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Global Production Segmen

Unser konzeptioneller Zugang zu Data Science

Digital Automotive, unser konzeptioneller Zugang zu Data Science, verwendet umfangreiche Algorithmen zur Wissensextraktion und passt Data Science strukturiert an die Organisation und die Wettbewerbslandschaft an.

Eines der fundamentalen Eigenschaften ist beispielsweise die Erkennung der Ähnlichkeiten verschiedener Projekte, die durch Daten beschrieben werden. Diese Fähigkeit bildet die Grundlage für verschiedene wichtige Erkenntnisse. Sie kann etwa direkt dazu genutzt werden, Projekte zu finden, die einem vorhandenen Business ähnlich sind.

Sie bilden den Kern gezielter Vorhersage-Algorithmen, die einen Zielwert abschätzen.

Beispiele:

  • Wer sind die Profitabelsten Kunden?
  • Wird ein neuer Kunde Profitabel sein?
  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde ein Angebot akzeptiert?
  • Welche potenziellen Projekte gibt es am Markt, die zu meinem Business passen?

Ähnlichkeit ist die Grundlage der Informationsgewinnung und Digital Automotive unterstützt Sie dabei Datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.

Überwachte Segmentierung:

Acquisition – Global Production Segmen mit einem Informationsgewinn von '32'

Global Production Segmen

Wir sind überzeugt, dass die Erklärung von Data Science anhand automatisierter Reports für ein grundlegendes Verständnis beitragen und hilfreich für verschiedene geschäftliche Interessensgruppen sind. Mit Fokus auf bestimmte Indikatoren, die mit relevanten Kennzahlen zusammenhängen, vermeiden wir die Komplexität für alle Anwender und bringen somit Data-Science verständlich in Unternehmen.

Die datenanalytische Denkweise von Digital Automotive basiert auf einer fundamentalen Struktur und elementaren Prinzipien, die aus vielen Jahren an unverzichtbarem Fachwissen gesammelt wurde.

Datenanalysen decken wichtige Themen auf, die andernfalls vielleicht übersehen werden.

Mit Digital Automotive erhalten Sie ein Grundgerüst und den Zugang für systematische Analysen von Aufgaben und Problemen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen (Data-Driven Decision-Making).

Die Fähigkeit aus unternehmensrelevanten Daten den Zugang zu nützlichem Wissen zu erhalten, sollte als wichtiges strategisches Gut betrachtet werden.

Data Mining Verfahren:

  • Klassifizierung
  • Regression
  • Ähnlichkeit
  • Clustering
  • Gruppierung
  • Profiling
  • Verknüpfungen
  • Datenreduzierung
  • Kausalmodellbildung

Data Mining Prozess:

  • Aufgabenverständnis
  • Datenverständnis
  • Datenaufbereitung
  • Modellbildung
  • Beurteilung
  • Deployment