Im Folgenden finden Sie einige beliebte Anwendungen für maschinelles Lernen in Geschäftsanalysen.

• Kundensegmentierung: Maschinelles Lernen ist auf beiden Seiten der Kundensegmentierungsgleichung hilfreich. Um zu bestimmen, welche Käuferprofile zu welchen Kundensegmenten gehören, kann maschinelles Lernen Kaufverläufe und Engagementdaten analysieren, um Kategorisierungen zu generieren. Auf der anderen Seite kann maschinelles Lernen schnell die Wirksamkeit von Kampagnen in bestimmten Segmenten bestimmen und Marketingteams Raum lassen, um Messaging oder andere Kampagnenfaktoren zu optimieren.
• Betrugserkennung: Maschinelles Lernen kann potenziell betrügerische Muster identifizieren, indem Geografie, Kaufhäufigkeit, Kauftypen, ausgegebener Betrag und andere Details einzelner Transaktionen berücksichtigt und mit Kundenprofilen verglichen werden. Mithilfe von Anomalieerkennungsfunktionen kann das System Aktivitäten ohne Zeichen schnell kennzeichnen und potenziell unrechtmäßige Transaktionen zur weiteren Untersuchung senden.
• Supply Chain Management: Supply Chains können eine Vielzahl von Partnern, Großhändlern und Logistikdienstleistern aus der ganzen Welt umfassen. Wenn sie den Fluss der benötigten Waren stören, können lokale Ereignisse schnell zum Anliegen von Herstellern und Einzelhändlern werden, die Tausende von Meilen entfernt sind. Maschinelles Lernen kann Daten von Lieferanten und Logistikunternehmen erfassen und sortieren, um potenzielle und auftretende Störungen zu erkennen. Darüber hinaus korrelieren ML-Systeme Daten mit Fertigungsplänen, um temporäre Probleme zu ermitteln und Trends zu erkennen, die zur Kosten- und Prozessoptimierung führen können, wie z. B. die Identifizierung von Anbietern, die zu Teilfehlern oder verspäteten Lieferungen neigen.
• Sentimentanalyse: Die Sentimentanalyse nimmt Text aus Nachrichten, Transkripten und Bewertungen, bestimmt den Gesamtton und analysiert anschließend die Daten für Marketing- und Vertriebseinblicke weiter. Maschinelles Lernen ist notwendig, um große Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen schnell genug zu verarbeiten, um anzupassen, wenn beispielsweise einem Produkt häufig ein Schlüsselteil fehlt oder ein Servicemitarbeiter problematisch ist.
• Vorhersageanalyse: Vorausschauende Analysen, die nicht durch maschinelles Lernen unterstützt werden, sind seit der Aufbewahrung von Büchern ein Grundnahrungsmittel für Geschäftsanalysen. Einfache Grundrisse des Vorjahresumsatzes im Vergleich zum Vorjahr sind der Ausgangspunkt, und Statistiker haben die Wissenschaft der Vorhersage der Zukunft von der Vergangenheit enorm vorangetrieben. Maschinelles Lernen baut auf diesem Erbe auf, indem es mehr Daten genauer verarbeitet und komplexere Methoden verwendet. ML hilft auch bei der Analyse von Was-wäre-wenn-Szenarien, die das Denken von Führungskräften unterstützen.
• Preisoptimierung: Zu welchem Preis wird der Gewinn maximiert? Zu teuer und nicht genug Leute kaufen. Zu preiswert und Margen leiden. Neben den Ausgabengewohnheiten bilden Faktoren wie Konkurrentenpreise, Saisonalität, Wetter und Bestandsknappheit einen komplexen und dynamischen Preisalgorithmus. Maschinelles Lernen und Datenanalysen können all diese Daten durchsuchen, um optimale Preisszenarien zu erstellen.

Analysen

Es ist immer nützlich, die von Ihnen durchgeführten Aktionen zu überprüfen, um festzustellen, ob Sie das bestmögliche Ergebnis erzielt haben. Das Nachdenken über vergangene Leistungen führt in der Regel beim nächsten Mal zu Verbesserungen. Analysen sollten immer diese Art von Zielen haben – was können Sie erreichen, indem Sie verwertbare Erkenntnisse in Daten finden?

Die statistische Analyse numerischer Daten ist ein guter Ausgangspunkt. Aber das lässt möglicherweise viele Daten unanalysiert oder zumindest führt zu langsamen Ergebnissen, während die Tür zu menschlichen Fehlern geöffnet wird. ML kann dazu beitragen, die Analyse zu erweitern, um Erkenntnisse zu finden, die ansonsten nicht leicht zu erkennen sind.

Analysetypen

Unternehmen haben eine breite Palette von Analysetypen und -techniken zur Auswahl, und die beste Lösung für ein Projekt hängt oft davon ab, was das Team aus seinen Daten herausholen möchte. Im Folgenden werden vier Kategorien von Analysen aufgeführt.

