[vc_row css=“.vc_custom_1419264074334{padding-top: 40px !important;padding-left: 20px !important;}“ ewf_row_title=“Full width“][vc_column width=“1/1″][ewf-headline title=“Predictive Analytics“ details=“Prognose. Strategie. Entscheidung. „][/vc_column][/vc_row][vc_row ewf_row_title=“Full width“][vc_column][vc_column_text]Modellbildung
Prognosemodelle umfassen eine Vielzahl von statistischen und neuronalen Verfahren aus den Bereichen Data Mining und Machine Learning, mit denen aktuelle und historische Daten analysiert werden können, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Chancen und Risiken
Vorhersagemodelle nutzen die in historischen und transaktionalen Daten gefundenen Muster, um Chancen und Risiken zu identifizieren. Sie erfassen Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren, um die Bewertung von Potenzialen oder Gefahren in spezifischen Kontexten zu ermöglichen und somit die Entscheidungsfindung bei Geschäftsvorgängen unterfüttern zu können.

Anwendungsvielfalt
Prognosemodelle in Bezug auf Kunden- respektive Kündigungsverhalten (z. B. in den Branchen Handel, Telekommunikation, Versicherungen) können etwa zur Stärkung der Kundenbindung und zur Vermeidung von Abwanderung eingesetzt werden. Heikle Phasen in der Kundenbeziehung können rechtzeitig perzipiert und mit geeigneten Kundenbindungsmaßnahmen gemeistert werden.

Ressourcen-Optimierung
Unter Berücksichtigung saisonaler Einflüsse können Prognosemodelle vorhersagen, welche Menge von welchem Produkt in kommenden Zeiträumen nachgefragt wird. Dies ermöglicht optimierte Lagerbestände und beugt Lieferengpässen vor.

Das Spektrum der Anwendungsgebiete für Predictive Analytics umfasst (Auswahl):

Intelligente Strategien
Predictive Analytics ermöglicht es einem Unternehmen, intelligente Strategien auf der Grundlage von Prognosen zukünftiger Ergebnisse zu formulieren, und bietet damit einen unschätzbaren Mehrwert für die Entscheidungsfindung eines Unternehmens.

Umfassende Beratung
Wir bieten Ihnen eine breite Palette an Methoden und Werkzeugen für diese Form der Datenanalyse. Unsere Auswahl richtet sich dabei flexibel nach den analytischen Bedingungen und Möglichkeiten Ihres Unternehmens und der Art des zu lösenden Problems.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]