{"id":36391,"date":"2026-05-09T11:14:56","date_gmt":"2026-05-09T11:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36391"},"modified":"2026-05-09T11:14:56","modified_gmt":"2026-05-09T11:14:56","slug":"predictive-analytics-in-tableau","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/predictive-analytics-in-tableau\/","title":{"rendered":"Predictive Analytics in Tableau: Leitfaden 2026"},"content":{"rendered":"<p><b>Kurzzusammenfassung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Die pr\u00e4diktive Analytik in Tableau nutzt integrierte Funktionen wie MODEL_PERCENTILE und MODEL_QUANTILE, um zuk\u00fcnftige Ergebnisse mithilfe linearer Regressionsmodelle vorherzusagen. Tableau Cloud, Desktop, Public und Server unterst\u00fctzen die native pr\u00e4diktive Modellierung ohne externe Integrationen und bieten zus\u00e4tzlich die Einstein Discovery-Integration f\u00fcr fortgeschrittene Szenarien. Unternehmen k\u00f6nnen Ausrei\u00dfer identifizieren, fehlende Werte sch\u00e4tzen und zuk\u00fcnftige Zeitr\u00e4ume direkt in ihren Visualisierungen vorhersagen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Predictive Analytics wandelt historische Daten in umsetzbare Prognosen um. Tableau hat sich \u00fcber die reine Visualisierung hinaus entwickelt \u2013 es ist heute ein leistungsstarkes Tool f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen, mit dem Analysten statistische Modelle erstellen k\u00f6nnen, ohne ihre Dashboards zu verlassen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Plattform nutzt lineare Regression, um in den Daten verborgene Muster und Zusammenh\u00e4nge aufzudecken. Zwei zentrale Tabellenberechnungen erm\u00f6glichen diese Funktionalit\u00e4t.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Die pr\u00e4diktiven Modellierungsfunktionen von Tableau verstehen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tableau bietet in Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Public und Tableau Server integrierte Funktionen f\u00fcr pr\u00e4diktive Modellierung. Das System basiert auf drei Hauptfunktionen, die unterschiedliche Prognoseaufgaben \u00fcbernehmen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">MODEL_PERCENTILE gibt die Wahrscheinlichkeit (zwischen 0 und 1) zur\u00fcck, dass der Erwartungswert kleiner oder gleich dem beobachteten Wert ist. Diese Funktion berechnet die a posteriori-Verteilungsfunktion und zeigt somit an, wo Ihr Datenpunkt innerhalb des vorhergesagten Bereichs liegt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Funktion MODEL_QUANTILE funktioniert umgekehrt. Sie gibt den numerischen Zielwert an einem bestimmten Quantil innerhalb des wahrscheinlichen Bereichs zur\u00fcck. Wenn Sie konkrete Zahlen anstelle von Wahrscheinlichkeiten ben\u00f6tigen, ist diese Funktion genau das Richtige.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">MODEL_EXPECTATION gibt den erwarteten numerischen Wert (den Mittelwert der zugrunde liegenden Verteilung) f\u00fcr den Zielausdruck basierend auf den Pr\u00e4diktoren zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Funktion<\/b><\/td>\n<td><b>R\u00fccksendungen<\/b><\/td>\n<td><b>Am besten geeignet f\u00fcr<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>MODELL_PERZENTIL<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wahrscheinlichkeit (0-1)<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ausrei\u00dfer identifizieren, Anomalieerkennung<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>MODELL_QUANTIL<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Numerischer Wert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Sch\u00e4tzbereiche, Zukunftsprognosen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>MODELL_ERWARTUNG<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Numerischer Wert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Durchschnittliches Ergebnis, allgemeiner Trend (Basislinie)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Syntax folgt einem einheitlichen Muster. MODEL_PERCENTILE akzeptiert Modellspezifikationen, Zielwerte und Pr\u00e4diktorwerte. Die Modellspezifikation ist optional \u2013 Tableau verwendet standardm\u00e4\u00dfig lineare Regression, wenn sie weggelassen wird.