Data Science Dienstleistungen

Wir unterstützen Sie bei der Interpretation historischer Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie zur Verbesserung Ihrer Business Intelligence, zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen und zur Optimierung Ihrer Wertschöpfungskette nutzen können. Die deskriptive Analyse umfasst die Extraktion von Erkenntnissen, die Vorverarbeitung und Bewertung von Anomalien sowie die Analyse der zentralen Tendenz und Varianz. Darüber hinaus werten wir weitere statistische Kennzahlen wie Verteilungen, Häufigkeiten, Abhängigkeiten und Faktorenanalysen aus.

Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, ihre Anstrengungen und Investitionen auf die Bereiche zu konzentrieren, in denen sie den höchsten ROI erzielen können. Sie können Predictive Modelling einsetzen, um Leads zu qualifizieren, die Marktnachfrage vorherzusagen und Risiken zu managen. Unser Data Science Team validiert Ihr Modell und liefert Ihnen eine erste Baseline, die Sie dann verfeinern und neu trainieren können, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Wir messen auch die Leistung und die Konfidenzintervalle, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus Ihren modellierten Daten herausholen.

Prädiktive Analyse hilft Ihnen, Entscheidungen auf der Grundlage wahrscheinlichkeitsgewichteter Vorhersagen statt auf der Grundlage von Hypothesen zu treffen. Unsere Dateningenieure helfen Ihnen, Erkenntnisse aus Ihren modellierten Daten zu gewinnen und geben Ihnen Empfehlungen, wie Sie diese nutzen können. Die präskriptive Analyse nutzt die Ergebnisse von Predictive Analytics, um fundierte Erkenntnisse für zukünftige Maßnahmen und Strategien zu gewinnen. Dies ist von entscheidender Bedeutung in Bereichen wie dem Finanzwesen, der Verwaltung und dem Gesundheitswesen, in denen menschliche Fehler kostspielig sind.

Je nach Bedarf setzen wir verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen ein. Algorithmen des überwachten Lernens eignen sich am besten für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, wie z.B. die Analyse medizinischer Bilder oder die Vorhersage von Aktienkursen im Handel. Algorithmen des unüberwachten Lernens können für Clustering-Aufgaben wie die Kundensegmentierung im Einzelhandel eingesetzt werden. Reinforcement-Learning-Methoden werden zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen und zur Entwicklung von Personalisierungs-Engines eingesetzt.

Wir verwenden verschiedene neuronale Netze und Deep-Learning-Techniken, darunter CNNs und RNNs wie LSTM und GRU, für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die sequentielle Datenanalyse. Darüber hinaus verwenden wir Autoencoder für die medizinische Bildanalyse und GANs zur Erzeugung von Bildern für das Training von ML-Algorithmen. DQN wird in Bereichen wie der Optimierung des Energieverbrauchs und der intelligenten Fertigung eingesetzt, während Bayesian Deep Learning die Spracherkennung und Übersetzungsgenauigkeit verbessert.

Mit unseren Data Science Consulting Services können Sie Algorithmen des maschinellen Lernens und fortschrittliche Analysemodelle implementieren, um wiederkehrende Prozesse durch intelligente Automatisierung zu rationalisieren - zum Beispiel, um die Auslastung von Call Centern zu optimieren. Sie profitieren von einer verbesserten Kontrolle und Datenverwaltung, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Darüber hinaus können Sie die betriebliche Leistung effizient messen und steuern und so Zeit, Ressourcen und Budget optimieren.