• Deskriptive Analysen. Beschreibende Analysesysteme verwenden historische Daten und bestimmen Muster und Metriken, um Erkenntnisse abzuleiten, die für die Erstellung einer Situationsanalyse erforderlich sind. Beispiel: Ein Finanzmodell könnte Daten aus Vertrieb, Marketing, Personalwesen und Ausgaben aufnehmen, um eine vierteljährliche Analyse für eine Organisation zu erstellen. Dashboards sind in der Regel die Möglichkeit, beschreibende Analysen zu visualisieren.
• Diagnostische Analysen. Diagnostische Analysesysteme verwenden historische Daten, um die Ursache einer Situation, eines Trends oder einer Beziehung zu ermitteln. Wenn beispielsweise eine Organisation eine Spitze bei Beschwerden über die Qualität eines bestimmten Produkts sieht, kann sie ein diagnostisches Analysetool einsetzen, das Daten ab der Lieferkette bis zur Produktlieferung berücksichtigt, um festzustellen, ob die Ursache bei einem bestimmten Material, einem bestimmten Fertigungsschritt oder einer anderen Ursache liegt.
• Zukunftsgerichtete Analyse. Prädiktive Analysesysteme erstellen eine Prognose der zukünftigen Leistung basierend auf relevanten aktuellen und früheren Daten. Die Vorhersage kann sich auf alles beziehen – Wettermodelle, optimale Lagerbestände, Kundenverhalten in einer Marketingkampagne. Je mehr Daten, desto besser ist es, ein situatives Profil zu erstellen, das prädiktive Einblicke ermöglicht.
• Präskriptive Analysen. Prescriptive Analytics ähnelt prädiktiven Analysen, geht aber noch weiter, indem Lösungen für gefundene Probleme vorgeschlagen werden. Beispiel: Ein System für prädiktive Analysen könnte den Umsatz für das nächste Quartal prognostizieren. Prescriptive Analytics kann historische Daten und Marktanalysen kombinieren, um präskriptive Maßnahmen zur Überwindung schwächerer Verkaufsprognosen zu erstellen.

Schritte im Analyseprozess

Im Allgemeinen erfordert der Prozess das Sammeln und Bereinigen von Daten, das Auswählen einer Technik, das Interpretieren von Ergebnissen und das Kommunizieren von Erkenntnissen an Stakeholder. Die Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten, Domainexperten und Entscheidungsträgern kann hilfreich sein, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse relevant und wirkungsvoll sind.

1. Identifizieren Sie das Problem. Alle Analysen sollten ein Geschäftsproblem beheben. Versuchen Sie, Marketingdaten zu analysieren? Finden Sie heraus, was die Mitarbeiterfluktuation fördert Entdecken Sie das schwache Glied in Ihrer Lieferkette? Durch die Identifizierung des Problems wird ein Ausgangspunkt für Analyseprojekte geschaffen.
2. Daten erfassen und bereinigen. Nachdem die Projektziele festgelegt wurden, identifizieren Sie die Datenquellen, die von der Analyseplattform benötigt werden. Optionen umfassen die Verwendung von einem iPaaS-System, das Datenquellen verknüpft oder die Verbindung zu einem Repository, wie einem Data Lake oder Data Warehouse. Um die Kompatibilität und Genauigkeit zu gewährleisten, benötigen die Daten auch eine angemessene Formatierung für die Verarbeitung. Bei der Bereinigung werden in der Regel doppelte Einträge entfernt und Daten vor der Analyse denormalisiert. Bei wiederholbaren Datenquellen kann maschinelles Lernen dazu beitragen, einen Teil des Reinigungs- und Transformationsprozesses zu automatisieren, um die Effizienz zu verbessern.
3. Daten kennenlernen und visualisieren. Mit Analysetools können Sie Datenvisualisierungen erstellen und erste Einblicke generieren. Dieser Prozess schafft allgemeine Ergebnisse, die Parameter von datengesteuerten Hypothesen festlegen, die als Grundlage für Datenmodelle dienen, einschließlich der Datensätze, die den größten Wert bieten.
4. Daten modellieren. Mit einem grundlegenden Verständnis des Ziels und der verfügbaren Datenquellen erstellen Data Engineers Modelle, um die Daten zu strukturieren und zu organisieren, und überbrücken die Lücke zwischen Rohdaten und Daten, die für die Speicherung und den Abruf durch Analyseanwendungen bereit sind.
5. Modell bewerten. Hier analysieren Sie. Wenn das Datenmodell fertig ist, können Teams mit dem Analyseprozess beginnen, um die ursprünglichen Ziele des Projekts zu erreichen. Die Datenanalyse kann verschiedene Formen der statistischen Analyse umfassen, einschließlich der Verwendung von Programmiersprachen und Analysetools.
6. Bereitstellung und Überwachung. Jetzt ist es an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen. Mit bereitgestellten Berichten und Visualisierungen können Benutzer den Stakeholdern Ergebnisse präsentieren, um Diskussionen über kritische Entscheidungen zu beginnen. Mit Analysen stammen Empfehlungen aus Beweisen, die in Daten gefunden wurden, und werden klar mit Visualisierungen präsentiert – oft mit tieferen Erkenntnissen als herkömmliche oder manuelle Evaluierungstechniken.

