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DATENWISSENSCHAFT: DIE WISSENSCHAFT DER ENTSCHEIDUNGSFINDUNG NUTZEN

Fühlen Sie sich im heutigen vielschichtigen, volatilen Geschäftsumfeld verwundbar? Bekommen Sie die Situation mit Datenwissenschaften in den Griff.

Datenwissenschaften bieten einen leistungsstarken Ansatz zur Problemlösung, der ausgefeilte Techniken aus verschiedenen Disziplinen kombiniert. Sie gehen über die traditionelle Business Intelligence hinaus und nutzen die Vorteile moderner statistischer und rechnerischer Modellierung. In einem sich ständig wandelnden Geschäftsszenario halten die Datenwissenschaften Sie mit analytischen Einblicken in wichtige Geschäftsfaktoren und zukunftsweisende Lösungen auf dem Laufenden.

Bringen Sie Ihr datenwissenschaftliches Projekt mit QBurst ins Rollen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Data Science Image
Identify Patterns Muster erkennen
Future Trends Zukünftige Trends vorhersagen
Detect Anomalies Anomalien erkennen

Unser datenwissenschaftlicher Ansatz zur Problemlösung

Problem Solving
Datenermittlung

Studium des GeschäftsbereichsWir beginnen damit, uns ein umfassendes Bild von Ihrem Unternehmen zu machen.

Geschäftsproblem definierenGeht es darum, die Klickraten zu erhöhen? Sie suchen einen idealen Standort für Ihr Geschäft? Was auch immer das Ziel ist, es ist klar umrissen.

Identifikation von DatenquellenQualitative oder quantitative, strukturierte oder unstrukturierte, archivierte oder gestreamte Daten, die für die Analyse relevant sind und deren Quellen werden ermittelt.

Datenaufbereitung

Datenbereinigung & -transformationDer arbeitsintensivste Schritt ist die Vorverarbeitung der Daten je nach Analyseanforderung. Durch die Überprüfung auf fehlende Werte, die Beseitigung von Inkonsistenzen und die Normalisierung von Datensätzen stellen wir sicher, dass die Daten für die Erforschung bereit sind.

Tools: Data Wrangler, OpenRefine

Datenexploration

Explorative Datenanalyse (EDA)In dieser Phase verschaffen wir uns ein Bild von den Daten, identifizieren wichtige Variablen und ihre Beziehungen, erkennen Ausreißer, überprüfen Annahmen und wählen geeignete Techniken für die Modellierung. Grafische statistische Verfahren vom einfachen Histogramm und Streudiagramm bis hin zum Wahrscheinlichkeitsdiagramm und dem Diagramm der saisonalen Teilreihen werden verwendet.

Tools: SPSS, Weka, R

Datenmodellierung

Auf der Grundlage der Erkenntnisse aus der EDA und den Anforderungen entwickeln wir vorausschauende oder beschreibende Modelle – von der einfachen Regression bis hin zum Deep Learning. Nach mehreren Iterationen wird das am besten geeignete Modell erstellt. Diese Modelle werden dann mit den Testdaten validiert und von unseren Fachexperten genehmigt.

Tools: R, Python, Scikit, TensorFlow

Kommunikation

Anhand von statistischen Beschreibungen und Visualisierungstechniken kommunizieren wir die wichtigsten Erkenntnisse aus den implementierten Modellen. Dank interaktiver Tools können Geschäftsanwender die Variablen im Modell ändern und die möglichen Ergebnisse untersuchen, um ihre Entscheidungen zu planen oder zu verfeinern.

Tools: Gephi, D3.js, GGobi

Domänenübergreifende Anwendung von Datenwissenschaften

Einzelhandel

  • Gezielte Kampagnen zur Maximierung des ROI
  • Personalisierte Empfehlungssysteme und Belohnungsprogramme
  • Nachfrageprognose-basierte Lageroptimierung
Retail

Gesundheitswesen

  • Analyse von klinischen Forschungsdaten
  • Verbesserte Überwachung und Reaktion auf "Infektionskrankheiten"
  • Überwachung der Einhaltung von Verschreibungen
Healthcare

Finanzwesen

  • Echtzeit-Überwachung von Finanzbetrug
  • Entwurf neuer Produkte/Services auf der Grundlage früherer Präferenzen
  • Kundensegmentierung und Profilerstellung
Finance

Bildung

  • Automatisierte Bewertung von deskriptiven Aufsätzen
  • Gestaltung von Lernmodulen, die sich an die Fähigkeiten der Lernenden anpassen
  • Analyse der Faktoren, die das Scheitern von Schülern beeinflussen
Education

Maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft

Das maschinelle Lernen mit seinem Schwerpunkt auf dem automatischen Lernen steht an der Spitze der meisten neu entstehenden Data-Science-Anwendungen. Dank leistungsstarker Algorithmen für maschinelles Lernen können Sie Informationen, die in großen Datensätzen verborgen sind, in einen Kontext setzen, um schwierige Probleme zu lösen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Weiterlesen

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