Data Science ist die Kunst, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Von der Datenerhebung über die Analyse bis hin zur Vorhersage ist Data Science eine ganzheitliche Disziplin, die Unternehmen dabei unterstützt, durch die “Wissenschaft der Daten” fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben.
Datenbeschaffung und -vorbereitung:
In diesem ersten Schritt des Datenprozesses geht es vor allem um die Verfügbarkeit der Daten. Dabei ist es wichtig, wie Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zur Verfügung stehen beziehungsweise wie diese identifiziert werden.
Explorative Datenanalyse:
Dabei ist es wichtig ein tiefes Verständnis der Daten durch explorative Analysen entwickeln. Hier tauchen wir tief in die Daten ein und versuchen erste Muster, Trends und mögliche Herausforderungen zu verstehen. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Grundlage für weitere Analysen und Modelle zu schaffen.
Modellierung und Algorithmusauswahl:
Für die jeweilige Fragestellung sollte nun das am besten geeignete Modell sowie die optimalen Algorithmen ausgesucht werden. Ob Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze – die Auswahl hängt von den Daten und den Zielen des Unternehmens ab.
Trainieren und Testen von Modellen:
Die ausgewählten Modelle werden anhand von Trainingsdaten trainiert und mit Testdaten validiert. Durch diesen Prozess wird sichergestellt, dass die Modelle die Trainingsdaten gut verarbeiten und auch neue Daten generalisieren können.
Auswertung und Interpretation:
Ergebnisse richtig interpretieren und sicherstellen, dass diese den geschäftlichen Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Dabei wird sorgfältig auf die Anforderungen geachtet und kontrolliert, wie sicher beispielsweise die Vorhersagen der Anwendung sind.
Implementierung in die Praxis:
Erfolgreiche Modelle werden in das betriebliche Umfeld integriert. Dies kann die Implementierung in eine Softwarelösung oder die Automatisierung von Prozessen umfassen.
Kontinuierliche Verbesserung:
Data Science endet nicht mit der Implementierung. Wir überwachen kontinuierlich die Leistung der Modelle, passen sie bei Bedarf an und stellen sicher, dass sie mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt halten.
alpLytics ist der ideale Partner für Unternehmen, die die volle Bandbreite von Data Science nutzen möchten.
Unsere Experten verfügen über tiefgreifendes Wissen in den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und Datenanalyse. Wir verstehen die Feinheiten der Modelle und wissen, wie sie in verschiedenen Geschäftsszenarien angewendet werden können.
Jedes Unternehmen ist einzigartig. Wir entwickeln individuelle Data-Science-Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
Von der ersten Datenanalyse bis zur Implementierung stehen wir Ihnen während des gesamten Data-Science-Prozesses zur Seite. Wir sind nicht nur Dienstleister, sondern Ihr Partner auf der Reise zur datengetriebenen Exzellenz.
Daten allein sind oft schwer verständlich. Durch visuelle Darstellungen können komplexe Zusammenhänge und Muster leichter erkannt werden. Infografiken, interaktive Dashboards und 3D-Visualisierungen sind nur einige Beispiele für die kreative Nutzung von Daten.
Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. Von personalisierten Empfehlungssystemen bis hin zu autonom agierenden Robotern – die Anwendungsbereiche sind schier grenzenlos.
Durch die Analyse vergangener Daten können wir Modelle entwickeln, die uns dabei helfen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Von der Prognose von Markttrends bis zur Optimierung von Lieferketten – Predictive Analytics eröffnet uns einen Blick in die Zukunft.
Implementierung von Empfehlungssystemen, um Kunden personalisierte Produkte vorzustellen.
Identifikation von Kunden mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit und Entwicklung von Maßnahmen zur Kundenbindung.