Schlüsseltechniken in Analytics

Die Praxis der Analyse basiert auf einer Reihe von Techniken, die im Bereich der Statistik etabliert sind und dann durch die Fähigkeiten des maschinellen Lernens skaliert werden. Einige der gängigsten Techniken, die in der Analyse verwendet werden, sind folgende:

• Regressionsanalyse. Die Regressionsanalyse ist eine der primären Techniken in der Daten- und statistischen Modellierung. Mit der Regressionsanalyse analysiert das Modell des maschinellen Lernens Daten, um zu sehen, welche Variablen ein Ergebnis beeinflussen und wie viel. Die Regressionsanalyse umfasst eine Reihe von Techniken, einschließlich linearer Regression, nichtlinearer Regression und logistischer Regression.
• Clustering. Clustering ist eine Art von Analyse, die mit unbeaufsichtigten Modellen für maschinelles Lernen verwendet wird. Beim Clustering untersucht ein Modell für maschinelles Lernen einen Datensatz, um kleinere Gruppen verwandter Daten zu finden. Anschließend leitet es Verbindungen und Muster aus diesen kleineren Gruppen ab, um ein besseres Verständnis zu generieren.
• Zeitreihenanalyse. Bei der Statistik- und Datenmodellierung untersucht die Zeitreihenanalyse Datenpunkte, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst wurden, um Muster, Änderungen und Auswirkungen von Variablen zu ermitteln und ein Vorhersagemodell zu erstellen. Eines der häufigsten Beispiele für Zeitreihenanalysen sind Wetterdaten im Laufe eines Jahres, um saisonale Muster vorherzusagen.
• Association Rule Mining. Einige der tiefgreifendsten Dateneinblicke können aus der Identifizierung von Mustern und der Suche nach interessanten Beziehungen innerhalb großer Datensätze stammen – einer der wichtigsten Ideen der Diagrammanalyse. Association Rule Mining ist eine Art von maschinellem Lernen, das verborgene Verbindungen und Gemeinsamkeiten in variablen Beziehungen findet. Beispiel: Eine Fast-Food-Kette verwendet Assoziationsregel-Mining, um Artikel zu finden, die häufig zusammen bestellt werden, und bietet diese dann als ermäßigte Bundles an, um Kunden zu fördern.
• Text-Mining. Text-Mining ist eine Form des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens, das eingehenden Text aus Quellen wie E-Mails, Website-Kommentaren oder Social-Media-Posts übernimmt und dann die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um aussagekräftige Muster abzuleiten. Diese Muster können dann mit anderen Variablen wie Engagementmetriken oder Vertriebsdaten verknüpft werden, um das Verständnis von Intent und Sentiment zu fördern.

Maschinelles Lernen verstehen

Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, Verbindungen und Muster in Daten zu finden. ML macht dies mit Techniken, die so einfach sind wie Entscheidungsbäume und so komplex sind wie neuronale Netzwerke, mit ihren tieferen Schichten, die nichtlineare Beziehungen in Daten bereitstellen können. Unabhängig von der Methode hilft maschinelles Lernen Unternehmen jedoch, umständliche Prozesse zu verbessern und in ihre Daten einzutauchen, um eine höhere Produktivität und bessere Entscheidungsfindung zu fördern.

Arten des maschinellen Lernens

Je nach den Ressourcen, Zielen und Einschränkungen eines Projekts gibt es eine breite Palette von Modellen für maschinelles Lernen. Wenn Sie die verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens verstehen, können Teams die richtige Wahl für ihr Projekt treffen. Zu den gängigen Arten des maschinellen Lernens gehören:

