Datenanalyse – Big Data.

Wir analysieren
Daten

Wir ziehen
Schlussfolgerungen

Sie treffen die besten
Geschäftsentscheidungen

Wir formulieren Urteile

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Wir sind Experten für Datenanalyse.

  • Wir analysieren multidimensionale Daten, extrahieren Wissen aus komplexen Datenstrukturen und repräsentieren sie in Informationssystemen.
  • Wir verwenden mathematische, statistische und informatische Methoden und Werkzeuge für die Analyse von sozialen und wirtschaftlichen Phänomenen.
  • Wir beschaffen, ordnen, speichern und verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Wir erstellen prognostische und simulationsbasierte Modelle im Zusammenhang mit sozialwirtschaftlichen Entwicklungen.
  • Wir ziehen Schlüsse und formulieren Urteile auf Grundlage von Daten.

Wir entwickeln die Ergebnisse der Datenanalyse zur Optimierung Ihrer Geschäftslösungen. Wir passen die Darstellungsmethoden der Ergebnisse an die Anforderungen der Zielgruppen an. Wir bieten eine 12-monatige Garantie für unsere Dienstleistungen.

  Medizin und Pharmazie

  Finanzen

  Marketing und Vertrieb

  Wirtschaft

Analizy danych - oferta
Nasza oferta obejmuje między innymi:

Kundenabwanderungsanalyse (Churn-Modelle).

Churn bezieht sich auf die Abwanderung von Kunden von einem Dienst oder Produkt. Das Ziel der Analyse ist die Identifizierung von gefährdeten Kunden. Gängige Modelle in der Churn-Analyse können in Familien von Klassifikationsmodellen (gefährdeter Kunde/nicht gefährdeter Kunde) und in Klassen von Modellen unterteilt werden, in denen wir die genaue Wahrscheinlichkeit der Abwanderung erhalten.

Kundenloyalitätsmodelle - das Gegenteil von Churn-Modellen.

Dies ermöglicht die Bestimmung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde bleibt, und die Identifizierung der Faktoren, die die Loyalität bestimmen.

Verkaufsprognosen.

Modelle für Ausfallrisiken (Forderungsmanagementbranche).

Kreditrisiken sollten im Kontext einzelner Kreditverträge und des gesamten Kreditportfolios betrachtet werden. Dazu dienen Expertensysteme, Scoring-Systeme, Rating-Systeme, neuronale Netze, Logit-Modelle, AD-Modelle, KMV-Modelle, CreditMetrics, CreditRisk.

Missbrauchsriskomodelle (Betrugserkennungsmodelle).

Diese Modelle ermöglichen die Erkennung von Betrug und die Identifizierung potenzieller Missbräuche mithilfe statistischer multidimensionaler Modelle. Vorhersagemodelle im Data Mining, die auf der Historie mehrfacher in Unternehmensdatenbanken gesammelter Transaktionen basieren, ermöglichen die Identifizierung wesentlicher Risikofaktoren und die Schätzung der Prognose des Risikoindikators (Missbrauchswahrscheinlichkeit) für jeden Kunden (jede Transaktion). Betrugserkennungsanalysen werden in der Versicherungs-, Telekommunikations-, Bank- (Kreditkarten, E-Commerce), Wissenschafts- oder Medizinbranche eingesetzt.

Sterberisikomodelle (Pharmabranche).

Es gibt eine Vielzahl von biostatistischen Methoden, die ihnen gewidmet sind. Ein bekanntes Beispiel für die Anwendung und Nutzung solcher Modelle ist das kontinuierlich verbesserte EuroSCORE-System (European System for Cardiac Operative Risk Evaluation), das unter anderem auf der Idee von Logit-Modellen basiert.

Data Mining.
Daten
Datenstruktur
Datenverarbeitung
Abhängigkeitsanalyse
Schlussfolgerungen

Häufig gestellte Fragen.

Was ist der angebotene Umfang der Datenanalyse?

Unser Forschungs- und Entwicklungszentrum bietet eine breite Palette von Datenanalysen an. Wir entwickeln Abwanderungsanalysen mit Churn-Modellen, prognostizieren den Verkauf, analysieren das Kreditrisiko und erstellen Scoring-Modelle. Unsere Datenanalysen richten sich sowohl an medizinische Einrichtungen als auch an Finanzunternehmen und Unternehmen, die ihre Zukunft auf solide Marktdaten stützen möchten.

Was sind die Vorteile der Datenanalyse?

Die aus der Analyse gewonnenen Daten ermöglichen es Unternehmen, Marktaussichten zu erkennen und Angebot und Nachfrage für ihre Produkte zu bestimmen. Datenanalysen liefern wichtige Informationen wie Marktpreise, geschätzten Einzelhandelsumsatz oder die Identifizierung von Schlüsselspielern auf dem Markt. Die Nutzung von Datenanalysen ermöglicht die proaktive Überwachung des Marktes und die Vorhersage seiner Entwicklung.

Wie lange dauert die Durchführung der Datenanalyse?

Die Dauer hängt von der Komplexität des Projekts und seiner Spezifikation ab. In der Regel dauert die Datenaufbereitung einige Tage bis eine Woche. Der Zeitpunkt wird jeweils individuell im Angebotsstadium mit dem Kunden vereinbart.

Wie kann ich sicher sein, dass die Daten aus der Analyse korrekt sind?

Unsere Experten befassen sich seit über 17 Jahren mit statistischen Auswertungen für die größten polnischen und ausländischen Unternehmen. Als einzige auf dem Markt bieten wir auch eine 12-monatige Garantie für durchgeführte Analysen an. Dadurch erhält der Kunde Gewissheit über die Zuverlässigkeit der durchgeführten Forschungsprojekte.

Welche Schritte werden im Rahmen der durchgeführten Datenanalyse unternommen?

Diese werden jeweils individuell mit dem Kunden entsprechend seinen Bedürfnissen im Forschungsprojekt vereinbart. Im Allgemeinen kann dieser Prozess in die Schritte Datensammlung, Strukturierung der Daten, Datenverarbeitung und Analyse von Abhängigkeiten unterteilt werden. Dadurch können wir Schlussfolgerungen und Forschungsempfehlungen aus dem durchgeführten Projekt vorlegen.

Unsere Empfehlungen.

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