Haben Sie sich jemals gewünscht, Sie hätten eine magische Kristallkugel, mit der Sie die Zukunft vorhersehen können? Genau das ist die prädiktive Modellierung – ein leistungsfähiges Werkzeug, das uns hilft, vorherzusagen, was als nächstes passieren könnte.
Die prädiktive Modellierung ist ein intelligenter Weg, Daten zu nutzen, um fundierte Vorhersagen darüber zu treffen, was passieren könnte. Es ist, als hätten Sie einen Freund, der aus der Vergangenheit lernt, um Ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.
In diesem Blog erfahren Sie, was prädiktive Modelle sind, welche Arten von Modellen es gibt und wie Sie ein solches Modell erstellen können – alles auf einfache Weise erklärt.
Was ist prädiktive Modellierung?
Die prädiktive Modellierung ist ein Verfahren, das in der Statistik, beim maschinellen Lernen und beim Data Mining eingesetzt wird, um auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse oder Trends zu treffen. Dabei wird ein mathematisches Modell oder ein Algorithmus erstellt, der Muster und Beziehungen innerhalb eines Datensatzes analysiert und diese Informationen dann verwendet, um zukünftiges Verhalten oder Ergebnisse vorherzusagen.
Die Grundidee der prädiktiven Modellierung besteht darin, anhand vorhandener Daten ein Modell zu erstellen, das auf neue, ungesehene Daten angewendet werden kann, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen.
Die prädiktive Modellierung findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und viele andere. Sie wird für Aufgaben wie Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugserkennung, Absatzprognosen, Risikobewertung und personalisierte Medizin verwendet. Die Wirksamkeit der prädiktiven Modellierung hängt von der Qualität der Daten, der Angemessenheit des gewählten Modells und der Relevanz der ausgewählten Merkmale ab.
Vorteile der prädiktiven Modellierung
Die prädiktive Modellierung bietet zahlreiche Vorteile für verschiedene Branchen und Anwendungen. Einige der wichtigsten Vorteile sind:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Die prädiktive Modellierung liefert wertvolle Erkenntnisse, die zu einer besseren Entscheidungsfindung beitragen können. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern können Unternehmen fundierte Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen, die Entwicklung von Strategien und das Risikomanagement treffen.
- Erhöhte Genauigkeit: Vorhersagemodelle zielen darauf ab, die Genauigkeit zu verbessern, indem sie aktuelle und historische Daten und Muster nutzen. Diese Modelle können das menschliche Urteilsvermögen bei bestimmten Aufgaben oft übertreffen, was zu präziseren Vorhersagen und besseren Ergebnissen führt.
- Verbesserte Planung und Ressourcenzuweisung: Unternehmen können die prädiktive Modellierung nutzen, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren, sei es in Bezug auf die Personalverwaltung, die Bestandsplanung oder die Finanzplanung. Dies hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten und unnötige Kosten zu reduzieren.
- Risikominderung: Mit Hilfe der prädiktiven Modellierung lassen sich potenzielle Risiken und Unsicherheiten in verschiedenen Szenarien identifizieren. Dadurch können Unternehmen proaktive Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen und negative Auswirkungen auf den Betrieb minimieren.
- Aufdeckung und Verhinderung von Betrug: In Branchen wie dem Finanz- und Versicherungswesen wird die prädiktive Modellierung eingesetzt, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu verhindern. Durch die Analyse von Transaktionsmustern und historischen Daten können Modelle ungewöhnliches Verhalten erkennen und potenzielle Betrugsfälle aufzeigen.
