Analytik

Unser tägliches Geschäft ist der Umgang mit „Smart Data“, indem wir Prognosen und Modelle für die Vorhersage von Ereignissen anwenden und entwickeln. Dabei lernen wir von Daten aus der Vergangenheit und schließen daraus auf zukünftige Trends auf unternehmensweiter oder Individuen-Ebene. Mit Hilfe von modernen Data-Mining-Methoden prognostizieren wir Kosten, Umsätze oder andere individuelle Fragestellungen. Durch Prescriptive Analytik liefern wir Ihnen zusätzlich zu Prognosen auch Handlungsempfehlungen, um wahrscheinliche Ereignisse verhindern oder beeinflussen zu können. Mit aussagekräftiger Analytik unterstützen wir Sie bei der Entscheidungsfindung in technischen und nicht-technischen Bereichen.

Unsere Leistungen

Data-Mining Statistische Testverfahren Versicherungs- mathematik Longitudinale Datenanalyse Datenqualitätsprüfung und -bereinigung Verknüpfung domänenüber- greifender Datenquellen
Mit Hilfe von modernen Data-Mining-Methoden prognostizieren wir z. B. Kosten oder Umsätze und stellen Scorings für die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen auf. Clusterings und Klassifikationen ermöglichen die Einteilung von ähnlichen Objekten in Kategorien, z. B. verschiedene Kundensegmente. Im Rahmen von Assoziationsanalysen entwickeln wir wahrscheinliche Zusammenhänge. Wir ermitteln relevante Einflussfaktoren und Risiken für den Eintritt von verschiedenen unternehmensrelevanten Faktoren, wie z. B. Kündigungen, Schadenfällen oder Zufriedenheit. Wir wenden dabei Methoden folgender Bereiche an:
  • Clustering
  • Prognosemodelle und Scoring
  • Klassifikationsmodelle
  • Assoziationsanalysen
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Leistungen

Data-Mining
Mit Hilfe von modernen Data-Mining-Methoden prognostizieren wir z. B. Kosten oder Umsätze und stellen Scorings für die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen auf. Clusterings und Klassifikationen ermöglichen die Einteilung von ähnlichen Objekten in Kategorien, z. B. verschiedene Kundensegmente. Im Rahmen von Assoziationsanalysen entwickeln wir wahrscheinliche Zusammenhänge. Wir ermitteln relevante Einflussfaktoren und Risiken für den Eintritt von verschiedenen unternehmensrelevanten Faktoren, wie z. B. Kündigungen, Schadenfällen oder Zufriedenheit. Wir wenden dabei Methoden folgender Bereiche an:
  • Clustering
  • Prognosemodelle und Scoring
  • Klassifikationsmodelle
  • Assoziationsanalysen
Statistische Testverfahren
Ein statistischer Test dient dazu, die Validität von Analyseergebnissen bzw. die Beweise für eine Behauptung anhand vorliegender Daten zu überprüfen. Damit geben wir Ihnen Werkzeuge in der Kommunikation von Ergebnissen an die Hand, sodass Sie diese mit statistischen Methoden signifikant absichern können.
Versicherungs­­­mathematik
Mit unserer aktuariellen Erfahrung bewerten wir Versicherungsprodukte und -tarife auf ihre Tragfähigkeit hin. Wir beurteilen Schadensereignisse sowie deren Wahrscheinlichkeiten aus mathematischer Sicht und kalkulieren Prämien für Sie.
Longitudinale Datenanalyse
Zeitbezogene Daten in Kunden- oder Produktionshistorien verknüpfen wir zu einem longitudinalen Gesamtbild. Damit bieten wir die Möglichkeit, Auffälligkeiten oder Ereignisse in einem Produktlebenszyklus oder Geschäftsprozess zu visualisieren und zu optimieren.
Datenqualitätsprüfung und -bereinigung
Wir prüfen Ihren Datenbestand auf Plausibilität, Validität und inhaltliche sowie Performance-bezogene Verbesserungspotenziale. Auffällige Probleme oder Fehlerquellen bereinigen wir direkt in Ihren Datenbanksystemen.
Verknüpfung domänenübergreifen­der Datenquellen
Wir haben die technischen und analytischen Fähigkeiten, um komplexe Daten aus verschiedenen Branchen zu verknüpfen. Beispielsweise kombinieren wir Wetter- und Sensormessungen mit qualitativen Forschungs- und Gesundheitsdaten. Darüber ermitteln wir komplexe und neue Zusammenhänge, die unternehmens- und domänenübergreifend genutzt werden können.
Adresse

Hainstraße 16
04109 Leipzig
Kontakt

info@healthysoft.de
+49 341 98988 300
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