Verbessern der Qualität von Ja/Nein-Prognosen

Wenn Sie die Scorecard Ihrer Prognose überprüfen, wird eine Prognosebewertung angezeigt. Wenn Sie nicht zufrieden sind, finden Sie hier einige Möglichkeiten, die Prognosequalität zu verbessern.

Wenn Ihre Prognosequalität "Hervorragend" lautet, ist das optimal! Sie müssen nichts verbessern. Sie sollten lediglich die Scorecard von Zeit zu Zeit erneut aufrufen, um die Qualität zu überprüfen. Wenn die Qualität "Gut" ist und Ihre Prognose mit Live-Daten und nicht mit geschätzten Daten ausgeführt wird, ist alles in Ordnung. Lesen Sie weiter, wenn die Prognosequalität "OK", "Zu niedrig" oder "Zu hoch" ist.

Beachten Sie zunächst, ob im Titel der Prognosequalität "Geschätzt" angezeigt wird. In diesem Fall haben Sie die Prognose noch nicht aktiviert oder sie ist aktiviert, wird aber nicht mit Live-Daten ausgeführt. In jedem Fall wird die Qualitätsbewertung basierend auf einem Teil Ihrer Beispieldaten geschätzt. Wenn die Prognose mit Live-Daten abgeglichen wird, geht die Qualität in der Regel zurück. Wenn die Prognosequalität beispielsweise "Hervorragend", aber geschätzt ist, sollten Sie die Scorecard in etwa einem Monat erneut aufrufen, um ihre Leistungsfähigkeit anhand der Live-Daten zu überprüfen.

Nachfolgend einige Überlegungen zum Verbessern der Prognosequalität.

• Sammeln Sie mehr Daten. Nicht alle Qualitätsprobleme sind auf die Menge der Daten zurückzuführen. In einigen Fällen können Sie die Qualität erhöhen, wenn Ihr Datenset mehr Daten enthält.
• Versuchen Sie, die Segmentierung Ihrer Daten zu ändern. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass das Segment nur die für Ihre Prognose relevanten Datensätze enthält. Erstellen Sie für jedes Segment eine eigene Prognose, wenn Sie über zwei unterschiedliche Datensätze verfügen, die jeweils von einer eigenen Prognose profitieren würden.
• Stellen Sie sicher, dass Ihr Beispielsatz relevante Datensätze für Ja- und Nein-Beispiele enthält. Suchen Sie nach möglichen Verzerrungen in Ihren Daten, die Ihre Prognose beeinflussen.
• Achten Sie darauf, keine Felder auszuschließen, die zusätzliche, nützliche Daten bieten könnten.
• Wenn in Ihrer Prognose Formeln verwendet werden, überprüfen Sie sie, um sicherzustellen, dass sie richtig sind.
• Wenn die geschätzte Prognosequalität "Zu hoch" lautet (bevor sie mit Live-Daten abgeglichen wird), ist sie wahrscheinlich zu gut, um wahr zu sein. Überprüfen Sie die in Ihrer Prognose enthaltenen Felder. Sieht irgendeines davon falsch aus oder enthält Daten, die erst nach dem prognostizierten Ereignis bekannt sein konnten? Schließen Sie diese Felder in diesem Fall aus. Dieser Problemtyp wird als Rückschaufehler bezeichnet. Sehen Sie sich auch die wichtigsten Prädiktoren auf der Scorecard an. Sind sie sinnvoll? Wenn eines der Felder falsch aussieht, sollten Sie es ggf. ausschließen.