Einführung

Predictive Analytics werden in der modernen digitalen Welt immer wichtiger. Von der Prognoseleistung bis hin zur Aufdeckung von Trends haben Predictive Analytics das Potenzial, Ihre aktuellen Excel-Dashboards aufzuwerten. Mit den richtigen Ressourcen haben selbst Anfänger die Möglichkeit, ihre Dashboards von gewöhnlich in außergewöhnlich zu verwandeln. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vorteile von Predictive Analytics, die Tools und Ressourcen, die zur Nutzung dieser Technologie erforderlich sind, und geben einen hilfreichen Überblick über den gesamten Prozess.


Die Grundlagen von Predictive Analytics verstehen

Predictive Analytics ist eine Form der Datenanalyse, die eine Reihe von Techniken verwendet, um zukünftige Ergebnisse oder Muster auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Predictive Analytics kann verwendet werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, oder in Anwendungen wie CRM-Systemen (Customer Relationship Management) verwendet werden. Das Verständnis der Grundlagen von Predictive Analytics kann Ihnen dabei helfen, Ihre Excel-Dashboards auf eine neue Ebene zu heben.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist der Prozess der Ableitung von Erkenntnissen aus Daten, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Es kann auf jeden Bereich angewendet werden, in dem vergangene Leistungen genutzt werden können, um zukünftige Ergebnisse zu antizipieren, von der Budgetierung bis zur Prognose von Verkaufstrends. Predictive Analytics hilft Organisationen dabei, Entscheidungen genauer, schneller und effizienter zu treffen und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Predictive Analytics kann verwendet werden, um umsetzbare Pläne zu entwickeln, die Prognosen nutzen, um eine proaktive, zeitnahe Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Beispiele für Predictive Analytics

Predictive Analytics wird in einer Vielzahl von Bereichen und Aktivitäten eingesetzt. Beispielsweise können im Finanzdienstleistungsbereich Predictive Analytics zur Vorhersage von Aktienkursen oder Wirtschaftstrends eingesetzt werden. Im Marketing wird Predictive Analytics eingesetzt, um Kundensegmentierungen zu erstellen oder den Erfolg von Kampagnen zu ermitteln. Im Gesundheitswesen kann prädiktive Analytik verwendet werden, um Gesundheitsprobleme vorherzusehen und zu verhindern, Krankheiten zu diagnostizieren und Versicherungsansprüche vorherzusagen.

Unterschiede zwischen Predictive Analytics und anderen Analysen

Predictive Analytics unterscheidet sich in einigen wichtigen Punkten von anderen Formen der Datenanalyse. Erstens ist Predictive Analytics vorausschauend, während andere Formen der Datenanalyse eher auf retrospektive Analysen ausgerichtet sind. Zweitens erfordert Predictive Analytics große Datenmengen und komplexe Algorithmen, um Erkenntnisse zu gewinnen, und erfordert in der Regel das Erstellen von Modellen, um Vorhersagen zu treffen. In ähnlicher Weise beinhaltet Predictive Analytics die Verwendung von maschinellem Lernen, um Ergebnisse zu antizipieren, während andere Formen der Datenanalyse sich mehr auf die Identifizierung von Mustern konzentrieren.

  • Predictive Analytics ist zukunftsweisend.
  • Predictive Analytics erfordert große Datensätze und komplexe Algorithmen.
  • Predictive Analytics beinhaltet das Erstellen von Modellen und den Einsatz von maschinellem Lernen.
  • Andere Formen der Datenanalyse konzentrieren sich auf die retrospektive Analyse und das Erkennen von Mustern.


Vorbereiten Ihrer Excel-Dashboards für Predictive Analytics

Auswahl der richtigen Daten

Bei der Vorbereitung Ihrer Excel-Dashboards für Predictive Analytics ist die Auswahl der richtigen Daten ein entscheidender Schritt. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Ihre Daten genau und aktuell sind und genügend Informationen enthalten, um genaue Vorhersagemodelle zu erstellen. Berücksichtigen Sie die Arten von Daten, die Sie für Ihre Vorhersagemodelle benötigen, z. B. Kundenpräferenzen, Verkäufe, Produktbewertungen und andere wichtige Informationen. Versuchen Sie außerdem, in Ihren Daten nach Mustern und Beziehungen zu suchen, die für die spätere Vorhersagemodellierung nützlich sein können.

