Unsere Blogbeiträge
Was ist eine Warenkorbanalyse?
Die Steigerung von Konversionsrate und Umsatz bei gleichzeitiger Senkung der Marketingkosten durch optimierte Marketingmaßnahmen, ist eines der beliebten Einsatzszenarien von Big Data. Statistische Verfahren, die unter dem Begriff Assoziationsanalyse zusammengefasst…
R in der stat. Prozesskontrolle – Möglichkeiten & Vorteile
Rückrufaktionen aufgrund von Qualitätsmängeln haben oft massive Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit, das Image und das Unternehmensergebnis. Unzureichend geprüfte Produkte stellen ein unkalkulierbares Kostenrisiko dar. Systematisch angelegte statistische Kontrollen entlang der…
Statistische Prozesskontrolle in Industrie & Logistik
Systematisch durchgeführte statistische Kontrollen an den richtigen Stellen der Liefer- und Fertigungskette helfen Unternehmen dabei, enorme Kosten zu sparen und Qualitätsverbesserungen zu erzielen. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung gelungener Stichprobenkontrollen…
Salesforce: Lösungen zu Data Quality, Data Mining & Predictive Analytics
Consulting-Partner von salesforce.com unterstützt eoda Salesforce-Anwender dabei, den größtmöglichen Nutzen aus den CRM-Daten zu generieren. eoda bietet auf der Basis hochwertiger statistischer und mathematischer Verfahren individuelle Lösungen für das…
Predictive Maintenance – Wartung durch Datenanalyse
Die Vernetzung von Maschinen, Produkten und anderen am Produktionsprozess beteiligten Systemen ist Merkmal des Internet der Dinge. Durch den Einsatz von Sensoren können diese Verknüpfungen nun genutzt werden um Zustandsdaten…
Möglichkeiten und Vorteile von R in der Optimierung
Workflow zur Optimierung – R als ganzheitliches Framework – „Optimierung as a Service“ Optimierung beschäftigt sich damit, optimale Parameter in einem komplexen System bzw. einer komplexen Fragestellung zu finden. Beispiele…
Predictive Analytics bei einer Win-Loss-Analyse
Um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren, ist die Transparenz über vorhandene Kausalzusammenhänge, komplexe Beziehungen und indirekte Abhängigkeiten einzelner Faktoren untereinander sehr hilfreich. Datenmengen, die ohnehin vielfach vorhanden sind, machen es möglich,…
Eine kurze Geschichte über R
Schlagworte wie Big Data oder Data Mining erfahren zur Zeit eine besondere Aufmerksamkeit. Sie sind Ausdruck des Trends, Daten als wertvollen Rohstoff zu begreifen. IT-Systeme in Unternehmen produzieren jeden Tag…
Shapley Value Regression in der Kundenanalyse
Die lineare Regression gehört zu den am häufigsten verwendeten Verfahren in der statistischen Datenanalyse. Sie findet Verwendung in der Mustererkennung und zur Prognose und hat eine lange Tradition in Forschung und…
Data Mining mit R
We are drowning in information, but starving for knowledge” – der Zukunftsforscher John Naisbitt trifft damit einen wichtigen Punkt aktueller unternehmerischer Fragen. Computertechnologien und vergrößerte Speicher erlauben es Unternehmen, riesige…
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