<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-35586\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp\" alt=\"\" width=\"434\" height=\"116\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp 434w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-300x80.webp 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 434px) 100vw, 434px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Nutzen Sie pr\u00e4diktive Analysen mit \u00fcberlegener KI.<\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Es hilft dabei, Vorhersagemodelle mit Reporting-Tools wie Tableau zu verbinden, sodass die Ergebnisse direkt in Dashboards verwendet werden k\u00f6nnen. Der Fokus liegt auf der separaten Erstellung von Modellen und der Integration der Ergebnisse in BI-Tools f\u00fcr den praktischen Einsatz.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6chten Sie Tableau um pr\u00e4diktive Analysen erweitern?<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superior kann Ihnen helfen bei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erstellung von Vorhersagemodellen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Modelle mit BI-Tools verbinden<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Integration von Ausgaben in Dashboards<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verfeinerung von Modellen auf Basis von Feedback<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\ud83d\udc49 <\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/de\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Kontaktieren Sie AI Superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> um Ihr Projekt, Ihre Daten und Ihren Implementierungsansatz zu besprechen<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Praktische Anwendungen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Funktionen l\u00f6sen reale Gesch\u00e4ftsprobleme. Ausrei\u00dfer lassen sich einfach identifizieren \u2013 MODEL_PERCENTILE kennzeichnet Datenpunkte mit extremen Wahrscheinlichkeitswerten. Werte nahe 0 oder 1 weisen auf Beobachtungen hin, die weit von der erwarteten Verteilung entfernt sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Sch\u00e4tzung von Daten mit wenigen oder fehlenden Daten funktioniert anders. Wenn Datens\u00e4tze L\u00fccken aufweisen, f\u00fcllen Vorhersagefunktionen diese anhand von Beziehungen zu anderen Variablen. Dies ist einfacheren Mittelwerten \u00fcberlegen, da das Modell Korrelationen zwischen mehreren Pr\u00e4diktoren ber\u00fccksichtigt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zeitreihenprognosen erweitern den Zeitraum in die Zukunft. Erstellen Sie eine Berechnung f\u00fcr zuk\u00fcnftige Monate und wenden Sie anschlie\u00dfend MODEL_QUANTILE an, um Umsatz, Ertrag oder Nachfrage zu prognostizieren. Basierend auf verf\u00fcgbaren Daten wurde eine Steigerung des Kundenwerts dokumentiert, wenn Unternehmen Analysen systematisch einsetzen, wie beispielsweise die 40-prozentige Steigerung bei der E-Commerce-Logistikplattform Parcel Perform.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Modelltypen und Auswahl<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tableau unterst\u00fctzt lineare Regression, regularisierte lineare Regression und Gau\u00dfprozessregression. Jedes Modell eignet sich f\u00fcr unterschiedliche Szenarien.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die lineare Regression \u2013 die Standardmethode \u2013 funktioniert, wenn die Pr\u00e4diktoren in einem linearen Verh\u00e4ltnis zur Zielvariablen stehen und nicht von denselben zugrunde liegenden Bedingungen beeinflusst werden. Sie ist schnell und gut interpretierbar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Regularisierte lineare Regression verhindert \u00dcberanpassung bei vielen Pr\u00e4diktoren. Der Regularisierungsparameter begrenzt die Koeffizientengr\u00f6\u00dfen und verbessert so die Generalisierung auf neue Daten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Gau\u00dfprozessregression modelliert nichtlineare Zusammenh\u00e4nge und liefert Unsicherheitsabsch\u00e4tzungen. Sie ist rechenintensiver, erfasst aber komplexe Muster, die lineare Modelle nicht erfassen.