• Überwacht. Beim überwachten Lernen trainieren ML-Algorithmen aus beschrifteten Datensätzen mit dem Ziel, bekannte Muster zu identifizieren, um die Genauigkeit der Ausgaben iterativ zu verfeinern. Dieser Prozess wird als überwacht bezeichnet, da die Anzahl der bekannten Parameter eine klare Messung der Modellverbesserung ermöglicht.
• Unüberwacht. Durch nicht überwachtes Lernen können Modelle für maschinelles Lernen nicht gekennzeichnete Datensätze ohne Ziele oder Kennzahlen verarbeiten. Stattdessen bietet ein unbeaufsichtigter Ansatz eine Sandbox für organisches Lernen durch Mustererkennung, Beziehungserkennung oder andere Formen generierter Erkenntnisse. Wenn sie erfolgreich sind, können Modelle, die durch unbeaufsichtigtes Lernen trainiert werden, die vom Datensatz dargestellte Umgebung richtig nachahmen und so genaue Vorhersagen bilden.
• Teilüberwacht. Halbüberwachtes Lernen kombiniert überwachte und unüberwachte Techniken, um den maschinellen Lernprozess zu beschleunigen. Beim halbüberwachten Lernen erhält ein Modell einen Vorsprung, indem es eine kleine Menge gekennzeichneter Daten verwendet. Nachdem das Modell mit diesem Datensatz fertig ist, beginnt es, einen größeren, nicht beschrifteten Datensatz zu untersuchen, um die im ersten Schritt erlernten Grundlagen anzuwenden, bevor es seine Vorhersagen auf organische, nicht überwachte Weise verfeinert.
• Reinforcement learning. Reinforcement Learning bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein Modell einen Datensatz untersuchen lässt, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Jede Entscheidung auf dem Weg erzeugt Feedback in Bezug auf entweder positive oder negative Verstärkung, die dann informiert das Modell, wie es weiter überarbeitet, um eine angemessene Reaktion auf Situationen zu antizipieren.

Schritte im Prozess des maschinellen Lernens

Unabhängig von Ihren Zielen und Parametern für Ihr Machine Learning-Modell folgen diese Projekte häufig einem Standardprozess. Wenn Sie diesen Prozess vor dem Start eines Projekts verstehen, erhalten Sie eine Roadmap für die Ressourcenzuweisung und Budgetierung über den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens.

Im Folgenden finden Sie allgemeine Schritte zur Entwicklung von Machine Learning-Modellen.

1. Identifizieren Sie das Problem. Was ist der Zweck Ihres Modells für maschinelles Lernen? Noch wichtiger ist: Gibt es bereits Modelle für diese Aufgabe, und wenn ja, reicht eines davon für Ihre Ziele aus? Jedes Projekt muss in der Lage sein, ein Problem zu lösen, und die Qualität dieser Lösung sollte die Projektparameter vom Ausgangspunkt bis zu den Kennzahlen definieren, die den Erfolg bestimmen.
2. Daten erfassen und bereinigen. Um jedes Projekt für maschinelles Lernen voranzutreiben, benötigen Sie Daten. Das bedeutet, dass Quellen von Trainingsdaten identifiziert werden, die den Daten ähneln, auf die das trainierte Modell im Allgemeinen stößt, und diese dann in ein einheitliches, kompatibles Format ohne Duplikate und Fehler sammelt und transformiert. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, können Vorurteile entstehen, die ein Projekt verzerren oder sogar entgleisen. Sich die Zeit zu nehmen, den Datensatz eines Projekts sorgfältig zu verwalten, ist eine Investition, um den Erfolg sicherzustellen.
3. Engineer für Features. Nicht alles in einem Datensatz ist erforderlich, um ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren. Ein entscheidender früher Schritt für maschinelles Lernen ist es, wichtige Parameter für das Projekt zu identifizieren und dann Datensätze zu kuratieren, die eine Vielfalt an diesen Parametern aufweisen. Das Feature Engineering erfordert eine von Experten geführte Iteration, die letztendlich Transformationen vorantreibt, indem Daten hinzugefügt, entfernt oder kombiniert werden, um einen größeren Kontext zu schaffen, der die Modellgenauigkeit verbessert.
4. Wählen und trainieren Sie das Modell. Ihre Projektziele bestimmen eine kurze Liste von Techniken des maschinellen Lernens. Praktische Einschränkungen wie Rechenressourcen, Projektzeitleiste, Verfügbarkeit von Qualitätsdatenquellen und die Erfahrung von Teammitgliedern können die Auswahl einschränken und letztendlich die beste Lösung für ein Projekt bestimmen. Nach der Auswahl trainiert das Modell iterativ auf einem kuratierten Trainingsdatensatz und verfeinert die Ergebnisse und Ergebnisse, bis es eine konsistente Genauigkeit erreicht.
5. Modell bewerten. Ein erfolgreich trainiertes Modell liefert wiederholbare, erklärbare und genaue Ergebnisse. Bewerten Sie Ihr trainiertes Modell anhand von realen Daten, um zu messen, wie gut es außerhalb seines Trainingsdatensatzes funktioniert. Die Bewertung sagt den Teams, wie nah das Projekt daran ist, seine ursprünglichen Ziele zu erreichen.
6. Bereitstellung und Überwachung. Wenn ein Modell die realen Testdaten erfolgreich konsistent verarbeitet, ist es bereit für eine Produktionsumgebung. Die Bereitstellung sollte zwar erst erfolgen, nachdem bestimmte Benchmarks erfüllt wurden, dies markiert jedoch nicht das Ende der Modellentwicklung. Teams müssen die Ergebnisse eines Modells kontinuierlich überwachen, um sicherzustellen, dass Genauigkeit, Konsistenz und andere gewünschte Ergebnisse erhalten bleiben – und wenn die Ergebnisse abweichen, finden Sie heraus, warum.

