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Predictive Analytics and Forecasting

Im Thema Predictive Analytics and Forecasting geht es darum, komplexe Muster in grossen Datenmengen aufzuspüren und diese zur Prognose der zukünftigen Entwicklung zu nutzen.

Übersicht

Um aussagekräftige Vorhersagen zu erzeugen, ist es zentral, Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinen, anzureichern und aufzubereiten, um anschliessend mit analytischen Methoden die wesentlichen Zusammenhänge zu extrahieren und diese zur Prognose zu nutzen. So z.B. für Gastronomiebetriebe: das Gästeaufkommen aus der Vergangenheit liefert zwar gewisse Anhaltspunkte. Zuverlässige Vorhersagen können aber erst entstehen, wenn dieses mit weiteren Prädiktoren wie Wochentag, Ferien/Feiertagen, Wetterverhältnissen, Konkurrenz durch Events und Mitbewerber, Spezialaktionen bis hin zu den angebotenen Menüs angereichert und entsprechend verstanden wird. Zum Einsatz kommen dabei sowohl Methoden des Deep Learning und Machine Learning wie auch traditionelle Verfahren aus der statistischen Datenanalyse.

Darstellung der Umsätze in einem Gastrobetrieb mit Dimensionsreduktion durch Kruskals Non-Metric Multidimensional Scaling (links) und Stochastic Neighbor Embedding (rechts)

Weitere Beispiele aus dem Bereich Predictive Analytics and Forecasting, welche am IDP bearbeitet wurden, umfassen Algorithmen zur Prognose von Kundentreue und Akzeptanz von Werbekampagnen in der Telecom. Für ein Cargo-Unternehmen wurden aufgrund der Nachfrage in der Vergangenheit und der verfügbaren Kapazitäten ein Planungssystem für die Disposition erstellt. Im Gesundheitswesen wurde für Rehabilitationszentren ein pauschales Tarifsystem entwickelt, welches aufgrund von Patienten-Eigenschaften die erwarteten Kosten und damit die Vergütung bestimmt. Wie die Beispiele zeigen, werden Predictive Analytics & Forecasting häufig im Business eingesetzt. Aber nicht nur: die Auswertung von komplexen Daten zur Prognose hat sich ebenso in den Bereichen Sport und Energie etabliert. Auch hier hat das IDP sein Know-How in verschiedenen Projekten bereits einsetzen können.

Ausgewählte Projekte

  • Prognolite: Umsatzprognosen für die Gastronomie
    Prognolite ist ein Start-Up, welches Software zur Prognose von Umsatz und Frequenzen in der Gastronomie betreibt. Das IDP entwickelt Vorhersage-Algorithmen, die mit Inputs wie Kalenderdaten, Wetter, Events usw. arbeiten.
  • ST Reha: Tarifsystem für die stationäre Rehabilitation
    Im Rahmen der vom Krankenversicherungsgesetz vorgesehenen leistungsorientierten und pauschalisierten Vergütung von Spitälern und Kliniken hat die ZHAW ein Tarifsystem für leistungsabhängige Tagespauschalen in der Rehabilitation entwickelt.
  • RaceAnalyse: Virtueller Trainer für den Motorradsport
    RaceAnalyse vertreibt ein Gerät zum Tracking der Fahrdynamik im Motorradsport. Das IDP entwickelt Software zur Auswertung dieser Daten mit dem Ziel Sicherheit und Performance beim Fahren zu erhöhen.

Ausgewählte Wirtschaftspartner

Ausgewählte Forschungspartner

Netzwerkzugehörigkeiten und Engagements

Konferenzen

Konferenzen, welche durch das IDP organisiert oder von Personen des IDP mitorganisiert wurden: