Verborgene Erkenntnisse mit der Trendskout-Wirkungsanalyse erkennen und darstellen

Wirkungsanalysen und Tendenzmodelle beantworten Fragen wie „Warum werden die Verkaufsziele für eine bestimmte Produktlinie nicht erreicht?“, „Warum muss ein bestimmter Maschinentyp häufiger gewartet werden?“, „Was motiviert meine Mitarbeiter?“ oder „Was treibt meinen ROI an?“. Bei dieser Art der Analyse wird nach den Gründen gesucht, warum etwas geschieht.

Für diese Wirkungsanalyse werden Techniken wie Deep Propensity Modeling in Kombination mit der neuesten Deep Learning-Technologie eingesetzt. Auf diese Weise lassen sich alle Zusammenhänge und Erkenntnisse in Ihren Daten und in den Prozessen, die Ihr Unternehmen antreiben, aufdecken. Für ein menschliches Gehirn wäre das innerhalb einer realistischen Zeitspanne unmöglich. Trendskout kann die Erkenntnisse automatisiert bereitstellen, basierend auf den drei Schritten, die vollständig in den KI-Fluss von Trendskout integriert sind: Verbinden – Analysieren – Automatisieren.

Anwendungsbeispiele

Leistungsstarke KI-Plattform in der Cloud

Neben spezifischen Modulen für Medienunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.

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Verbinden

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Analysieren

2

Wirkungsanalyse

Die Wirkungsanalyse ist eine der Funktionen der KI-Flussanalyse von Trendskout.

Automatisieren

3

Wie funktioniert das technisch?

Zielauswahl

Der erste und entscheidende Schritt bei dieser Art der Analyse besteht darin, ein Ziel zu definieren, das für Sie oder Ihr Unternehmen wichtig ist, z. B. ROI, Konversionsrate, Ausfallzeiten usw. Trendskout benötigt diese Informationen, um in den nächsten Schritten zu untersuchen, was diese Ziele in positiver oder negativer Weise beeinflusst. Das kann direkt in der Trendskout-Benutzeroberfläche auf Grundlage Ihrer Daten erfolgen, und Sie müssen keine separat annotierten Daten bereitstellen.

Datenexpansion

Im Gegensatz zu klassischen Systemen kann Trendskout mehrere Arten von Daten gleichzeitig auswerten. Dies ist nicht nur ein technischer Vorteil, sondern sorgt auch dafür, dass Sie Ihre Originaldaten mit allen möglichen anderen Datenquellen erweitern können, die dann wiederum auf Zusammenhänge hin ausgewertet werden, die sich auf Ihr Ziel auswirken. Die Originaldaten, in denen Sie Ihr Ziel ausgewählt haben, werden also durch andere Daten, die Sie hochladen, erweitert. Auf diese Weise können Sie sehr umfassend untersuchen, was Ihre Ziele beeinflusst, und Ihnen entgeht kein einziger Zusammenhang. Eine der technologischen Säulen von Trendskout ist eine verteilte Rechnerplattform mit einem hohen Parallelisierungsgrad. Diese Technologie wird verwendet, um die verschiedenen Datenquellen zu verarbeiten, zu denormalisieren, zu bereinigen und im Hintergrund in andere Formate zu konvertieren, sodass sie von neuronalen Netzen und anderen Deep Learning-Techniken in Trendskout verarbeitet werden können.

Deep Propensity Modellierung

Propensity Modeling, oder Neigungsmodellierung, ist eine Technik, die von Statistikern seit mehreren Jahrzehnten angewendet wird. Das Problem bei diesen klassischen Techniken bestand häufig darin, dass die aufgedeckten Zusammenhänge nicht durch statische, mathematische Formeln beschrieben werden konnten. Dank neuer Entwicklungen im Deep Learning-Bereich können diese Zusammenhänge nun auf eine viel leistungsfähigere Weise modelliert werden. Zur Veranschaulichung können Sie die Modellierung mit rein mathematischen Formeln mit dem Versuch vergleichen, ein Gesicht nur mit geraden Linien zu zeichnen; das Ergebnis wird eckig ausfallen und nur einen groben Hinweis auf das tatsächliche Aussehen dieser Person geben. Deep Learning-Techniken können auch fließende Linien zeichnen und damit ein besseres Bild vermitteln. Genau das passiert auch beim Deep Propensity Modelling: Neuronale Netze verstehen die Verbindungen zwischen Ihren Daten besser. Während des Deep Propensity Modelling-Schrittes wendet Trendskout verschiedene Arten von Deep Learning-Algorithmen auf Ihre Daten an und bewertet jedes Mal, ob die erkannten Zusammenhänge und Erkenntnisse wirklich einen Einfluss auf Ihr Ziel haben. Hierzu wird jedes Mal aufs Neue ein Teil der Daten im Testmodus ausgewertet, um die Genauigkeit des Deep Propensity Models zu beurteilen. Durch die Definition Ihres Ziels im ersten Schritt und die anschließende Datenexpansion ist keine Interaktion erforderlich. Wie bei anderen KI- und Deep Learning-Analysen in Trendskout arbeitet Auto ML & Solution Space Exploration – Datenoperationen, Algorithmenauswahl und Parameteranpassung – automatisch, bis das leistungsfähigste Modell gefunden ist.

Nach der Deep Propensity Modelling-Phase werden die zugrundeliegenden Beziehungen aus dem Gewinnermodell extrahiert. Diese Beziehungen und Simulationsergebnisse geben Aufschluss darüber, wie Ihr Geschäftsziel positiv oder negativ beeinflusst wird. Dieser Bericht ist eine der automatischen Aktionen in Trendskout. Neben der direkten Abfrage in Trendskout können die Informationen in diesem Bericht auch mit der Business-Intelligence-Lösung Ihres Unternehmens verknüpft werden.

Wirkungsanalyse + Trendskout

Die für die Wirkungsanalyse notwendigen Datenoperationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning werden von Trendskout automatisch durchgeführt. Zusammen mit der benutzerfreundlichen KI-Fluss-Funktion lassen sich in kürzester zeit die richtigen Antworten auf geschäftskritische Fragen finden.

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