Bereinigung und Sortierung von Daten für Vorhersagen

Sobald Sie die Daten identifiziert haben, die Sie für Predictive Analytics verwenden werden, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Daten zu bereinigen und zu sortieren. Dazu gehören das Entfernen irrelevanter Informationen, das Formatieren der Daten im richtigen Format und das Sortieren der Daten in aussagekräftige Kategorien, die für die Vorhersage nützlich sind.Während dieses Vorgangs sollten Sie die Daten auch auf Fehler oder Unregelmäßigkeiten wie fehlende oder falsche Daten überprüfen

Formatieren Ihres Excel-Dashboards für Predictive Analytics

Sobald Ihre Daten fertig sind, ist es an der Zeit, Ihr Excel-Dashboard für Vorhersageanalysen zu formatieren. Beginnen Sie damit, ähnliche Daten in Kategorien wie Kundentypen oder Verkaufsregionen zu gruppieren, damit Trends und Muster leicht identifiziert werden können. Erwägen Sie außerdem, Vergleichsdiagramme und -diagramme hinzuzufügen, die helfen können, die Korrelationen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu veranschaulichen. Fügen Sie schließlich alle Visualisierungen und Analysewerkzeuge hinzu, die Sie möglicherweise zum Analysieren der Daten benötigen, z. B. Streudiagramme, Heatmaps und Regressionslinien.


4. Erste Schritte mit Predictive Analytics in Excel

Predictive Analytics ist eine leistungsstarke und effektive Möglichkeit, Daten zu analysieren und Ihre bestehenden Excel-Dashboards zu verbessern. Dieser Abschnitt enthält wichtige Tipps, wie Sie mit Ihren Vorhersagen beginnen und Ihre Dashboards auf die nächste Stufe bringen können.

a. Zugriff auf die richtigen Tools in Excel

Microsoft Excel bietet mehrere integrierte Tools, die zum Analysieren und Vorhersagen von Trends und Mustern in Daten verwendet werden können. Das Data Analysis ToolPak ist beispielsweise ein leistungsstarkes Tool, mit dem Trends analysiert, Korrelationen und Ausreißer erkannt und Werte prognostiziert werden können. Darüber hinaus bietet Excel mehrere Vorhersagefunktionen wie die Funktionen FORECAST.ETS und FORECAST.LINEAR, die verwendet werden können, um Prognosefehler zu identifizieren, Fehlerschätzungen und -trends zu verfolgen und Datenmodelle zu erstellen.

b. Datenmodelle mit Ihren Daten einrichten

Sobald Sie die geeigneten Tools für Ihre Datenanalyse und Vorhersagen ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, Datenmodelle einzurichten. Datenmodellierung ist der Prozess der Organisation und Analyse von Rohdaten, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten ziehen können. Beim Einrichten Ihrer Datenmodelle in Excel müssen Sie den geeigneten Datensatz auswählen, der Ihren Vorhersageanforderungen am besten entspricht. Möglicherweise müssen Sie die Daten auch filtern und bereinigen, um Ausreißer oder fehlerhafte Werte zu entfernen.

c. Testen von Hypothesen und Treffen von Vorhersagen

Jetzt, da Ihre Datenmodelle eingerichtet sind, können Sie damit beginnen, Hypothesen zu testen und Vorhersagen zu treffen. Dazu können Sie verschiedene Excel-Funktionen verwenden, einschließlich der Funktionen LOGEST und RGP, mit denen der lineare Trend eines bestimmten Datensatzes berechnet werden kann. Die Funktionen FORECAST.ETS und FORECAST.LINEAR können auch verwendet werden, um zukünftige Werte vorherzusagen. Sobald Sie die Datenmodelle und Vorhersagen zur Hand haben, können Sie damit beginnen, ein ansprechendes, informatives Excel-Dashboard zu erstellen, das Ihnen aussagekräftige Einblicke in Ihre Daten gibt.


Vorhersagen in Excel treffen

Das Erstellen von Vorhersagen in Excel kann die Datenerkenntnisse verbessern, die Sie aus Ihren Dashboards erhalten. Predictive-Analytics-Technologie kann Ihnen dabei helfen, fundierte Vermutungen darüber anzustellen, wie sich Menschen, Märkte und Produkte in Zukunft verhalten werden. Die Einbeziehung dieser Form der Analyse in Ihre Dashboards bringt sie auf die nächste Stufe.

Schreiben von Formeln für Vorhersagen

Mit den integrierten Funktionen in Excel können Sie benutzerdefinierte Formeln erstellen, um Vorhersagen basierend auf den Daten in Ihrer Tabelle zu treffen. Dies kann einfache lineare Regressionen oder komplexere Vorhersagen wie multivariate Analysen umfassen. Um Ihre eigenen Formeln zu erstellen, benötigen Sie ein Verständnis der grundlegenden Programmierung sowie ein Verständnis des spezifischen Datensatzes, den Sie analysieren. Wenn Sie lernen, wie man diese Formeln schreibt, können Sie die Vorhersagen an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen.