Schlüsseltechniken des maschinellen Lernens

Viele Techniken des maschinellen Lernens werden verwendet, aber nicht jede Technik gilt notwendigerweise für die Ziele oder Grenzen eines Projekts. Der Trick zum erfolgreichen maschinellen Lernen besteht darin, basierend auf Ihren individuellen Projektparametern zu wissen, welche Technik ausgewählt werden soll.

Zu den gängigen Techniken des maschinellen Lernens gehören:

• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume verwenden beaufsichtigtes Lernen, um die verschiedenen Optionen zu verstehen, die bei der Bewegung von Elementen durch einen Workflow berücksichtigt werden müssen. Zum Beispiel, wenn eine neue Rechnung kommt, müssen bestimmte Entscheidungen getroffen werden, bevor die Rechnung bezahlt wird. Entscheidungsbäume können die Regressionsanalyse und das Clustering unterstützen, um beispielsweise zu bestimmen, ob eine Rechnung gültig ist, mit einer vollständigen Rechnung gegenüber möglicherweise betrügerischen oder fehlenden erforderlichen Daten für die Zahlung.
• Zufällige Wälder. Ein einzelner Entscheidungsbaum bietet nur eine begrenzte Sicht auf eine Situation. Zufällige Wälder beziehen sich auf die Technik, mehrere Entscheidungsbäume – also einen Wald – zu kombinieren, um ein kumulatives Ergebnis mit einer breiteren Perspektive zu schaffen. Zufällige Wälder überwinden viele der Einschränkungen von Entscheidungsbäumen und bieten eine größere Flexibilität in Funktion und Umfang. Bei der Betrugserkennung zum Beispiel kann die Entscheidung darüber, ob eine Transaktion legitim ist oder nicht, von vielen Faktoren abhängen, z. B. woher die Transaktion stammt, ob der Artikelmix für einen Kunden typisch ist und ob die Größe des Kaufs ungewöhnlich ist. Entscheidungsbäume in einem Wald können jeden Auswertungsparameter verarbeiten.
• Support Vector Machines. Manchmal fallen Daten natürlich in Cluster, unabhängig davon, ob sie offensichtlich sind oder nicht. Support Vector Machines (SVMs) sind eine Art überwachtes Lernen, das Wege sucht, den Unterschied oder Abstand zwischen zwei Datenclustern zu maximieren. Manchmal gibt es eine offensichtliche lineare Trennlinie zwischen Datengruppierungen, manchmal ist die Trennfunktion nichtlinear. Wenn es kein offensichtliches Clustering in zweidimensionalen Ansichten gibt, können SVMs mithilfe von Analysen höherer Dimensionen nach Möglichkeiten zum Clustering von Daten suchen.
• Neuronale Netzwerke: Neuronale Netzwerke ordnen Compute Nodes in einer Weise an, die den Neuronennetzen in unserem Gehirn ähnelt. Jede Schicht in einem neuronalen Netzwerk wendet einzigartige Funktionen an, um zu bestimmen, wie Eingabedaten klassifiziert werden sollen und ob Vorhersagen aus den Eingabedaten getroffen werden können.
• Wachstumssteigerung: Jede Vorhersage eines Modells für maschinelles Lernen hat ein gewisses Maß an Vertrauen. Beispiel: Eine Transaktion sieht aus wie Betrug mit 0,8 Vertrauen, wobei 1,0 vollkommen sicher ist. Das ist eine ziemlich zuversichtliche Vorhersage. Wenn ein Modell seine Bewertung macht, werden einige Berechnungen auf dem Weg erheblich zur Vorhersage beitragen, während einige überhaupt nicht viel beitragen werden. In vielen Modellen werden niedrige Beitragszahler ermäßigt, da sie von selbst als Lärm erscheinen. Gradient Boosting versucht, einige dieser niedrigen Beitragszahler so zu kombinieren, dass sie wesentlich zur Vorhersage beitragen können, wodurch die Fehlerraten gesenkt und die Konfidenzraten erhöht werden.

Herausforderungen bei Analysen und maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen und Analysen basieren auf vielen der gleichen Techniken. Aus diesem Grund stehen beide Bemühungen vor ähnlichen Herausforderungen, ob getrennt oder als kombiniertes "analytics-powered-by-machine-learning"-Projekt. Im Folgenden finden Sie einige gemeinsame Herausforderungen für Projektteams.