- Finanzielle Vorhersage: Im Finanzwesen wird die prädiktive Modellierung häufig für Aktienkursprognosen, die Bewertung von Kreditrisiken und die Analyse von Finanzmarkttrends verwendet. Sie helfen Anlegern, Finanzanalysten und Institutionen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Arten der prädiktiven Modellierung
Vorhersagemodelle sind Algorithmen, die historische Daten und statistische Techniken nutzen, um fundierte Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Diese Modelle können anhand ihrer Funktionen und Anwendungen in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Hier stellen wir Ihnen einige bekannte Typen vor:
Klassifizierungsmodell: Vereinfachung der Entscheidungsfindung
Klassifizierungsmodelle kategorisieren Daten in verschiedene Klassen und liefern einfache Antworten auf Ja- oder Nein-Abfragen. Weit verbreitet im Einzelhandel und im Finanzwesen für Aufgaben wie die Bewertung von Kreditrisiken und die Vorhersage der Ausfallwahrscheinlichkeit von Bewerbern.
Prognosemodell: Numerische Vorhersage über Branchen hinweg
Das Prognosemodell erzeugt numerische Antworten durch die Analyse historischer Daten und hilft Unternehmen bei der Schätzung zukünftiger Werte. Von Online-Händlern, die Bestellungen vorhersagen, bis hin zu Restaurants, die ihre Lieferungen auf der Grundlage von Ereignissen planen, sind Prognosemodelle sehr vielseitig.
Clustering-Modell: Gruppierung von Ähnlichkeiten für Einsichten
Das Clustering-Modell unterteilt Daten in Kategorien, die auf ähnlichen Merkmalen beruhen, und ermöglicht so die Identifizierung groß angelegter Ergebnisse für jedes Cluster. Nutzt sowohl harte als auch weiche Clustering-Techniken, um Marketingstrategien für Verbrauchergruppen zu verfeinern.
Ausreißer-Modell: Erkennen von Anomalien im Datensatz
Das Ausreißermodell identifiziert ungewöhnliche oder abweichende Informationen innerhalb eines Datensatzes, was für die Aufdeckung von Betrug in Finanzunternehmen entscheidend ist. Analysiert einzelne Fälle von ungewöhnlichen Daten, wie z.B. hohe Ausgaben für untypische Posten.
Das Zeitreihenmodell verwendet Zeitsequenzen als Eingabefaktoren und prognostiziert Trends oder Ereignisse über bestimmte Zeiträume. Ideal für die Analyse von Verarbeitungszeiten unter Berücksichtigung von externen Faktoren wie Jahreszeiten und periodischen Schwankungen.
Entscheidungsbaum: Visualisierung von Schlüsselvariablen
Der Entscheidungsbaum stellt Daten in einer baumähnlichen Struktur dar und hilft bei der Visualisierung der Ergebnisse verschiedener Entscheidungen. Er ist leicht verständlich und kann mit unvollständigen Datensätzen umgehen, was ihn für die Bestimmung von Schlüsselvariablen in einem Datensatz wertvoll macht.
Neuronales Netzwerk: Die Nachahmung menschlicher kognitiver Prozesse
Ein Entscheidungsbaum ähnelt dem menschlichen Gehirn und verwendet mehrere Algorithmen, um Muster zu erkennen, Daten zu clustern und Kategorien zu erstellen. Er wird oft mit anderen Vorhersagemodellen wie Zeitreihen oder Clustering für eine umfassende Vorhersageanalyse kombiniert.
Allgemeines lineares Modell: Statistische Grundlage für Vorhersagen
Das allgemeine lineare Modell vergleicht, wie sich bestimmte Variablen auf kontinuierliche Ergebnisse auswirken und dient als statistische Grundlage. Wird häufig in Regressionsanalysen verwendet, um Vorhersagen zu erstellen und Unterschiede in den Mittelwerten für abhängige Attribute zu bestimmen.
Gradient Boosted Model: Iterative Ranking-Verbesserung
Das allgemeine lineare Modell verwendet mehrere zusammenhängende Entscheidungsbäume, um Rankings zu erstellen und korrigiert Fehler mit jeder Iteration. Es wird in Szenarien wie der Bestimmung von Suchmaschinenergebnissen und der Verfeinerung von Ergebnissen zur Verbesserung der Genauigkeit eingesetzt.
