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Data Mining

Die Gewinnung relevanter Daten, die Ihr Kerngeschäft betreffen, seien sie wissenschaftlicher oder industrieller Natur, sind unbestritten von strategischer Bedeutung wenn es darum geht einen Wettbewerbsvorteil zu erwerben. Der Schlüssel des Erfolges liegt in der Umwandlung der implizierten Dateninformationen zu explizitem Wissen über das betrachtete System. Data Mining ist der Prozess des Herausfilterns von Wissen aus vermittelten Daten durch das Erkennen einer Regelmässigkeit oder wiedererkennender Muster. Data Mining gibt auf folgende Fragen Antwort:
- Mit welchem Produkt lohnt es sich bei welchem Klient zu werben?
- Wie soll ein medizinisches Bild interpretiert werden?
- Ist der Kreditnachfrager zahlungsfähig?
- Welches ist die zutreffendste Diagnose für den Patienten?
- Für welche Güter könnte sich der Kunde interessieren, unter Berücksichtigung seiner bisherig getätigten Einkäufe?
- Welche maximale Kapazität ist von einem elektrischen Netz zu erwarten?
- Warum hat eine Anlage defekte Güter produziert?
- Wie hoch ist das Lawinenrisiko zum untersuchten Zeitpunkt in einem bestimmten Gebiet?
Um solche Fragen zu beantworten, benutzt Data Mining verschiedene Datenanalysemethoden wie die Klassifizierung, die Cluster Analyse, die Assoziationsregeln, die Warenkorbanalyse, die Prognose und viele mehr.
Wir haben mehrjährige Erfahrung im Lösen von theoretischen und angewandten Problemen. Unsere Methoden sind wissenschaftlich auf internationalem Niveau anerkannt. Inzwischen sind unsere fortgeschrittenen Kompetenzen in der Verwirklichung und Benutzung von Data Mining Systemen weitreichend. Durch die von uns neu entwickelte Technologie, genannt ''credal classification'' (Journal of Statistical Planning and Inference, 2002), können wir verlässliche Prognosen liefern, auch dann, wenn nur eine geringe Anzahl oder nicht komplette Daten zur Verfügung stehen, was oft der Realität entspricht. Diese verlässlichen Prognosen unter extremen Umständen ist der Verdienst unserer leistungsstarken Algorithmen, die eine Kernkompetenz von AntOptima darstellen.




DataMining (PDF 441Kb)


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