• Datenqualität: Maschinelles Lernen erfordert viele Daten. Wenn diese Daten jedoch inkonsistente Formatierungen, Duplikate und andere Probleme aufweisen, kann der Modelltrainingsprozess verzerrt werden. Die Datenqualität ist eine der wichtigsten Herausforderungen bei der Erstellung eines effektiven Modells. Beachten Sie jedoch, dass bei ML "Qualität" bedeutet, dass die Daten richtig formatiert sind und das widerspiegeln, was das Modell in realen Szenarien sehen wird. Wenn Trainingsdaten zu sauber sind und nicht die reale Variabilität darstellen, die das Modell in der Produktion erleben wird, kann es zu einer Überanpassung an die Trainingsdaten kommen, d.h. nicht in der Lage sein, die Variabilität und Komplexität zu bewältigen, die in den realen Datensätzen vorhanden sind. Unternehmen sollten Strategien anwenden, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten, einschließlich der Überprüfung von Datenquellen auf geeignete Transformationstechniken und regelmäßige Deduplizierung. Aber sie müssen ein Gleichgewicht finden, die Daten so bereinigen, dass sie Rauschen und Fehler beseitigen und gleichzeitig Abwechslung bewahren.
• Algorithmusauswahl und -optimierung: Jedes Projekt hat spezifische Anforderungen, und je nach den Zielen des Projekts werden verschiedene Techniken und Algorithmen für die beste Anpassung sorgen. Manchmal scheinen diese Entscheidungen offensichtlich zu sein, z. B. wenn Sie wissen, dass die strukturierte Natur von Entscheidungsbäumen für den Umfang und die Art des Problems funktioniert. In anderen Fällen ist die Modellauswahl weniger klar. Dokumentieren Sie die Eigenschaften Ihrer Daten, wie Größe, Typ und Komplexität, und berücksichtigen Sie dann das Problem, das Sie lösen möchten. Wie viel Rechenleistung wird benötigt, um das Modell zu trainieren und zu nutzen, und kann es skaliert werden, um Ihre Daten zu verarbeiten? Es ist am besten, einfacher zu beginnen und in der Komplexität nach oben zu gehen. Tools wie AutoML können das Testen und die Auswahl des besten Algorithmus für Ihr Projekt automatisieren.
• Überanpassung und Unteranpassung: Wenn Trainingsdaten dem Modell kein angemessenes Gleichgewicht zwischen Breite und Qualität bieten, kann es zu Über- oder Unteranpassung kommen. Eine Überanpassung erfolgt, wenn Trainingsdaten nur bestimmte Genres von Daten enthalten. Wenn Sie eine App wünschen, die Liedtitel und Sänger identifizieren kann, aber während des Trainings nur Country-Musik gibt, geht sie verloren, wenn es um Rock oder R&B geht. Underfitting bezieht sich auf das Gegenteil davon – das Modell wurde nicht umfassend genug trainiert und scheitert selbst bei offensichtlichen Abfragen oder makellosen Eingaben.
• Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit sind ähnliche, aber eindeutige Eigenschaften eines KI-Modells. Wenn die Ausgabe eines KI-Modells erklärbar ist, verstehen wir, was es uns sagt, und auf hoher Ebene, woher die Antwort stammt. Wenn generative KI eine Zusammenfassung aus vier Absätzen einer Vorstandssitzung schreibt, können Sie das Protokoll der Sitzung lesen und verstehen, wie das System entschieden hat, zu schreiben, was es getan hat. Oder wenn ein Modell prognostiziert, dass ein Produkt in diesem Jahr den Umsatz um 3% steigern wird, können Sie sich die Verkaufsberichte ansehen und verstehen, woher diese Zahl stammt. Das ist Erklärbarkeit.
  
  Interpretierbarkeit bedeutet zu verstehen, was das Modell getan hat, um die Einzelheiten seiner Antwort zu finden. Warum hat das GenAI-System die Wörter ausgewählt, die es in der Reihenfolge gewählt hat, in der es sie ausgewählt hat, um diese Vorstandssitzung zusammenzufassen? Welche Berechnungen hat es verwendet, um mit dieser 3% Umsatzsteigerung Prognose zu kommen? Wenn KI seine Quellen anführt, verbessert sie die Erklärbarkeit. Aber wenn Modelle komplexer werden, sind sie immer weniger interpretierbar.

Best Practices für Analysen und maschinelles Lernen

Analysen und maschinelles Lernen verwenden gemeinsame Praktiken in Bezug auf Faktoren wie Datenquellen, Algorithmen und Bewertungsmetriken. Im Folgenden werden gängige Vorgehensweisen für Analysen und maschinelles Lernen behandelt.