Prophet-Modell: Planung mit Präzision und Flexibilität
Das Prophetenmodell arbeitet mit Zeitreihen- oder Prognosemodellen zusammen, um für bestimmte Ergebnisse zu planen. Es wird von Facebook gehostet, bietet Flexibilität und funktioniert nahtlos mit Modellen, die mehrere Jahreszeiten oder Feiertage berücksichtigen.
Gemeinsame Algorithmen für prädiktive Modellierung
Bei der prädiktiven Modellierung werden Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Je nach Art der Daten und den spezifischen Zielen des Vorhersagemodells werden unterschiedliche Algorithmen verwendet. Hier sind einige gängige Algorithmen, die bei der prädiktiven Modellierung verwendet werden:
Zufälliger Wald
Random Forest ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der mehrere nicht miteinander verbundene Entscheidungsbäume kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und die Überanpassung zu verringern. Er zeichnet sich sowohl bei Klassifizierungs- als auch bei Regressionsaufgaben aus, was ihn vielseitig für die Organisation und Kennzeichnung großer Datensätze einsetzbar macht.
Gradientenverstärktes Modell
Ähnlich wie ein Random Forest ist dieses Gradientenmodell eine Ensemble-Methode, die mehrere Entscheidungsbäume verwendet. Bei diesem Ansatz werden die Bäume jedoch nacheinander aufgebaut, wobei jeder Baum die Fehler der vorangegangenen korrigiert. Dieser iterative Prozess trägt dazu bei, ein genaueres Gesamtmodell zu erstellen, das häufig bei Aufgaben wie dem Ranking eingesetzt wird.
K-Means
K-Means ist ein Clustering-Algorithmus, der für unüberwachtes Lernen entwickelt wurde. Er gruppiert Datenpunkte auf der Grundlage von Ähnlichkeiten und ist daher eine beliebte Wahl für Aufgaben wie personalisierte Angebote im Einzelhandel. Indem er Ähnlichkeiten zwischen großen Kundengruppen identifiziert, kann er effizient gezielte Marketingstrategien entwickeln.
Prophet
Prophet ist ein Algorithmus für Zeitreihenprognosen, der auf die Vorhersage zukünftiger Werte in zeitlichen Daten zugeschnitten ist. Er ist besonders effektiv bei Aufgaben wie der Kapazitätsplanung und beweist Flexibilität im Umgang mit zeitabhängigen Mustern, Saisonalität und anderen zeitlichen Merkmalen. Seine Anwendung erstreckt sich auf verschiedene Bereiche, in denen genaue Prognosen erforderlich sind.
Prädiktive Modellierung versus prädiktive Analyse
Prädiktive Modellierung und prädiktive Analyse sind verwandte Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber sie haben unterschiedliche Bedeutungen und Rollen im Bereich der Datenanalyse. Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen prädiktiver Modellierung und prädiktiver Analyse untersuchen:
Prädiktive Modellierung
- Definition: Die prädiktive Modellierung bezieht sich auf den Prozess der Erstellung eines mathematischen oder statistischen Modells, das Ergebnisse auf der Grundlage von Eingabedaten vorhersagt.
- Schwerpunkt: Es geht in erster Linie um die Erstellung und Validierung eines Modells, das Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends machen kann.
- Methoden: Bei der prädiktiven Modellierung werden verschiedene statistische und maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um Muster und Beziehungen in historischen Daten zu erkennen. Zu den gängigen Methoden gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und neuronale Netze.
- Ausgabe: Das wichtigste Ergebnis der prädiktiven Modellierung ist ein Vorhersagemodell, das eine mathematische Darstellung der Beziehungen zwischen den Eingabevariablen und der Zielvariablen ist.
Prädiktive Analytik
- Definition: Predictive Analytics ist ein weiter gefasster Begriff, der den gesamten Prozess der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse umfasst.
- Schwerpunkt: Es geht nicht nur um die Erstellung eines Vorhersagemodells, sondern auch um die Anwendung dieser Modelle auf reale Szenarien, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Methoden: Die prädiktive Analyse umfasst die Datenaufbereitung, die Erstellung von Modellen, die Validierung, den Einsatz und die laufende Überwachung. Sie kann auch die Einbeziehung anderer Analysetechniken wie Datenvisualisierung und deskriptive Analyse beinhalten, um die Daten umfassend zu verstehen.
