Das Information Commissioner’s Office (ICO) ist die öffentliche Stelle, die für die Regulierung des Datenschutzes in Großbritannien verantwortlich ist. Die Aufgabe des ICO besteht darin, „Informationsrechte im öffentlichen Interesse zu wahren, Offenheit bei öffentlichen Stellen und Datenschutz für Einzelpersonen zu fördern“. Organisationen und Freiberufler in ganz Großbritannien müssen sich registrieren und eine monatliche Gebühr an das ICO zahlen, wenn sie personenbezogene Daten verarbeiten.
CBT Clinics ist ein in Großbritannien ansässiges Unternehmen, das psychiatrische Fachkräfte vermittelt. Das Unternehmen verfügt über eine Liste von Beratern, Psychiatern und Therapeuten und wollte expandieren, um mehr Kliniker einzustellen und die Nuancen des Beratungs- und Therapiemarkts in Großbritannien zu verstehen.
Tesco ist einer der größten Anbieter im Bereich Homeshopping in Großbritannien. Millionen von Kunden verlassen sich bei ihrem wöchentlichen Lebensmitteleinkauf auf Tesco, und diese Zahl ist während der Pandemie noch weiter gestiegen.
Die White Ribbon Alliance (WRA) ist eine Wohltätigkeitsorganisation mit Sitz in Washington, D.C., deren Ziel es ist, sicherzustellen, dass jede Frau weltweit die Geburt überlebt. Die WRA wird von einer Reihe von Prominenten unterstützt, von Naomi Campbell bis Sarah, Herzogin von York.
We have worked on a number of different projects where a client needed to parse scientific literature and identify occurrences of molecules or proteins.
Bei einem Projekt für CV-Library stellten wir fest, dass das Webformular, das zur Registrierung von Arbeitssuchenden verwendet wurde, sehr lang war. Durch die Analyse der Felder im Formular konnten wir feststellen, dass einige Felder die Benutzer verwirrten und sie in manchen Bereichen lange verweilten.
Der britische National Health Service ist das öffentlich finanzierte Gesundheitssystem des Vereinigten Königreichs. Mit über 1,2 Millionen Beschäftigten ist er der mit Abstand größte Arbeitgeber des Landes. Der NHS wurde 1948 nach dem Zweiten Weltkrieg von Gesundheitsminister Aneurin Bevan gegründet. Dies war das erste Mal, dass allen Bürgern eines Landes eine kostenlose Gesundheitsversorgung angeboten wurde, die durch Steuern und nicht durch Versicherungsprämien finanziert wurde.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert derzeit die Pharmaindustrie, da Pharmaunternehmen NLP zur Entscheidungsfindung in allen Phasen der Arzneimittelentwicklung und -markteinführung nutzen, von NLP zur Datenredaktion und Anonymisierung sensibler Daten, NLP für das Pharma-Literatur-Mining, NLP für die Arzneimittelentdeckung, NLP für die Erkennung benannter Entitäten für Arzneimittel bis hin zu NLP und KI für die strategische Gestaltung klinischer Studien.
Für einen Kunden aus der Pharmaindustrie haben wir ein plattformübergreifendes Desktop-Tool entwickelt, mit dem ein Benutzer Suchergebnisse aus PubMed für einen bestimmten Begriff importieren und in Wissensgraphen verarbeiten kann.
Tesco verfügte über eine Fahrzeugflotte, die zu unterschiedlichen Tageszeiten Produkte auslieferte. Zur Planung der Lieferpläne wurde Logistiksoftware von Drittanbietern verwendet. Ein schwer planbares Element der Lieferpläne war jedoch die Entladezeit des Fahrzeugs bei der Ankunft im Geschäft.
Wir arbeiten mit Kunden auf der ganzen Welt zusammen, die Mehrheit unserer Kunden befindet sich jedoch im Vereinigten Königreich, gefolgt von den USA und dem übrigen Europa.
Wir haben uns auf das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie konzentriert, sind jedoch offen für die Arbeit in zahlreichen Branchen.
Zu den Projekten, an denen wir in der Vergangenheit gearbeitet haben, gehören unter anderem:
In unserem interaktiven Diagramm können Sie sehen und erkunden, woher unsere Kunden kommen und in welchen Branchen sie tätig sind.
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<!--<div class="chart-logo"><img src="https://raw.githubusercontent.com/fastdatascience/logos/master/logo_transparent_background.png" width=40 /></div>-->
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Select year
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<option value="all">All</option>
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<option value="industry">Industry</option>
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<!-- Container for the visualization -->
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plot()
function plot() {
let year = document.getElementById("year").value;
let metric = document.getElementById("metric").value;
let data = [{
year: ['2020'],
region: 'EU',
industry: 'Healthcare',
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},
{
year: ['2020'],
region: 'UK',
industry: 'Healthcare',
sector: 'Private',
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},
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sector: 'Nonprofit',
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},
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industry: 'Finance',
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{
year: ['2020'],
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size: ' micro (<10 employees)',
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{
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industry: 'Energy',
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},
{
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size: 'medium (<250 employees)',
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{
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industry: 'Communication',
sector: 'Public',
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region: 'UK',
industry: 'Technology',
sector: 'Private',
size: ' small (<50 employees)',
},
];
data = data.filter(company => {
if (year == 'all') {
return true
} else {
return company.year.includes(year)
}
});
function extractData(feature) {
let extractedData = [];
let tempData = [];
data.forEach(row => {
tempData.push(row[feature])
})
tempData = [...new Set(tempData)].forEach(v => {
t = {}
t[metric] = v;
t.count = tempData.filter(val => {
return val == v
}).length
extractedData.push(t)
});
return extractedData;
}
data = extractData(metric);
// Assign the specification to a local variable vlSpec.
var vlSpec = {
$schema: 'https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json',
data: {
values: data
},
"config": {
"axis": {
"labelFont": "PT Sans",
"titleFont": "PT Sans"
},
"legend": {
"labelFont": "PT Sans",
"titleFont": "PT Sans"
},
"header": {
"labelFont": "PT Sans",
"titleFont": "PT Sans"
},
"mark": {
"font": "PT Sans"
},
"title": {
"font": "PT Sans",
"subtitleFont": "PT Sans"
}
},
"width": 500,
"height": 400,
"mark": {
"type": "bar",
"filled": true,
"tooltip": true
},
"encoding": {
"x": {
"field": metric,
"type": "nominal",
"axis": {
"labelAngle": 0
}
},
"y": {
"field": "count",
"type": "quantitative",
"axis": {
"tickMinStep": 1
}
}
}
};
// Embed the visualization in the container with id `vis`
vegaEmbed('#vis', vlSpec);
console.log(data)
}
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