1. Problem und Erfolgsmetriken definieren: Welchen Zweck hat Ihr Analyseprojekt? Diese einfache Frage ist die Grundlage für alles, was danach passiert. Wissen Sie, welches Problem Sie zu lösen versuchen, und Entscheidungen wie Algorithmus und Datenquellenauswahl kaskadieren von dort aus. Das legt den Ausgangspunkt fest, aber die Ziellinie muss auch definiert werden. Wie messen Sie den Erfolg? Diese beiden Fragen bieten den breiten Rahmen für ein Projekt, und von dort aus können Teams beginnen, die Details auszufüllen.
2. Hochqualitative, vielfältige Datasets verwenden: Die Ergebnisse eines Projekts sind nur so gut wie die Quelldaten. Datensätze von geringer Qualität mit Problemen wie Duplizierung und unrealistisch einheitlichen Quellen verursachen bestenfalls Probleme. Im schlimmsten Fall verzerren sich die Ergebnisse und führen zu falschen Schlussfolgerungen, die dem Unternehmen Zeit, Geld und Kunden kosten. Sowohl für Analysen als auch für KI müssen Datensätze aktuell sein und reale Bedingungen widerspiegeln, während sie eine Reihe relevanter und dennoch vielfältiger Perspektiven bieten.
3. Die richtigen Algorithmen und Modellarchitektur auswählen: Techniken des maschinellen Lernens wurden für bestimmte Zwecke entwickelt. Anomalieerkennungssysteme unterscheiden sich von hierarchischen Clustering- oder Objektidentifizierungssystemen. Einige ML-Methoden erfordern mehr Rechenleistung und können für einfachere Anwendungen eine schlechte Wahl sein. Ebenso haben Analysemodelle ihre beste Verwendung. Es kann sich lohnen, ein paar verschiedene Algorithmen für Ihre Daten auszuprobieren und ihre Leistung zu vergleichen.
4. Modelle regulieren und optimieren: Bei ML tritt eine Überanpassung auf, wenn dem Trainingsset des Modells die Vielfalt fehlt, die in der Produktionsverwendung vorhanden sein wird. Wenn ein Modell mit einem begrenzten Dataset trainiert wird, kann es möglicherweise keine Eingabe interpretieren, die sich von seinem Trainingsset unterscheidet. Die Regularisierung zielt darauf ab, die Überanpassung zu beseitigen und das Modell allgemeiner anzuwenden. Die Optimierung optimiert ein Modell iterativ, um eine hohe Genauigkeit sicherzustellen.
5. Ergebnisse eindeutig kommunizieren: Die oben aufgeführten Übungen umfassen technische Elemente von Projekten. Einer der größten potenziellen Schlüssel zum Erfolg wird jedoch oft übersehen: die Kommunikation der Ergebnisse. Teams können sich auf die Feinabstimmung von Modellen oder das Auditing von Datenquellen konzentrieren und vergessen, dass wichtige Stakeholder wissen müssen, wie ein Projekt voranschreitet. Das erfordert eine klare Kommunikation mit umsetzbaren Kennzahlen und eine prägnante Bewertung der Frage „Wie läuft es?“

Anwendungsfälle und -Bereiche von Analysen und maschinellem Lernen

Wie werden Analysen und maschinelles Lernen in der realen Welt angewendet? Solange Daten vorhanden sind, können Unternehmen in jeder Branche Analysen und maschinelles Lernen integrieren. Tatsächlich können verschiedene Abteilungen wie Engineering, Operations, Marketing und Vertrieb diese auf unterschiedliche Weise nutzen. Im Folgenden finden Sie nur eine Handvoll Anwendungsfälle, in denen die Vorteile von Analysen und maschinellem Lernen in einer Vielzahl von Branchen und Funktionen vorgestellt werden.

• Marketing: Marketingabteilungen erhalten Daten aus allen möglichen Bereichen: Engagement-Tracking in E-Mails und Social-Media-Posts, Kaufverläufe, App-Nutzung, Surfverhalten und mehr. Was tun mit dieser Informationsflut? Systeme für maschinelles Lernen können sie zusammenstellen, um nach bestimmten Mustern zu suchen und ein analytisches Profil einzelner Kunden und Segmente für Geschäftsanwender zu erstellen. Von dort aus können datengestützte Entscheidungen weitere Strategien wie z.B. zielgerichtete Angebote oder saisonales Engagement durch Demografie aktivieren.
• Finanzen: Wenn Daten aus dem gesamten Unternehmen konsolidiert werden, können Finanzabteilungen mithilfe von maschinellem Lernen diese riesigen Mengen für die Entschlüsselung mit Analysen kompilieren. Die daraus resultierenden datengesteuerten Erkenntnisse können einen genaueren Einblick in kritische Faktoren wie Cashflow, Entgelttrends und Kaufmuster von Vermögenswerten bieten. Analysen können neue Ebenen von Erkenntnissen durch Trenderkennung und modellbasierte Vorhersagen ableiten und gleichzeitig Unterstützung bei der Betrugserkennung bieten.
• Gesundheitswesen: Zwischen elektronischen Patientenakten, vernetzten Geräten und Betriebsmetriken von Einrichtungen können maschinelles Lernen und Analysen zusammenarbeiten, um Organisationen im Gesundheitswesen dabei zu helfen, Abläufe zu optimieren und eine bessere individuelle Versorgung anzubieten. Für den Betrieb kann das Personal basierend auf bewährten Nutzungszyklen, die durch Faktoren wie Jahreszeit und Wetter ausgelöst werden, vertikal und horizontal skaliert werden. Für Einzelpersonen können datengesteuerte Erkenntnisse Flags liefern, wann bestimmte Screenings gebucht oder neue Behandlungen versprochen werden sollen.
• Robotik: Fast jeder Einsatz der Robotik generiert Daten, vom Fertigungszyklus bis zum Endprodukt in der Produktion. Für letzteres können Daten aus Quellen wie Temperatursensoren, CPU-Nutzung sowie mechanischen Verbindungen und Motoren stammen. Analysen können diese riesige Datenmenge nutzen und darauf abzielen, alle Aspekte der Produktion wie Fertigungsbeschaffung und Instandhaltung von Motoren zu optimieren und letztendlich die Wartungskosten zu senken.
• Wirtschaft: Maschinelles Lernen kann in vielerlei Hinsicht von wirtschaftlicher Forschung und Analyse profitieren. Am einfachsten kann es riesige Datenmengen verarbeiten und Visualisierungen erstellen. Wirtschaftsanalysten nutzen jedoch auch maschinelles Lernen, um verwandte Datenpunkte wie textbasierte Stimmungen zu erforschen und einen größeren Kontext für das Wie und Warum eines bestimmten Befundes zu schaffen.