- Ausgabe: Die Ergebnisse von Predictive Analytics umfassen umsetzbare Erkenntnisse, Empfehlungen und Vorhersagen, die als Grundlage für strategische oder operative Entscheidungen dienen können.
Die prädiktive Modellierung ist eine spezielle Technik innerhalb des umfassenderen Bereichs der prädiktiven Analyse. Predictive Analytics umfasst den gesamten Prozess der Nutzung von Daten zur Erstellung von Vorhersagen, während Prädiktive Modellierung ein wichtiger Schritt innerhalb dieses Prozesses ist und sich speziell auf die Erstellung und Bewertung von Vorhersagemodellen konzentriert.
Wie erstellt man ein prädiktives Modell?
Ob Unternehmer oder Datenwissenschaftler, dieser Abschnitt soll ihnen den Einstieg in die Erstellung von Prognosemodellen erleichtern. Lassen Sie uns den Prozess in einfache Schritte unterteilen.
Definieren Sie Ihr Ziel
Bevor Sie in die Welt der prädiktiven Modellierung eintauchen, sollten Sie Ihr Ziel klar definieren. Was wollen Sie vorhersagen oder verstehen? Ganz gleich, ob es um Umsatzprognosen, die Vorhersage von Kundenverhalten oder die Analyse von Trends geht, ein klar definiertes Ziel ist die Grundlage für ein erfolgreiches Prognosemodell.
Daten sammeln
Daten sind der Treibstoff für jedes Prognosemodell. Sammeln Sie relevante und genaue Daten, die mit Ihrem Ziel übereinstimmen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Daten bereinigen und vorverarbeiten, um Inkonsistenzen oder fehlende Werte zu entfernen. Die Qualität Ihrer Vorhersagen hängt stark von der Qualität Ihrer Daten ab.
Wählen Sie ein Modell
Es gibt verschiedene Techniken zur Vorhersagemodellierung, und die Wahl der richtigen hängt von Ihren Daten und Ihrem Ziel ab. Für Anfänger ist die lineare Regression ein guter Ausgangspunkt für die Vorhersage numerischer Werte, während die logistische Regression für binäre Ergebnisse geeignet ist. Entscheidungsbäume und Zufallswälder sind ebenfalls benutzerfreundlich und leistungsstark für Klassifizierungsaufgaben.
Teilen Sie Ihre Daten
Um die Leistung Ihres Modells zu bewerten, teilen Sie Ihren Datensatz in zwei Teile auf: einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Trainingsdatensatz dient dazu, das Modell zu trainieren, während der Testdatensatz dazu dient, zu beurteilen, wie gut das Modell auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert.
Trainieren Sie Ihr Modell
Bringen Sie Ihrem Modell mithilfe des Trainingssatzes bei, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Das Modell wird seine Parameter anpassen, um auf der Grundlage der eingegebenen Merkmale genaue Vorhersagen zu treffen.
Auswerten und abstimmen
Nach dem Training verwenden Sie den Testsatz, um die Leistung des Modells zu bewerten. Zu den gängigen Metriken gehören Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score. Wenn die Leistung nicht zufriedenstellend ist, können Sie das Modell feinabstimmen, indem Sie die Parameter anpassen oder verschiedene Algorithmen ausprobieren.
Vorhersagen treffen
Sobald Sie mit der Leistung des Modells zufrieden sind, ist es an der Zeit, es für Vorhersagen auf neuen, realen Daten zu verwenden. Geben Sie die relevanten Merkmale in das Modell ein und lassen Sie es Vorhersagen auf der Grundlage dessen erstellen, was es beim Training gelernt hat.
