Statistica  –  die Lösung

für Data Mining und Predictive Analytics

Predictive Analytics

Predictive Analytics, Advanced Analytics, Data Mining – diese Begriffe bestimmen immer mehr die Diskussionen, wenn es um die Analyse großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten  Informationen geht, die heute in den meisten Unternehmen in allen Branchen gesammelt werden. Auch wenn die Begriffe nicht immer klar voneinander abgegrenzt werden geht es doch immer darum, aus diesen Massen an Informationen mit Hilfe moderner mathematischer Algorithmen umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, die auf validen und reproduzierbaren Mustern und Beziehungen in den Daten unterschiedlicher Herkunft basieren.

Dank jahrzehntelanger Erfahrungen in Datenanalysen ist StatSoft Ihr Partner, der Sie kompetent und zuverlässig in Ihren Predictive-Analytics-Projekten unterstützt. In zahlreichen Analyseprojekten unterschiedlicher Branchen, darunter die Automobilindustrie, Finanzdienstleister und Versicherungen, Energiewirtschaft, Pharmazeutische Forschung und Entwicklung, Halbleiterfertigung und industrielle Produktion haben unsere erfahrenen Mitarbeiter mit Kunden erfolgreich Projekte umgesetzt. Die von StatSoft eingesetzte Analyseplattform Statistica sowie unsere Erfahrungen mit anderen Werkzeugen zum Datenmanagement – sowohl klassische Datenbanksysteme wie auch neue Open-Source-Technologien – stellen sicher, dass wir für Sie die geeignete Lösung zur Datenanalysen umsetzen.

Die möglichen Einsatzszenarien von Predictive Analytics sind vielfältig uns erstrecken sich über alle Branchen. Einige Beispiele:

  • Halbleiter und Elektronik: Automatisierte Fertigungsprozesse generieren riesige Datenbestände. Mit einer StatSoft-Lösung lesen Sie diese aus unterschiedlichen Datenquellen, werten sie in Echtzeit aus und generieren automatische Qualitätsberichte.
  • Energiewirtschaft: Mit komplexen Modellen lassen sich Energieprognosen entwickeln und anwenden. Der Betrieb von Kraftwerken kann mit Blick auf Effizienz und Schadstoffausstoß optimiert werden.
  • Handel: Die Lösungen von StatSoft meistern selbst riesige Transaktions-Datenbestände und ermöglichen wirksame Marketingmaßnahmen – von der Selektion von Mailing-Empfängern bis zum Aufbau von Recommendation Engines auf Ihrer Web-Präsenz.
  • Finanz- und Versicherungswesen: Marketing zur gezielten Kundenansprache, Auswahl geeigneter Maßnahmen für das Forderungsmanagement, Risikoanalysen und Betrugserkennung – ein breites Spektrum an Predictive Analytics Methoden und Performanz schafft optimale Lösungen.
  • Medizin und Biowissenschaften: Die Integration verschiedener Datenquellen gepaart mit Echtzeitanalytik ermöglicht optimale personalisierte Behandlungsentscheidungen, die die Heilung fördert und Kosten einspart.
  • Pharma und Chemie: Die StatSoft-Lösungen bieten die notwendigen Features für die Dokumentation und Sicherheit der Analysen, die für den Einsatz in der Forschung, Entwicklung und Produktion auch im validierten Umfeld erforderlich sind.
  • Maschinen- und Anlagenbau: StatSoft-Lösungen erlauben die laufende Prozessüberwachung mit Methoden für die Massenfertigung und die Produktion von Kleinserien.
  • Automotive: Auch hier ergeben sich vielfältige Einsatzgebiete von der Analyse des Kundenverhaltens, dem Marketing, der Prozessoptimierung bis zum Management der Produktqualität, wenn professionelle Analysetools zum Einsatz kommen.
  • Internet of Things: Die zunehmende Vernetzung von technischen Geräten ermöglicht die dezentrale Speicherung und statistische Modellierung der anfallenden Daten am Entstehungsort. Statistica unterstützt die dezentrale Verarbeitung der Daten in Anlagen, Fahrzeugen oder mobilen Kommunikationsgeräten.

Zwei praktische Anwendungsbeispiele:

Lesen Sie in unserem Anwenderbericht, wie StatSoft zusammen mit dem Personaldienstleister Randstad Prognosen zur Entwicklung von Beschäftigtenzahlen mit Hilfe von komplexen Zeitreihenverfahren als eine schlüsselfertige automatisierte Lösung aufbaute.

Der Finanzdienstleister EOS erstellte mit Statistica und StatSoft eine Lösung zur Prognose der Erfolgswahrscheinlichkeit von Außendiensteinsätzen im Forderungsmanagement.

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