Oracle: Analysen und maschinelles Lernen nutzen, um Ihr Unternehmen zu verbessern

Oracle Analytics-Systeme sind leistungsstark genug für Data Scientists und dennoch intuitiv genug für Geschäftsanwender. Sie bieten leistungsstarke Funktionen, die in maschinelles Lernen integriert sind. Mit Oracle Analytics-Produkten können Sie Daten mit natürlicher Sprachverarbeitung erkunden, Visualisierungen in einer codefreien Oberfläche erstellen und KI-gestützte Erkenntnisse mit einem Klick nutzen. Oracle hilft dabei, Informationen in einen Kontext zu stellen und gleichzeitig den Datenzugriff und die KI/ML-Zugänglichkeit zu demokratisieren, einschließlich über No-Code- und AutoML-Funktionen.

Maschinelles Lernen und Analysen bieten ein enormes Potenzial, um Unternehmen zu transformieren und Innovationen voranzutreiben. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten und die Nutzung fortschrittlicher Techniken können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen treffen und potenziell einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden die Anwendungen von maschinellem Lernen bis hin zu Analysen nur erweitert und bieten spannende Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe.

Häufig gestellte Fragen zu maschinellem Lernen und Analysen

Was ist der Unterschied zwischen ML und Analytics?

Maschinelles Lernen ist der Prozess der Auswertung großer Datensätze, um Muster zu identifizieren und ein Vorhersagemodell zu erstellen, sei es für kleine Automatisierungsaufgaben oder für größere, komplexere Prozesse, die kritisches Denken erfordern. Analytik bezieht sich auf die Wissenschaft der systemischen Analyse von Daten und Statistiken. Analysen können von der Integration von maschinellem Lernen zur Generierung von Datenmodellen profitieren, aber die beiden Konzepte existieren separat, es sei denn, sie werden gezielt zusammen verwendet. In der heutigen Geschäftslandschaft kann die Kombination von ML und Analysen ein Unternehmen für den Erfolg positionieren.

Was sind die Arten von Analysen mit maschinellem Lernen?

Im Allgemeinen kann jede Art von Analyse maschinelles Lernen verwenden, solange die Analyseplattform sie unterstützt und ordnungsgemäß mit einem Daten-Repository verbunden ist. Funktionell kann fast jedes Analyseprojekt von maschinellem Lernen profitieren, um den Daten-Crunching-Prozess zu beschleunigen.

Wie können maschinelles Lernen und Analysen genutzt werden, um Geschäftsvorhersagen zu treffen?

Analysen können Unternehmen dabei helfen, Geschäftsvorhersagen zu treffen, indem sie historische Daten verarbeiten und Muster für Dinge wie Vertriebszyklen, Markttrends, Kundenverhalten oder sogar Fertigungsprozesse identifizieren. Mit prädiktiven Einblicken in all dies können Unternehmen Entscheidungen treffen, um die Ergebnisse für bessere Geschäftsergebnisse am besten zu nutzen.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Projekte für maschinelles Lernen und Analysen erfolgreich sind?

Berücksichtigen Sie bei Projekten für maschinelles Lernen und Analysen die folgenden Vorgehensweisen, die Ihnen helfen können, sie für den Erfolg zu positionieren, einschließlich der folgenden:

• Für beide: Verwendung hochwertiger Datenquellen.
• Für Analysen: Data Engineers stellen sicher, dass Modellierung und Daten vor der Verwendung den Standards entsprechen.
• Für Analysen: Auswahl von Techniken, die Projektziele und praktische Ressourcen am besten in Einklang bringen.
• Für maschinelles Lernen: Fehlerbehebung bei Problemen wie Überanpassung und Unteranpassung.
• Für maschinelles Lernen: Überwachen Sie ein Modell nach dem Deployment kontinuierlich, um zu sehen, ob weitere Revisionen und Anpassungen erforderlich sind.