Ergebnisse interpretieren
Verstehen Sie die Auswirkungen Ihrer Vorhersagen und wie sie mit Ihrem ursprünglichen Ziel übereinstimmen. Wenn das Modell zum Beispiel eine Umsatzsteigerung vorhersagt, überlegen Sie, welche Faktoren zu dieser Vorhersage beigetragen haben und wie Sie diese Informationen für Ihre Entscheidungsfindung nutzen können.
Häufige Herausforderungen bei der prädiktiven Modellierung
Der Aufbau eines Vorhersagemodells ist eine aufregende Reise, die jedoch auch ihre Tücken hat. Wenn Sie sich dieser allgemeinen Herausforderungen bewusst sind und proaktive Schritte unternehmen, um sie zu bewältigen, können Sie
den Weg zu genaueren und zuverlässigeren Vorhersagen zu finden.
- Daten von schlechter Qualität können die Genauigkeit der Vorhersagemodellierung beeinträchtigen.
- Komplexe Modelle können schwierig zu interpretieren sein, so dass es schwierig ist, Vorhersagen für Nicht-Experten zu erklären.
- Verzerrungen in Daten oder Modellen können zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Das wirft ethische Fragen auf.
- Die Überführung eines Modells von der Entwicklung in die Produktion bringt Herausforderungen in Bezug auf Integration, Skalierbarkeit und reale Leistung mit sich.
- Die Auswahl der relevanten Merkmale ist entscheidend. Irrelevante Merkmale können die Leistung des Modells beeinträchtigen.
Anwendungsfälle für prädiktive Modelle
Vorhersagemodelle sind wie Superhelden, die Unternehmen und Branchen helfen, die Zukunft vorherzusehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Lassen Sie uns drei einfache, aber wirkungsvolle Anwendungsfälle erkunden, in denen Vorhersagemodelle glänzen und in verschiedenen Bereichen einen positiven Unterschied machen.
Vorausschauende Wartung in der Fertigung
- Zielsetzung: Sorgen Sie dafür, dass die Maschinen reibungslos laufen, indem Sie vorhersagen, wann sie etwas TLC brauchen.
- Anwendung: Stellen Sie sich eine Produktionsstätte vor, in der Maschinen die unbesungenen Helden sind. Vorhersagemodelle analysieren die Daten dieser Maschinen – ihre Vibrationen, Temperaturen und andere Indikatoren. Durch das Erkennen von Mustern, die Ausfällen vorausgehen, können die Modelle vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Dieser proaktive Ansatz spart Geld, indem er unerwartete Ausfallzeiten und kostspielige Reparaturen verhindert.
E-Commerce Umsatzprognose
- Zielsetzung: Wissen, was die Kunden wollen, bevor sie es tun, und sicherstellen, dass die Produkte immer auf Lager sind.
- Anwendung: Stellen Sie sich einen Online-Store vor, in dem viel los ist. Prognosemodelle analysieren hier vergangene Verkaufsdaten, Kundenpräferenzen und sogar externe Faktoren wie Feiertage oder Trends. Indem sie diese Muster verstehen, prognostizieren die Modelle zukünftige Verkäufe. Dies hilft Unternehmen bei der Planung von Lagerbeständen, Marketingstrategien und Rabatten und stellt sicher, dass sie auf den nächsten großen Kundenwunsch vorbereitet sind.
Vorhersage von Rückübernahmen im Gesundheitswesen
- Zielsetzung: Identifizieren Sie Patienten, bei denen das Risiko besteht, dass sie ins Krankenhaus zurückkehren, und bieten Sie ihnen die notwendige Pflege.
- Anwendung: In Krankenhäusern untersuchen prädiktive Modelle Patientenakten und berücksichtigen dabei Faktoren wie die Krankengeschichte, den aktuellen Gesundheitszustand und frühere Krankenhausaufenthalte. Durch die Erkennung von Mustern, die mit einem höheren Risiko einer Rückübernahme verbunden sind, helfen diese Modelle den Gesundheitsdienstleistern, frühzeitig einzugreifen. Dadurch werden die Ergebnisse für die Patienten verbessert und die Ressourcen im Gesundheitswesen entlastet.
