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Data
Mining Techniken sind eine komfortable Möglichkeit, Muster zu
erkennen, die in komplexen Datenbeständen versteckt sind. Das
daraus gewonnene Wissen ist ein wichtiges Instrument zur
Entscheidungsfindung im Unternehmen.
Data Minings Mihalka ermittelt dieses Wissen für Sie aus
Ihren Unternehmensdaten.
Ihre Ziele sind:
Investitionen zurückgewinnen
In Ihre Geschäftsdaten haben Sie viel investiert, allein für
Erfassung, Speicherung, Pflege und Sicherung. Diese Daten
haben einen sehr hohen Wert. Aber wissen Sie, dass sie auch
einen
Mehrwert besitzen? In diesen Daten verbirgt sich das Wissen,
das aus Ihren künftigen Entscheidungen erst richtige
Entscheidungen macht. Nützen Sie diesen Schatz und Sie erhalten
Ihre bisherigen Investitionen mehrfach zurück!
Ein paar Mausklicks - statt langer Diskussionen
Wenn Sie über das Wissen verfügen, das in Ihren Daten steckt, brauchen Sie keine langen Besprechungen mehr, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der nächste sinvolle Schritt, die Strategie oder die Lösung sind nur ein paar Mausklicks entfernt.
Auf Trends früh reagieren
Agieren, statt reagieren: nur, wenn man die neuesten
Entwicklungen sehr früh erkennt, ist es möglich, Maßnahmen
rechtzeitig einzuleiten. Mit Hilfe von Data Mining sehen Sie in
die Zukunft.
Ihre Erfahrungen verbessern
Durch Data Mining Prozesse werden neue Erkenntnisse gewonnen
und falsche Behauptungen richtig gestellt. Natürlich erfahren
Sie auch eine Bestätigung für all das, was Sie richtig gemacht
haben. Die Auswertung Ihrer Erfahrungen mit Data Mining liefert
Ihnen eine optimale Basis für Ihre Entscheidungen.
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Die Herausforderung
Die verschärfte Wettbewerbssituation und die Konjunkturschwäche
zwingen die Firmen immer mehr dazu, qualitative
Unternehmensentscheidungen unter großem Zeitdruck zu treffen. Es
gibt mittlerweile eine lange Liste der Herausforderungen, die
bewältigt werden müssen.
Ein paar Beispiele:
- Reduzierung der Produktionskosten
- Kundenbeziehungen verbessern (CRM)
- Cross-Selling
- Betrügerische Absichten erkennen
- Systemausfälle minimieren
- Produktqualität sichern
Der Stand
Sie können diese Liste aus der Praxis Ihres Unternehmens sicher
ergänzen. Bei einigen der Aufgaben setzen Sie als Hilfsmittel
bestimmt auch Auswertungen von Daten aus Ihrem Unternehmen ein,
mit großer Wahrscheinlichkeit auch Berichte, manchmal mit
dreidimensionaler Darstellung. Sie stellen fest, wie das
Geschäft gelaufen ist und versuchen, Zusammenhänge für Ihre
künftigen Entscheidungen zu entdecken.
Der Bedarf
Oft müssen Sie dabei kapitulieren, z.B. wenn Ihre Datensätze aus
vielen Spalten bestehen und die Zusammenhänge Ihnen zu komplex
erscheinen. Außerdem sprechen die Berichte nur über das
Geschehene, nicht aber darüber, was Sie in Zukunft besser machen
können und wie Sie das machen sollen. |
Die Lösung
Mit komfortablen Data Mining Techniken lassen sich in komplexen
Datenbeständen (auch mit Hunderten von Spalten) die versteckten
Muster erkennen und als entscheidungsunterstützendes Wissen
bereitstellen.
Data Minings Mihalka bietet Ihnen an, dieses Wissen aus Ihren
bereits vorhandenen Daten für Sie zu gewinnen. Die systematische
Vorgehensweise von Data Mining beginnt mit der Formulierung der
Aufgabenstellung, es folgen Datenanalyse und Modellbildung,
anschließend die Überprüfung, danach die Lieferung der
Ergebnisse. Dafür wird eine branchen- und werkzeugneutrale
Methode verwendet, entsprechend dem Standardverfahren des
CRISP-DM Consortiums.
Die Aufgabe besteht nicht mehr darin, vermutete Zusammenhänge
durch diverse Statistiken bestätigen zu lassen, sondern neue
Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Qualität zu prüfen.
