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Forecasts erstellen  mit der Vertex AI auf der Google Cloud

Vertex AI ist eine Plattform für Machine-Learning, die auf der Google Cloud nutzbar ist. Mit der Vertex AI kannst du Forecasts erstellen, basierend auf tabellarischen Bestandsdaten

Forecasts mit der Vertex AI

Forecasts mit Regressionsanalysen sind Prognosen über zukünftige Ereignisse oder Trends, die auf historischen Daten basieren. Sie können in vielen Branchen wie Finanzen, Einzelhandel, Produktion und Logistik verwendet werden, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Pläne und Entscheidungen besser abzustimmen. Mit der Vertex AI kann eine solche Regressionsanalyse basierend auf einem tabellarischen Datensatz mithilfe eines eigens erstellten Machine-Learning-Modells durchgeführt werden.

Die Vertex AI ist eine ganzheitliche Plattform für maschinelles Lernen auf der Google Cloud, die es Anwendern ermöglicht, Prognosen und Analysen auf der Grundlage von großen Datenmengen durchzuführen – und zwar ohne Programmierkenntnisse. Mit der Vertex AI lässt sich ein tabellarischer Datensatz automatisch in einem Machine-Learning-Modell trainieren und als Endpunkt ausgeben. Die Aufbewahrung des Datensatzes kann dabei einfach und bequem in einer BigQuery-Datenbank auf der Google Cloud erfolgen.

  1. Forecasts in einer Zeitachse: Basierend auf der Zeitachse eines tabellarischen Datensatzes kannst du mit der Vertex AI eine Vorhersage mittels Regressionsanalyse durchführen. Die Datenpunkte der Zeitachse entsprechen den Tabellenzeilen im tabellarischen Datensatz.
  2. Anomalien erkennen in der Modellüberwachung: Eine weitere Funktion der Vertex AI ist die Anomalieerkennung, die es ermöglicht, ungewöhnliche oder unerwartete Veränderungen in den Daten zu erkennen. Dies kann nützlich sein, um potenzielle Ausreißer oder außergewöhnliche Trends frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
  3. Features im Forecast: Du kannst einzelnen Tabellenspalten deines tabellarischen Datensatzes Feature-Werte mit Gewichtung zuweisen. Dadurch wird im Forecast berechnet, wie stark deine Forecast-Metrik durch eine andere Metrik beeinflusst wird. Auf dieser Grundlage kannst du vor allem Synergieeffekte einpreisen.

Dashboard der Vertex AI auf der Google Cloud: Hochladen tabellarischer Datensätze im CSV-Format oder als Pfad einer BigQuery-Datenbank.

Anwendungsfälle für Forecasts mit der Vertex AI auf der Google Cloud

Unternehmen benötigen Prognosen, um ihre Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre Planungen im Bereich Online Marketing zu gestalten. Mit der Vertex AI auf der Google Cloud lassen sich beispielsweise Absatzmengen oder die statistisch wahrscheinliche Nachfrage an Wochentagen oder in bestimmten Monaten berechnen. Es verschafft einem Unternehmen große Vorteile, die Nachfrage von Produkten statistisch wahrscheinlich vorherzusagen, um die Produktions- und Lagerbestände entsprechend anzupassen. Mit der Vertex AI auf der Google Cloud können Unternehmen große Mengen an Daten aus dem Online Marketing und dem Vertrieb analysieren und Prognosen für die kommenden Monate oder sogar Jahre erstellen. Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet der Vertex AI auf der Google Cloud kann beispielsweise die Prognose von Budgetplanungen sein.

Welche Vorteile bietet ein eigens trainiertes Machine-Learning-Modell via Vertex AI?

Ein eigens trainiertes Machine-Learning-Modell mit der Vertex AI auf der Google Cloud kann komplexe Zusammenhänge in den Daten erkennen und im Forecast berücksichtigen. Dies ermöglicht es, Prognosen zu erstellen, die aussagekräftig, statistisch wahrscheinlich und sehr realitätsnah sind. Mit dem Hinterlegen von Feature-Werten für zusätzliche Metriken, die den Hauptwert beeinflussen, kannst du Einflussfaktoren mit bestimmten Gewichtungen für Synergieeffekte im Forecast einbauen.

Dashboard der Vertex AI auf der Google Cloud: Neues Modell via AutoML für das Trainieren des Datensatzes.

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