Die Wahl von QuestionPro für die prädiktive Modellierung
QuestionPro ist eine vielseitige Plattform, die den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagemodellen erleichtert und den Benutzern die Werkzeuge und Funktionen zur Verfügung stellt, die sie benötigen, um die Leistungsfähigkeit der Vorhersageanalyse zu nutzen. Hier erfahren Sie, wie QuestionPro Sie bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen unterstützt:
- Datenerfassung und Umfragen: QuestionPro eignet sich hervorragend für Umfragen und die Erfassung von Daten. Sie können Umfragen entwerfen und einsetzen, um relevante Daten zu sammeln. So stellen Sie sicher, dass Sie die notwendigen Informationen für Ihr prädiktives Modellierungsprojekt erhalten.
- Erweiterte Analysetools: QuestionPro bietet erweiterte Analysetools, die über die grundlegende statistische Analyse hinausgehen. Mit diesen Tools können Sie komplexe prädiktive Modellierungstechniken durchführen, z. B. Regressionsanalyse, Faktoranalyse und Clusteranalyse.
- Integrationsfähigkeiten: Die Plattform unterstützt die nahtlose Integration mit anderen Tools und Systemen. Sie ermöglicht es Benutzern, externe Daten zu importieren oder Ergebnisse in ihre bevorzugte Analyseumgebung zu exportieren. Diese Integrationsflexibilität steigert die Gesamteffizienz des prädiktiven Modellierungsworkflows.
- Zusammenarbeit in Echtzeit: Die Zusammenarbeit wird durch QuestionPro vereinfacht. Teammitglieder können in Echtzeit zusammenarbeiten, unabhängig von ihrem geografischen Standort. Dies fördert eine kollaborative Umgebung, in der Ideen ausgetauscht und die Vorhersagemodelle gemeinsam verfeinert werden können.
- Sicherheit und Compliance: Sicherheit hat bei QuestionPro höchste Priorität. Die Plattform gewährleistet Datensicherheit und die Einhaltung von Industriestandards. Dieses Engagement für die Sicherheit ist von entscheidender Bedeutung, wenn es um sensible Daten geht, denn es gewährleistet, dass die Anwender bei der Erstellung von Prognosemodellen die höchsten Standards für Vertraulichkeit und Integrität einhalten.
- Berichterstattung und Visualisierung: QuestionPro bietet robuste Berichts- und Visualisierungsfunktionen, die es den Benutzern ermöglichen, die Ergebnisse ihrer Prognosemodelle effektiv zu kommunizieren. Visualisierungen helfen dabei, komplexe Erkenntnisse auf verständliche Weise zu vermitteln, so dass es für die Beteiligten einfacher wird, die Auswirkungen der Modellvorhersagen zu begreifen.
- Vorlagen für prädiktive Modellierung: QuestionPro bietet vorgefertigte Vorlagen und Umfragedesigns, die auf die Zwecke der prädiktiven Modellierung zugeschnitten sind. Diese Vorlagen können als Ausgangspunkt dienen und sparen Zeit und Mühe bei der Einrichtung von Umfragen und der Datenerfassung für prädiktive Analysen.
Fazit
Die prädiktive Modellierung ist ein leistungsstarkes Tool, das nicht nur für Experten geeignet ist – es ist für jeden, der mithilfe von Daten intelligentere Entscheidungen treffen möchte. Egal, ob Sie Verkäufe vorhersagen, E-Mails sortieren oder das Wetter vorhersagen wollen, der Prozess ist immer ähnlich.
QuestionPro spielt als eines der Tools für die prädiktive Modellierung eine Schlüsselrolle, da es einen umfassenden Satz von Funktionen bietet. Dank seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und seiner Skalierbarkeit ist es die ideale Wahl für Benutzer mit unterschiedlichen Kenntnissen und für Projekte mit unterschiedlicher Komplexität.
Nehmen Sie also Ihre Daten, befolgen Sie diese Schritte und lassen Sie das Abenteuer der prädiktiven Modellierung mit QuestionPro beginnen!