<\/span><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><b>Modelltyp<\/b><\/th>\n<th><b>Anwendungsfall<\/b><\/th>\n<th><b>Rechenkosten<\/b><b>\u00a0<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Lineare Regression<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Lineare Beziehungen, wenige Pr\u00e4diktoren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Niedrig<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Regularisierte lineare<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Viele Pr\u00e4diktoren, \u00dcberanpassungsrisiko<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Medium<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Gau\u00dfscher Prozess<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Nichtlineare Muster, Unsicherheit erforderlich<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Hoch<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Einstein-Entdeckungsintegration<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr fortgeschrittene Szenarien l\u00e4sst sich Tableau in Einstein Discovery integrieren. Hierf\u00fcr ist eine zus\u00e4tzliche Lizenz erforderlich \u2013 entweder eine Einstein Discovery in Tableau-Lizenz, eine CRM Analytics Plus-Lizenz oder eine Einstein Predictions-Lizenz.\u201d<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einstein Discovery integriert KI-gest\u00fctzte Vorhersagemodelle in Tableau-Dashboards. Verbinden Sie sich mit der Analytics-Erweiterung, interagieren Sie mit Modellen oder betten Sie Vorhersagen \u00fcber Tabellenberechnungsskripte ein. Die Plattform unterst\u00fctzt dynamische, bedarfsgesteuerte Vorhersagen, die sich aktualisieren, sobald Benutzer Daten filtern und analysieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Organisationen im Gesundheitswesen berichten von deutlichen Ergebnisverbesserungen durch den Einsatz pr\u00e4diktiver Analysen. Medienunternehmen nutzen pr\u00e4diktive Analysen, um ihre Strategien zur Kundengewinnung zu optimieren. Diese Erfolge basieren auf pr\u00e4ziser Zielgruppenansprache mithilfe pr\u00e4diktiver Modelle.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Optionale Parameter<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einstein Discovery unterst\u00fctzt optionale Parameter zur Steuerung der Ausgabe. Der Parameter \u201emaxMiddleValues\u201c gibt die Anzahl der in der Antwort zur\u00fcckgegebenen Top-Pr\u00e4diktoren an \u2013 hilfreich, um zu verstehen, welche Faktoren die Vorhersagen beeinflussen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Parameter \u201emaxPrescriptions\u201c legt die maximale Anzahl der angezeigten Verbesserungen fest. Er funktioniert mit Regressions-, Bin\u00e4rklassifizierungs- und Mehrklassenmodellen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Analytics-Erweiterungen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Analytics Extensions API von Tableau erm\u00f6glicht Teams die Integration benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle. Verbinden Sie sich mit TabPy-, RServe- oder MATLAB-Servern, um SCRIPT-Funktionen in berechneten Feldern auszuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Ansatz eignet sich f\u00fcr Organisationen mit bestehenden, in Python oder R erstellten Modellen. Data Scientists stellen die Modelle auf Analyseservern bereit, und Analysten rufen sie dann aus Tableau mithilfe der Funktionen SCRIPT_REAL, SCRIPT_INT, SCRIPT_STR oder SCRIPT_BOOL auf.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Workflow trennt die Modellentwicklung von der Visualisierung. Data Scientists arbeiten iterativ in ihrer bevorzugten Umgebung, w\u00e4hrend Business-Anwender \u00fcber vertraute Tableau-Dashboards interagieren.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/span><\/h2>\n<div class=\"schema-faq-code\">\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Worin besteht der Unterschied zwischen Prognosen und pr\u00e4diktiven Modellen in Tableau?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Prognosen nutzen exponentielle Gl\u00e4ttung, um Zeitreihen in die Zukunft zu verl\u00e4ngern. Pr\u00e4diktive Modellierung verwendet Regression, um Beziehungen zwischen Variablen herzustellen und Vorhersagen zu treffen. Prognosen funktionieren automatisch f\u00fcr zeitliche Daten; pr\u00e4diktive Modellierung erfordert die Definition von Ziel- und Pr\u00e4diktorvariablen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Kann ich in Tableau Public pr\u00e4diktive Analysen verwenden?