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Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt statistische Modelle und maschinelles Lernen, um aus historischen Unternehmensdaten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse abzuleiten. Von Absatzprognosen über Kundenabwanderung bis zur vorausschauenden Wartung — Predictive Analytics verwandelt Daten in vorausschauende Entscheidungsgrundlagen statt rückblickender Berichte.

Warum ist das relevant?

Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen, reagieren nicht auf Probleme — sie antizipieren sie. Lagerbestände werden optimiert, bevor Engpässe entstehen. Kunden werden gehalten, bevor sie abwandern. Maschinen werden gewartet, bevor sie ausfallen. Das senkt Kosten und steigert die Planungssicherheit im gesamten Unternehmen.

So setzt IJONIS das ein

Wir bauen Predictive-Analytics-Lösungen auf Ihren bestehenden Unternehmensdaten auf: Zeitreihen-Prognosen mit Prophet und ARIMA, Klassifikationsmodelle mit XGBoost und Churn-Modelle mit scikit-learn. Die Ergebnisse werden in Dashboards visualisiert oder als automatische Alerts in bestehende Workflows integriert.

Häufige Fragen

Welche Daten brauche ich für Predictive Analytics?
Historische Daten zu dem Ereignis, das Sie vorhersagen wollen — typischerweise 12-24 Monate. Für Absatzprognosen brauchen Sie Verkaufsdaten, für Churn-Modelle Kundenverhaltensdaten. Je sauberer und vollständiger die Daten, desto genauer die Prognosen. Wir analysieren vorab, ob Ihre Datenbasis ausreicht.
Wie genau sind die Vorhersagen von Predictive Analytics?
Die Genauigkeit variiert je nach Anwendungsfall: Absatzprognosen erreichen typischerweise 85-95 % Trefferquote, Churn-Prediction 75-90 %. Entscheidend ist, dass selbst imperfekte Vorhersagen bessere Entscheidungen ermöglichen als keine Prognose — der Wettbewerbsvorteil liegt im systematischen Vorausschauen.
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