Unser Predictive-Analytics- Beratungs/de/team unterstützt Kunden dabei, Muster in historischen Daten zu nutzen, um zukünftige Kundenaktionen wie Kundenabwanderung oder Kaufvolumina vorherzusagen. Fast Data Science ist ein führendes, in Großbritannien ansässiges Beratungsunternehmen für prädiktive Analysen. Erfahren 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. Es ermöglicht Ihnen, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusehen und Ihre Geschäftsstrategie entsprechend anzupassen.
Bei Fast Data Science haben wir prädiktive Analysedienste für eine Reihe von Branchen angeboten, wobei wir uns hauptsächlich auf das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie konzentrieren.
Beispielsweise könnten Sie ein Einzelhandelsunternehmen haben und vorhersagen müssen, 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 geht es darum, mithilfe von Statistiken 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 mit der Beratung im Bereich Predictive Analytics beauftragt, um die Mechanismen hinter der Personalabwanderung zu untersuchen. Wir haben ein Vorhersagemodell entwickelt , das es dem NHS ermöglichte, die Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren, dass ein bestimmter Mitarbeiter das Unternehmen im Laufe des nächsten Jahres verlässt.
Bei der deskriptiven Analyse hingegen geht es darum, mithilfe der Datenwissenschaft Ereignisse zu analysieren und auf Prozesse und Kausalitäten zu schließen. Bei Fast Data Science konnten wir beispielsweise KI-Erklärbarkeitstechniken nutzen, um in unserem Vorhersagemodell die Merkmale zu identifizieren, die die Wahrscheinlichkeit einer Mitarbeiterabwanderung im National Health Service erhöhen. Wir stellten fest, dass bestimmte Faktoren zu Personalabwanderungen im National Health Service führten (z. B. Dienstzeit, Alter, Beschäftigung und Beurteilungshistorie), und erstellten einen Bericht für die NHS-Leitung, in dem wir unsere Beobachtungen schilderten.
Fast Data Science - London
Prescriptive Analytics ist die Wissenschaft, die Erkenntnisse aus einer datenwissenschaftlichen Analyse zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Beispielsweise enthielt unser Bericht für das Management neben der Beschreibung der Gründe für den Personalschwund im NHS auch einige Empfehlungen für Maßnahmen, die auf Organisationsebene ergriffen werden können, um die Mitarbeiterbindung zu verbessern. Insbesondere Prescriptive Analytics erfordert ein gutes Verständnis von Geschäftsprozessen und grenzt an Unternehmensberatung.
Ein Großteil der traditionellen Gesundheitsversorgung und Medizin verlässt sich seit einiger Zeit auf prädiktive Analysen. Ärzte nutzen ihr Fachwissen, um das Fortschreiten einer Krankheit oder das Ansprechen auf eine Behandlung vorherzusagen. Der jüngste Aufschwung von Medizintechnik und Gesundheitstechnologie hat dazu geführt, dass Softwaretools die Vorhersagekraft, die Ärzten zur Verfügung steht, erhöht haben.
Im Gesundheitswesen nutzt Predictive Analytics historische Daten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Dies ermöglicht uns eine individuelle Betreuung jedes Einzelnen. Die Krankenakte, die Krankengeschichte, die demografischen Daten und andere Daten eines Patienten können verwendet werden, um auf statistisch belastbare Weise den wahrscheinlichen Gesundheitszustand dieser Person in der Zukunft vorherzusagen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning sind besonders wichtig für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen, da eine große Menge an Gesundheitsdaten unstrukturiert und nicht in dem übersichtlichen Tabellenformat organisiert ist, das für herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich ist.
Zu den Techniken und Technologien, die in unsere Predictive-Analytics-Dienste eingebettet sind, gehören:
Wenn Sie eine Prognoseaufgabe in Ihrem Unternehmen haben, wären wir sehr daran interessiert, von Ihnen zu hören.
Es gibt eine große Anzahl wirkungsvoller Anwendungsfälle von Predictive Analytics in der Pharmaindustrie.
Forscher, die klinische Studien durchführen, profitieren oft von einem prädiktiven Analysetool, das aus vergangenen Studien lernen kann, um Ereignisse in einer zukünftigen Studie vorherzusagen. Eine besondere Herausforderung besteht darin, die Teilnehmerzahl eines Versuchs zu ermitteln. Wenn diese Zahl zu niedrig ist, kann die Studie möglicherweise keinen signifikanten Effekt feststellen und ist eine völlige Geldverschwendung. Die Studienkosten richten sich jedoch nach der Anzahl der Teilnehmer N , und verschiedene Protokolle wie die Deklaration von Helsinki empfehlen aus ethischen Gründen die Verwendung der kleinsten realisierbaren Anzahl von Teilnehmern. Aus diesem Grund wird ein Vorhersagemodell, das die Abbrecherquote der Teilnehmer vorhersagen kann, den Forschern in der Studiendesignphase die bestmöglichen Informationen liefern.
Die Zusammenarbeit mit einem Predictive-Analytics-Unternehmen kann Pharmaunternehmen dabei helfen, vorherzusagen, wo die Nachfrage nach Medikamenten an verschiedenen geografischen Standorten entstehen wird.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein leistungsstarkes Werkzeug in der Pharmaindustrie, allein schon wegen der riesigen Menge an unstrukturierten Textdaten, von Patientenakten über Studienprotokolle bis hin zu wissenschaftlicher Literatur. Mit NLP-Predictive-Analytics-Modellen lassen sich Patientenergebnisse während einer Studie besser vorhersagen. Fast Data Science hat für das deutsche Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim ein Predictive-Analytics-NLP-Modell entwickelt, um die Komplexität klinischer Studien anhand klinischer Studienprotokolle vorherzusagen .
Fast Data Science ist ein Predictive-Analytics-Unternehmen, das Vorhersagemodelle entwickelt hat, um den Website-Verkehr, Käufe, Online-Anmeldungen, Kundenausgaben auf Kunden- und landesweiter Ebene, Abwanderungsraten von NHS-Ärzten und Ergebnisse für Praktikanten und mehr vorherzusagen. Unsere Projekte liegen hauptsächlich im Gesundheits- und Pharmabereich, wir arbeiten jedoch branchenübergreifend.
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