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Ja. Die Funktionen MODEL_PERCENTILE und MODEL_QUANTILE funktionieren in Tableau Public, Desktop, Server und Cloud. Einstein Discovery ist lizenzpflichtig und in der Public Edition nicht verf\u00fcgbar.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Wie viele Pr\u00e4diktoren kann ich in ein Modell einbeziehen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Die lineare Regression unterst\u00fctzt mehrere Pr\u00e4diktoren, ihre praktischen Grenzen h\u00e4ngen jedoch vom Datenvolumen und den verf\u00fcgbaren Rechenressourcen ab. Beginnen Sie mit Variablen, die einen klaren Zusammenhang mit der Zielgr\u00f6\u00dfe aufweisen. F\u00fcgen Sie weitere Pr\u00e4diktoren hinzu, wenn diese die Modellg\u00fcte verbessern, ohne Multikollinearit\u00e4t zu verursachen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Ben\u00f6tigen pr\u00e4diktive Modellierungsfunktionen externe Integrationen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Nein. MODEL_PERCENTILE und MODEL_QUANTILE sind native Tabellenberechnungen, die ohne externe Verbindungen funktionieren. Analytics Extensions (Python, R, MATLAB) und Einstein Discovery sind f\u00fcr fortgeschrittene Anwendungsf\u00e4lle optional.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Welche Modelle unterst\u00fctzt Tableau f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Native Funktionen unterst\u00fctzen lineare Regression, regularisierte lineare Regression und Gau\u00dfprozessregression. Mithilfe von Analytics Extensions k\u00f6nnen Teams jedes Modell integrieren, das auf Python-, R- oder MATLAB-Servern bereitgestellt werden kann.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Wie w\u00e4hle ich zwischen MODEL_PERCENTILE und MODEL_QUANTILE?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Verwenden Sie MODEL_PERCENTILE, wenn Sie Wahrscheinlichkeitswerte ben\u00f6tigen \u2013 ideal zur Ausrei\u00dfererkennung oder Anomaliekennzeichnung. Verwenden Sie MODEL_QUANTILE, wenn Sie tats\u00e4chliche Vorhersagewerte ben\u00f6tigen \u2013 besser geeignet zum Auff\u00fcllen fehlender Daten oder zur Prognose spezifischer Zahlen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">K\u00f6nnen sich Vorhersagemodelle automatisch aktualisieren, wenn die Daten aktualisiert werden?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Ja. Die Vorhersageberechnungen werden bei Aktualisierung der zugrunde liegenden Daten neu berechnet. Das Modell wird anhand der aktuellen Daten neu erstellt, sodass die Vorhersagen die neuesten Muster widerspiegeln. Dies funktioniert sowohl f\u00fcr native Funktionen als auch f\u00fcr Analytics-Erweiterungen.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Weiter geht&#039;s<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die pr\u00e4diktive Analytik in Tableau schlie\u00dft die L\u00fccke zwischen Analyse und Prognose. Die meisten Anwendungsf\u00e4lle lassen sich ohne zus\u00e4tzliche Tools mit den nativen Funktionen abdecken. Einstein Discovery und Analytics Extensions erweitern die M\u00f6glichkeiten f\u00fcr spezielle Anforderungen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beginnen Sie mit MODEL_PERCENTILE und MODEL_QUANTILE auf bestehenden Dashboards. Testen Sie die Vorhersagen anhand bekannter Ergebnisse, um die Modellgenauigkeit zu validieren. Verfeinern Sie die Auswahl der Pr\u00e4diktoren basierend auf Gesch\u00e4ftskenntnissen und statistischen Zusammenh\u00e4ngen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die St\u00e4rke der Plattform liegt in ihrer Zug\u00e4nglichkeit: Analysten erstellen Prognosemodelle \u00fcber dieselbe Benutzeroberfl\u00e4che, die sie auch f\u00fcr Visualisierungen nutzen. In der offiziellen Tableau-Dokumentation finden Sie Informationen zur aktuellen Funktionsverf\u00fcgbarkeit. Beginnen Sie noch heute mit der Prognoseerstellung.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quick Summary: Predictive analytics in Tableau leverages built-in functions like MODEL_PERCENTILE and MODEL_QUANTILE to forecast future outcomes using linear regression models. Tableau Cloud, Desktop, Public, and Server support native predictive modeling without requiring external integrations, plus Einstein Discovery integration for advanced scenarios. 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