Hast du dich jemals gefragt, warum manche Filme auf Netflix so erfolgreich sind, während andere kaum Aufmerksamkeit erhalten? Mit der Kombination von Qlik AutoML und Data+ kannst du diese Frage nicht nur beantworten, sondern auch selbst Vorhersagen treffen – und das ohne tiefgreifendes technisches Wissen.
In diesem Beitrag zeige ich dir, wie einfach es ist, mithilfe dieser Tools IMDb-Bewertungen von Filmen vorherzusagen und welche Schritte du unternehmen musst, um deine eigenen Daten für prädiktive Analysen zu nutzen.
Von der Idee zur Vorhersage
Der Einstieg in die prädiktive Analyse klingt oft kompliziert, aber Qlik AutoML macht es wirklich einfach. In dem Video lernst du, wie du:
Daten vorbereitest: Alles beginnt mit den richtigen Daten. Für die Vorhersage von IMDb-Bewertungen wurden Merkmale wie Genre, Produktionsjahr, Regisseur und Hauptdarsteller verwendet. Solche Daten können aus öffentlichen Quellen oder deinen eigenen Analysen stammen.
Ein Modell trainierst: Mit Qlik AutoML kannst du in wenigen Klicks ein Machine-Learning-Modell erstellen. Du musst lediglich deine Daten hochladen und die Zielvariable – in diesem Fall die IMDb-Bewertung – auswählen. Den Rest erledigt AutoML für dich.
Ergebnisse interpretierst: Qlik AutoML liefert nicht nur Vorhersagen, sondern auch Erklärungen. Mithilfe von SHAP-Werten (Shapley Additive Explanations) wird gezeigt, welche Merkmale wie stark die Bewertungen beeinflussen. So siehst du auf einen Blick, ob z. B. ein bekannter Regisseur oder das Genre die Hauptrolle für eine gute Bewertung spielt.
Echtzeit-Updates und Interaktivität mit Data+
Die Integration von Data+ macht die Sache noch spannender. Stell dir vor, du möchtest wissen, wie sich ein bestimmtes Merkmal – etwa ein neuer Hauptdarsteller oder ein Wechsel des Genres – auf die Bewertung auswirken würde. Mit Data+ kannst du in Echtzeit Änderungen vornehmen und sofort sehen, wie diese Anpassungen die Vorhersagen beeinflussen.
Das Beste daran? Du brauchst dafür keine Programmierkenntnisse. Alles läuft direkt in der Qlik-Oberfläche, die viele von euch bereits aus der Arbeit mit Dashboards kennen.
Wie du deine eigene Filmbewertung vorhersagen kannst
Wenn du deine eigenen Filmbewertungen vorhersagen möchtest, sind die Schritte denkbar einfach:
Daten sammeln: Sammle relevante Informationen über Filme, die dich interessieren. Das können Daten zu Regisseuren, Schauspielern, Produktionsjahren oder Genres sein.
Daten bereinigen und hochladen: Stelle sicher, dass deine Daten vollständig und sauber sind. Lade sie anschließend in Qlik AutoML hoch.
Modell erstellen: Lasse Qlik AutoML ein Modell trainieren und überprüfe die Ergebnisse.
Ergebnisse analysieren: Nutze SHAP-Werte, um die wichtigsten Faktoren für deine Vorhersagen zu identifizieren.
Interaktiv experimentieren: Mit Data+ kannst du deine Eingaben anpassen und deine Vorhersagen in Echtzeit aktualisieren.
Was du aus diesem Video lernst
Das Video bietet eine leicht verständliche Einführung in die Welt der prädiktiven Analysen. Du erfährst, wie leistungsstark die Integration von Qlik AutoML und Data+ ist, und bekommst Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie du selbst loslegen kannst.
Ganz gleich, ob du Einsteiger in der Datenanalyse bist oder schon Erfahrung mit Qlik hast – dieses Tutorial zeigt, wie du Machine Learning in deinen Arbeitsalltag integrieren kannst.
Jetzt bist du dran: Welche Filme möchtest du als Nächstes bewerten? 🎥🍿