Data Science pre-built

Moderne Data Science Applikationen sind vielfältig und bedienen unterschiedliche Felder wie quantitative Prognose, automatische Mustererkennung und -entdeckung, natürliche Sprachbeherrschung sowie Audio- und Bild(fluss)erkennung.

Diese Vielfältigkeit lässt Data Science oft teuer und riskant werden, denn die damit verbundenen Forschungsaktivitäten haben das Risiko, wirtschaftlich nicht ausreichend verwertbar zu sein.

Genau um dieses Problem kümmern wir uns, indem wir für einen bestimmten Data Science Bereich Standardlösungen anbieten.

Diese sind innerhalb weniger Wochen einsetzbar und auswertbar. Sie als Kunde kaufen die Lösung passend zu Ihrer IT-Plattform zu einem vorher abgestimmten Preis – oder gar nicht, wenn Ihnen die Ergebnisse nicht zusagen. Damit haben Sie die Möglichkeit, innerhalb von Wochen eine moderne Data Science Lösung aufzubauen und tragen dabei kaum eigenes Risiko.

Unsere Standardlösung fokussieren sich auf folgende Bereiche der Statistik und des Maschine-Lernens:

  • Modellgüte: wie misst und vergleicht man die Qualität von unterschiedlichen Kategorien von Data Science Modellen nach wissenschaftlichen Standards?
  • Identifikation von Statistischen Zwillingen in Massendaten.
  • Automatische Gruppierung von Massendaten in charakteristische Cluster.

Statistische Zwillinge sind vielfältig einsetzbar, etwa

  • perspektivischer Kundenwert
  • adäquater Preis
  • Produkt-Affinität
  • Affinität für bestimmte Kundenansprachen und Vertriebskanäle
  • Betrugserkennung

und vieles mehr. Ein Modell für Statistische Zwillinge lässt sich auf kryptifizierten historischen Daten durch Maschinen-Lern-Algorithmen bilden und erlaubt darauf Prognosen für Massendaten mit Treffsicherheiten, die selbst ein menschlicher Experte oft nicht erzielen kann.

Automatische Cluster-Analysen liefern Muster in Massendaten, die selbst ein menschlicher Experte vielleicht nicht erkannt hätte. Sie helfen etwa bei der Identifizierung von wichtigen Marketing-Persona oder Anomalien jeder Art.

Die Maschinen-Lern-Algorithmen und statistischen Verfahren sind Gegenstand reger Forschung und verbessern sich kontinuierlich. Wir achten darauf, stets bewährte und moderne Verfahren dieser Art einzusetzen und transparent zu machen.