Wir leben in einer Zeit, in der Technologie die menschlichen Fähigkeiten in den Schatten stellt. Spitzentechnologien spielen auch im Finanzwesen eine herausragende Rolle und ermöglichen es Anlegern, fundierte und strategische Handelsentscheidungen zu treffen. Statistiken und Modellierungstechniken werden oft verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, was als prädiktive Analyse bekannt ist und mittlerweile im Kryptohandel weit verbreitet ist. In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit prädiktiven Analysen und geben Einblicke in die Art und Weise, wie sie die Handelsleistung steigern.
Was Ist Predictive Analytics?
Unter Predictive Analytics versteht man den Prozess der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse mithilfe von Statistiken und Techniken des maschinellen Lernens. Diese Technik wertet historische und Echtzeitdaten aus, um festzustellen, ob sie in Zukunft wiederholt werden. Predictive Analytics wird in Unternehmen und bei Investitionen eingesetzt, um Unternehmen datengesteuerte Erkenntnisse zu liefern und es ihnen zu ermöglichen, ihren Handel und ihre Investitionen zu optimieren, um einen hohen Gewinn zu erzielen.
Im Handel ermöglicht Predictive Analytics Benutzern die Entscheidung, wo sie investieren möchten, indem sie personalisierte Finanzdienstleistungen bereitstellt, Budgetierung ermöglicht und Unternehmen vor Finanz- und Cyberrisiken schützt. Diese Strategie hilft Anlegern, ihr Handelserlebnis zu verbessern.
Vorteile Von Predictive Analytics
Predictive Analytics hat verschiedene Anwendungsfälle. Zu den wesentlichen Vorteilen gehören:
1. Erhöhen Sie Die Reichweite
Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, aus Modellen Kapital zu schlagen und so ihre Funktionen zu verbessern. Es verbessert den Kundenservice und erhöht die Gesamtreichweite.
2. Bestimmen Sie Das Kundenverhalten
Mithilfe von Predictive Analytics können die Interessen der Kunden ermittelt werden. Dies kann von Unternehmen genutzt werden, um Strategien zu entwickeln, die die Kundenbeteiligung verbessern und so verhindern, dass sie auf andere Plattformen abwandern.
3. Marketing
Von undDurch die Identifizierung von Kunden, die positiv auf Marketingkampagnen und Verkaufsförderungsaktionen reagieren, hilft Predictive Analytics Unternehmen dabei, Kampagnen und Werbung nur für bedürftige Benutzer bereitzustellen. Das verhindert Pauschalkampagnen und spart Geld.
Wie Funktioniert Predictive Analytics?
Predictive Analytics wertet vergangene Muster aus, um die Möglichkeit zu ermitteln, dass sie in Zukunft erneut auftreten. Es nutzt künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Data Mining, Modellierung und Statistik, um Vorhersagen zu treffen.
Mit Predictive Analytics entwickeln Unternehmen Marketingstrategien und verbessern ihre Verkäufe, sodass sie sich in einem hart umkämpften Markt positionieren können. Predictive Analytics ermöglicht Investoren nicht nur die Entwicklung von Marketingplänen, sondern hilft ihnen auch, die damit verbundenen potenziellen Risiken zu reduzieren.
Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten untersucht, um Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen, sodass Unternehmen fundierte Handelsentscheidungen treffen können. Durch die Auswertung von Beziehungen, Diagrammen und Mustern in Daten zieht Predictive Analytics Schlussfolgerungen, die Organisationen Einblicke geben, um Änderungen an den bestehenden Strategien vorzunehmen, um hohe Erträge zu erzielen. Diese Technik wird branchenübergreifend häufig eingesetzt, insbesondere in der Wettervorhersage, der Entwicklung von Videospielen, der Sprach-zu-Text-Übersetzung, Anlagestrategien und im Kundenservice.
Verschiedene Predictive Analytics-Modelle
Es gibt viele Predictive Analytics-Modelle, die meisten Predictive Analytics basieren jedoch auf Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen und Regressionsmodellen.
1. Entscheidungsbäume
Ein Entscheidungsbaum hilft dabei, schnelle Entscheidungen zu treffen. Er ist in Zweige und Blätter unterteilt, die verfügbare Auswahlmöglichkeiten bzw. bestimmte Entscheidungen darstellen. Der Entscheidungsbaum ordnet Daten in verschiedene Abschnitte ein, um das Verständnis und die Unterscheidung zu erleichtern.
2. Rückschritt
Regression wird verwendet, um Muster in einer großen Datenmenge zu generieren, die lineare Beziehungen zu den Eingaben aufweist. Es hilft zu bestimmen, wie der Preis und andere Indikatoren die Wertentwicklung einer Anlage beeinflussen.
3. Neuronale Netze
Wie der Name schon sagt, funktioniert das neuronale Netzwerk ähnlich wie ein menschliches Gehirn. Es nutzt künstliche Intelligenz und Mustererkennung, um komplexe Datenzusammenhänge auszuwerten. Dieses Modell wird verwendet, wenn eine große Menge an Daten ausgewertet werden muss, ohne dass bestehende Beziehungen bekannt sind.
Einschränkungen Von Predictive Analytics
Obwohl prädiktive Analysen die Umsätze und Gewinne von Unternehmen verbessern, weisen sie viele Einschränkungen auf, die viele davon abhalten, dieses Modell zu übernehmen. Zu den Haupteinschränkungen gehören:
1. Gesetzliche Beschränkungen
Die Ungleichheiten in den Ergebnissen prädiktiver Analysen können manchmal dazu führen, dass rassische oder schutzbedürftige Gruppen diskriminiert und isoliert werden. Daher ist ihre Verwendung in einigen Fällen gesetzlich eingeschränkt.
2. Nicht 100 % Genau
Da die Ergebnisse aus historischen und aktuellen Daten generiert werden, bedeuten sie nicht unbedingt, dass sie in der Zukunft eintreten werden, was sie weniger genau macht.
Fazit
Predictive Analytics wird von Branchen und Organisationen eingesetzt, um ihre Gewinne zu steigern. Diese Technik wertet Echtzeit- und historische Daten aus, um Rückschlüsse auf zukünftige Ergebnisse zu ziehen und es Unternehmen zu ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen. In der prädiktiven Analyse werden verschiedene Methoden wie Regression, neuronale Netze und Entscheidungsbäume verwendet, um die Genauigkeit ihrer Ergebnisse zu verbessern. Es kann jedoch keine hundertprozentige Garantie gegeben werden, dass die generierten Daten vollständig korrekt sind und blind zur Entscheidungsfindung herangezogen werden.