Nutzung bestehender Formeln

Alternativ zum Programmieren eigener Formeln können Sie vorhandene Excel-Funktionen verwenden, um Vorhersagen zu treffen. Excel verfügt über eine Reihe von Tools, mit denen Vorhersagen getroffen werden können, z. B. die Funktionen Lineare Regression, Polynomiale Regression und Logistische Regression.Je nach benötigtem Vorhersagetyp können Sie eine dieser Funktionen verwenden, um Vorhersagen basierend auf Ihren Daten zu generieren

Vorhersagen verfeinern

Sobald Sie die Vorhersagen erstellt haben, können Sie sie verfeinern, indem Sie die Parameter anpassen oder der Formel zusätzliche Daten hinzufügen. Dies kann Ihnen helfen, genauere Vorhersagen zu erstellen und die Erkenntnisse aus Ihrem Dashboard zu verfeinern. Darüber hinaus können Sie weitere erweiterte Excel-Funktionen wie Datenvisualisierung verwenden, um weitere Erkenntnisse aus den Vorhersagen zu gewinnen.


Verwendung von Predictive Analytics für Ihre Dashboards

Predictive Analytics kann einen wertvollen Einblick in die zukünftige Leistung Ihres Unternehmens geben und dabei helfen, Ihre Excel-Dashboards auf eine neue Ebene zu heben. Die Verwendung von Vorhersageanalysen für Ihre Dashboards kann Ihnen helfen, potenzielle Chancen zu erkennen und entsprechend zu planen.

Verbinden der Vorhersagen mit Ihrem Dashboard

Der erste Schritt zur Verwendung von Vorhersageanalysen für Ihre Dashboards besteht darin, eine Verbindung zwischen den Vorhersagen und dem Dashboard herzustellen. Dies kann durch die Kopplung der prädiktiven Erkenntnisse mit vorhandenen Daten im Dashboard erfolgen. Dadurch können Sie schnell auf die Vorhersagen zugreifen und leicht aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen.

Halten Sie das Dashboard auf dem neuesten Stand

Es ist wichtig, Ihr Dashboard mit den neuesten Daten und Vorhersagen auf dem neuesten Stand zu halten. Dies kann durch die Planung automatischer Aktualisierungen des Dashboards erfolgen, wodurch sichergestellt wird, dass alle relevanten Informationen immer aktuell sind. Dies wird Ihnen helfen, immer einen Schritt voraus zu sein und potenzielle Chancen zu nutzen.

Aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen

Der letzte Schritt zur Nutzung von Predictive Analytics für Ihre Dashboards besteht darin, aussagekräftige Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen. Dies kann durch Analysieren der Daten erfolgen, um zu sehen, wie sich Änderungen in bestimmten Metriken auf andere auswirken können. Sie könnten beispielsweise untersuchen, wie sich Änderungen beim Umsatz auf die Produktionskosten auswirken oder wie sich Änderungen bei der Kundennachfrage auf die Erfüllungszeiten auswirken können.

Indem Sie die potenziellen Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken verstehen, können Sie die prädiktive Analyse verwenden, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und potenzielle Chancen zu nutzen.


Schlussfolgerung

In diesem Blogbeitrag wurde untersucht, wie Sie mithilfe von Vorhersageanalysen Ihre Excel-Dashboards auf eine neue Ebene heben können. Wir haben die Grundlagen von Predictive Analytics besprochen, einschließlich der Geschichte und Definitionen, sowie die Funktionsweise der Software und die darin enthaltenen Arten von Analysen.

Wir haben uns auch die verschiedenen Möglichkeiten angesehen, wie Predictive Analytics Ihre Excel-Dashboards verbessern kann, z. B. durch die Bereitstellung eines schnelleren Prozesses für die Datenanalyse, die Ermöglichung tieferer Einblicke in Daten und die Bereitstellung von Vorhersagen über zukünftige Trends. Schließlich haben wir einige Beispiele für Predictive Analytics in Aktion gesehen und die potenziellen Anwendungen der Technologie untersucht.

Zusammenfassung des Artikelinhalts

Zusammenfassend hat dieser Blogbeitrag einen Überblick über Predictive Analytics gegeben, wie sie zur Verbesserung von Excel-Dashboards verwendet werden können, und ihre potenziellen Anwendungen.

Weitere Erkundung von Predictive Analytics

Jetzt, da Sie mehr über Predictive Analytics und Excel-Dashboards wissen, ist es an der Zeit, Ihr Wissen zu vertiefen und das Potenzial dieser leistungsstarken Kombination zu erkunden. Es stehen viele verschiedene Tools und Techniken für weitere Studien zur Verfügung, einschließlich maschineller Lernalgorithmen und Anwendungen künstlicher Intelligenz.

Wenn Sie mehr über Predictive Analytics erfahren möchten und wissen möchten, wie sie Ihre Excel-Dashboards verbessern können, stehen Ihnen sowohl online als auch offline zahlreiche Ressourcen zur Verfügung. Von Büchern und Tutorials bis hin zu Websites und Webinaren finden Sie die Informationen und Ratschläge, die Sie benötigen, um das Beste aus der Technologie herauszuholen.

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