Unser Predictive Analytics- Beratungsteam hilft Kunden, Muster in historischen Daten zu nutzen, um zukünftige Kundenaktionen wie Kundenabwanderung oder Kaufvolumen vorherzusagen. Fast Data Science ist ein führendes Predictive Analytics-Beratungsunternehmen mit Sitz in Großbritannien. Lesen Sie mehr über unsere Predictive Analytics-Dienste -
Geoffrey Moore, Autor und Berater
Predictive Analytics ist die Kunst, vergangene Daten und Trends zu analysieren, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. So können Sie zukünftiges Kundenverhalten vorhersehen und Ihre Geschäftsstrategie entsprechend anpassen.
Bei Fast Data Science bieten wir prädiktive Analysedienste für zahlreiche Branchen an, wobei wir uns vor allem auf das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie konzentrieren.
Sie betreiben beispielsweise ein Einzelhandelsgeschäft und müssen vorhersagen, wie viel alle Kunden im nächsten Monat ausgeben werden oder wie viel ein bestimmter Kunde in einem bestimmten Jahr ausgeben wird. Bei all diesen Problemen müssen Statistiken herangezogen werden, um in die Zukunft zu blicken. Natürlich können wir die Vorhersage nie genau treffen, aber maschinelles Lernen ermöglicht es uns, die Vorhersage mit der geringsten Abweichung vom wahren Wert oder der höchsten Wahrscheinlichkeit, richtig zu sein, auszuwählen.
Bei Fast Data Science wurden wir vom britischen National Health Service als Predictive Analytics-Berater engagiert, um die Mechanismen hinter der Personalfluktuation zu untersuchen. Wir erstellten ein Vorhersagemodell , mit dem der NHS die Wahrscheinlichkeit quantifizieren konnte, mit der ein bestimmter Mitarbeiter das Unternehmen im Laufe des nächsten Jahres verlässt.
Bei der deskriptiven Analytik hingegen werden mithilfe der Datenwissenschaft Ereignisse analysiert und Prozesse und Kausalitäten abgeleitet. Bei Fast Data Science konnten wir beispielsweise mithilfe von KI-Erklärtechniken die Merkmale identifizieren, die in unserem Vorhersagemodell die Wahrscheinlichkeit einer Mitarbeiterfluktuation im National Health Service erhöhen. Wir fanden heraus, dass bestimmte Faktoren die Fluktuation des Personals im National Health Service begünstigten (wie Dienstalter, Alter, Beschäftigungs- und Beurteilungshistorie), und erstellten einen Bericht für das NHS-Management, in dem wir unsere Beobachtungen darlegten.
Fast Data Science - London
Prescriptive Analytics ist die Wissenschaft, die Erkenntnisse aus einer Data Science-Analyse zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen nutzt. Unser Bericht für das Management beispielsweise beschreibt nicht nur die Ursachen für die Fluktuation von Mitarbeitern im NHS, sondern enthält auch einige Empfehlungen für Maßnahmen, die auf Organisationsebene ergriffen werden können, um die Mitarbeiterbindung zu verbessern. Insbesondere Prescriptive Analytics erfordert ein gutes Verständnis der Geschäftsprozesse und grenzt an Unternehmensberatung.
Ein Großteil der traditionellen Gesundheitsfürsorge und Medizin verlässt sich seit einiger Zeit auf prädiktive Analysen. Ärzte nutzen ihr Fachwissen, um den Verlauf einer Krankheit oder die Reaktion auf eine Behandlung vorherzusagen. Der jüngste Aufschwung der Medizin- und Gesundheitstechnologie hat dazu geführt, dass Softwaretools die Vorhersagekraft der Ärzte erhöht haben.
Im Gesundheitswesen werden bei der prädiktiven Analytik historische Daten verwendet, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Dies ermöglicht es uns, die Versorgung jedes Einzelnen individuell zu gestalten. Anhand der Krankenakte, der Krankengeschichte, demografischer Daten und anderer Daten eines Patienten lässt sich der wahrscheinliche Gesundheitszustand dieser Person in der Zukunft auf statistisch zuverlässige Weise vorhersagen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning sind für die prädiktive Analytik im Gesundheitswesen besonders wichtig, da viele Gesundheitsdaten unstrukturiert sind und nicht in dem übersichtlichen Tabellenformat vorliegen, das für herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens erforderlich ist.
Zu den Techniken und Technologien, die in unsere Predictive Analytics-Dienste integriert sind, gehören:
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen eine Prognoseaufgabe haben, würden wir uns sehr über Ihre Kontaktaufnahme freuen.
In der Pharmaindustrie gibt es zahlreiche wirkungsvolle Anwendungsfälle für prädiktive Analysen.
Forscher, die klinische Studien durchführen, profitieren häufig von einem prädiktiven Analysetool, das aus vergangenen Studien lernen kann, um Ereignisse in zukünftigen Studien vorherzusagen. Eine besondere Herausforderung besteht darin, die Teilnehmerzahl einer Studie zu bestimmen. Wenn diese Zahl zu niedrig ist, kann die Studie möglicherweise keinen signifikanten Effekt feststellen und ist reine Geldverschwendung. Die Studienkosten richten sich jedoch nach der Teilnehmerzahl N , und verschiedene Protokolle wie die Deklaration von Helsinki empfehlen aus ethischen Gründen, die kleinstmögliche Teilnehmerzahl zu verwenden. Aus diesem Grund liefert ein Vorhersagemodell, das die Abbruchrate der Teilnehmer vorhersagen kann, den Forschern in der Studiendesignphase die bestmöglichen Informationen.
Durch die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen für prädiktive Analytik können Pharmaunternehmen besser vorhersehen, wo an unterschiedlichen geografischen Standorten eine Nachfrage nach Medikamenten entstehen wird.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in der Pharmaindustrie ein leistungsfähiges Werkzeug, allein schon wegen der riesigen Menge an unstrukturierten Textdaten, von Patientenakten über Studienprotokolle bis hin zur wissenschaftlichen Literatur. Mithilfe von NLP-Prädiktionsanalysemodellen können Patientenergebnisse während einer Studie besser vorhergesagt werden, und Fast Data Science hat für das deutsche Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim ein NLP-Prädiktionsanalysemodell entwickelt, um die Komplexität klinischer Studien anhand klinischer Studienprotokolle vorherzusagen .
Fast Data Science ist ein Unternehmen für prädiktive Analytik, das prädiktive Modelle entwickelt hat, um Website-Verkehr, Käufe, Online-Anmeldungen, Kundenausgaben auf Kunden- und landesweiter Ebene, die Fluktuation von NHS-Ärzten, die Ergebnisse der Ausbildung und vieles mehr vorherzusagen. Unsere Projekte liegen hauptsächlich im Gesundheits- und Pharmabereich, aber wir arbeiten branchenübergreifend.
What we can do for you