Die Qualität einer Aussage (z. B. zum Thema Kosmetik: Frauen
über
40 kaufen eher Hautcreme, Frauen zwischen 20-30 eher einen
Lippenstift) ist nur so gut wie die Daten selbst. Ob man
tatsächlich die Daten der wichtigsten Einflussfaktoren zur
Verfügung hat, weiß man nicht, aber die Qualität der Aussage
lässt sich mit Prüfmethoden ermitteln. |
Sie entscheiden, in welcher
Form Sie Ihre Lösung erhalten:
Analyse, Machbarkeit, Lösungsvorschlag für
Datenerhebung: Prüfen, ob die Voraussetzungen für Data Mining
vorhanden sind, ist Bestandteil jeder Lösung. Falls aus den
vorhandenen Daten keine ausreichende Vorhersage-Qualität
abgeleitet werden kann, erhalten Sie Vorschläge für die
Datenerhebung.
Single Solution: z.B. eine
Kundenliste für eine Kampagne.
Lösungsvorgehen für IT: ausführliche Dokumentation der
Single Solution, damit Ihre IT-Abteilung künftige Lösungen
selbst finden kann. Das spart Kosten und sichert Ihnen
dauerhaften Nutzen.
Entwicklung einer Data
Mining-Applikation
für eine Fachabteilung. Beispiel Web-Applikation für den
Verkauf: der Verkäufer gibt die Bestelldaten ein, als Ausgabe
wird ein Artikel angezeigt, den der Käufer mit hoher
Wahrscheinlichkeit auch kaufen wird (Cross-Selling).
Integration der Data Mining -Lösung in
bestehende Applikationen: wie vorher, aber die Eingabe der
Bestelldaten entfällt aufgrund der Modell-Integration.
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Qualitätssicherung
- Ermitteln der Einflussfaktoren auf die Paraffin-Qualität.
- Zusammenführen verfügbarer Daten.
- Generierung von Vorhersage-Modellen, das Beste auswählen.
- Ermitteln der Einstellparameter für die Produktion.
Mischungsoptimierung
- Analyse der Zigarettenzusammensetzung / Tabaksorten.
- Festlegung der Hauptregeln für Mischung.
- Ermitteln die Anzahl der Zufallsmischungen für QA.
- Erstellung eines Proof of Concept für das Verfahren.
- Modellbildung und Kostenoptimierung Anhand der Tagespreise.
- Demonstrieren des Verfahrens mit Beispieldaten.
Weitere Projekte (Projektbeschreibungen
per E-Mail anfordern)
Cross-Selling, Kostenreduzierung bei der
Motorentwicklung, Fehlerfrüherkennung in Windkraftwerken, CRM -
Kundenabwanderung, Pro-aktives Applikationsmanagement,
Lagerbestandsverwaltung. |
"Dank seinen fundierten
Kenntnissen und Erfahrungen in Problemlösungen mit der Data
Mining Technologie wurde das Konzept in kurzer Zeit erstellt.
Durch das Projekt haben wir einige Zusammenhänge entdeckt, die
vorher unbekannt waren."
"Die Aufgaben erfüllte Herr Mihalka mit hoher
Einsatzbereitschaft
und Belastbarkeit, gepaart mit ebenso hoher fachlicher
Kompetenz."
"Die Aufgabenstellung wurde von Herrn Mihalka mit großer
Sachkompetenz und mit einer gut strukturierten Vorgehensweise
zur vollen Zufriedenheit erledigt."
"Die Qualität seiner Arbeitsergebnisse lag, auch bei schwierigen
Arbeiten, bei Problemhäufungen und bei Termindruck, weit über
den Anforderungen."
"Er hat jeden kompetent beraten, vom Management über die
Projektleiter bis zu den Entwicklern."
"Sowohl seine technische Kompetenz als auch das produktive
Arbeitsklima mit Herrn Mihalka machte die Zusammenarbeit ebenso
effizient wie angenehm. "
Referenzen per
E-Mail anfordern
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Laszlo Mihalka
Diplom-Math. / Informatiker Univ.
Zechenwihlstr. 24
79730 Murg
Telefon: +49 7763 803 7078
Mobil: +49 160 905 77777
E-Mail:
mihalka@dataminings.com
Web:
www.dataminings.com
Projektbeschreibungen per E-Mail anfordern
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Data Minings Mihalka
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oder mutmaßlichen Willen.
*Hinweis: CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data
Mining. Ein industrieneutrales Standardverfahren für Data
Mining, dessen Allenbesitzer die Partner von CRISP-DM
Consortium sind. |
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