Data Science

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Mehr aus Daten herausholen

In Zeiten der Digitalisierung sind Daten der Rohstoff, den jede Organisation für sich nutzbar machen will und wird. Für die Frage nach Kundenbedürfnissen stehen neben den klassischen Befragungsdaten häufig noch zahlreiche weitere strukturierte und unstrukturierte Datenquellen zur Verfügung. Durch die Fusion und Integration dieser Daten, sowie fortgeschrittenen Verfahren aus den Bereichen Statistik und maschinelles Lernen holen wir mehr aus den Daten heraus und mittels ansprechender, interaktiver Visualisierung werden die Ergebnisse erlebbar – das ist Data Science@SKOPOS.

Unser Ansatz: DataScience@SKOPOS

Um strategische Fragen zu beantworten, erheben Marktforscher im Rahmen von Befragungen, Verhaltensbeobachtungen, Tracking-Studie usw. zahlreiche Daten. Doch in Organisationen stehen häufig daneben noch zahlreiche weitere Daten zur Verfügung: beispielsweise Verhaltensdaten von Websites, Daten aus CRM- oder ERP-Systemen oder auch tagesaktuellen Daten aus sozialen Netzwerken. Für viele strategische Fragestellungen, mit denen sich betriebliche und Instituts-Marktforschung beschäftigen, lohnt es sich den Blick zu weiten und diese Daten in die Analyse einzubeziehen, um ein ganzheitliches Bild von Kunden, Markt und Produkten zu erhalten.

Bei SKOPOS unterstützen wir Kunden mit einem Team von Data Scientists nicht nur mit der Analyse durch geeignete Verfahren, sondern auch bei der Datenerfassung und -integration sowie der Implementierung der Ergebnisse in die betriebliche Praxis. Dabei verbinden wir technisches Know-How mit statistischer Expertise und visuellem Geschick.

DataScience@SKOPOS in vier Schritten:

  • Erhebung & Integration

    Sind die relevanten Datenquellen für eine Fragestellungen identifiziert, müssen die Daten zunächst zusammengeführt werden. Für unsere Data Science-Lösungen ist es dafür unerheblich, ob es sich dabei um Befragungsdaten, Verhaltensdaten oder Daten aus gänzlich anderen Quellen handelt. Auch für die Anbindung von Daten in unterschiedlich Datei- oder Datenbankformaten bieten wir die passenden Schnittstellen. Auch Datenströme, die in Echtzeiten Daten liefern, können wir nutzen, um in kurzen Intervallen Erkenntnisse zu generieren.

  • Aufbereitung

    Für eine zuverlässige und saubere Analyse von Daten, ist es wichtig, dass die verwendeten Daten eine hohe Qualität aufweisen. Wie bei Daten aus Online-Befragungen muss auch für Daten aus anderen Quellen dies sichergestellt werden. In automatisierten Aufbereitungsprozessen und manuellen Kontrollschritten stellen wir sicher, dass die Daten für die nachstehenden Analysen geeignet sind.

  • Analyse

    Um einen ersten Überblick zu erhalten, sind deskriptive Statistiken und einfache Diagramme hilfreich. Je umfangreicher die Daten werden („Big Data“) und je weitreichender Fragestellungen werden, desto wichtiger ist es geeignete Analyseverfahren zu verwenden. Wir nutzen dazu Verfahren der multivariaten und nicht-parametrischen Statistik genauso wie neuere Ansätze im Bereich des maschinellen Lernens („Machine Learning“). Auch um die Analyse von nicht-quantitativen Daten zu ermöglichen, nutzen wir neueste Ansätze aus den Bereichen Deep Learning und Natural Language Processing.
    Erfahren Sie mehr über unsere Analytics-Toolbox …

Dabei verstehen wir uns nicht als reine Datenanalysten, sondern als Unterstützung für unsere Kunden im gesamten Prozess. Das umfasst die Identifikation von relevanten Datenquellen, der ersten Konzeption bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen oder die Zusammenarbeit bei der Implementierung in strategischen Prozessen. Wir wollen, dass unsere Lösungen Sie langfristig zum Erfolg führen.

Wie Date Science die Marktforschung verändert

Webinar 07/2018

Sie fragen sich, wir helfen Ihnen

  • Sie möchten die Datensilos innerhalb Ihres Unternehmens aufbrechen und nutzbar machen, um ein besseres Verständnis über Ihre Kunden zu erzielen?

  • Sie haben Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen und wollen diese nutzbar machen?

  • Sie haben umfangreiche Datensätze und wollen wissen was noch „drin steckt“?

  • Ihre Freitexte sind zu umfangreich für manuellen Auswertungen, aber Sie wollen trotzdem wissen was Ihre Kunden denken?

  • Folien-Sammlungen mit 50 Seiten sind Ihnen zu langweilig und zu statistisch?

  • Es fällt Ihnen schwer, Erkenntnisse aus Daten im Unternehmen zu vermitteln?

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