Diagnostic Analytics

Zusammenhänge verstehen und nützliche Rückschlüsse ziehen

Diagnostic Analytics umfasst die Erkennung von ungewöhnlichen Ergebnissen innerhalb der Daten. Dies beinhaltet Techniken wie Data Discovery, Drill-Down, Data Mining und die Bestimmung von Korrelationen. Diagnostic Analytics stellt die Frage »Warum ist es passiert?« und untersucht Zusammenhänge innerhalb historischer Daten, um aufgetretene Ereignisse besser zu verstehen und Ursachen aufzudecken.

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Diagnostic Analytics - Anomalien identifizieren - Schaubild zur Verdeutlichung

Anomalien​ identifizieren

In großen Datenbeständen sind häufig genau die Datensätze relevant, welche besondere Eigenschaften aufweisen und nicht in der eigentlichen Masse untergehen. Solche Datensätze folgen nicht dem erwarten Verhalten und werden als Anomalien bezeichnet. Ein Beispiel hierfür ist der plötzliche Anstieg von Besuchern auf einer Website ohne offensichtlichen Grund. Durch eine schnell und zuverlässige Erkennung solcher Anomalien ist es Ihnen möglich, zeitnah auf Veränderungen zu reagieren und adäquate Entscheidungen zu treffen.

Muster finden​

Erklärungen für die Ursache von Anomalien liegen oftmals außerhalb der Datensätze in denen die Anomalien aufgetreten sind. Um zu einer umfangreichen und fundierten Erklärung zu gelangen, müssen häufig weitere Datensätze aus externen Quellen hinzugezogen werden. Durch die kombinierte Analyse mit zusätzliche Datenquellen stellen wir fest, ob Anomalien einem Muster folgen. So kann ein plötzlicher Anstieg von Besuchern auf Ihrer Website zum Beispiel durch eine erhöhte Nennung der Website in den sozialen Medien als kausales Muster identifiziert werden. Dies wiederum gibt Ihnen die Möglichkeit zu reagieren, indem Sie – beispielsweise in diesem Fall – Ihr Marketing in den sozialen Medien verstärken und damit noch mehr profitieren.

Diagnostic Analytics - Eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Daten
Diagnostic Analytics - Versteckte Beziehungen

Versteckte Beziehungen aufdecken

Wir decken versteckte Beziehungen auf, indem wir Ereignisse betrachten, die zu den identifizierten Anomalien geführt haben könnten. Durch die Erkenntnisse aus den versteckten Beziehungen oder den Auslösern von Anomalien sind Sie in der Lage, adäquate und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Einsatz moderner Data Science Methoden

Wir unterstützen Sie mit modernen Data Science Methoden wie Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitstheorie und Zeitreihendatenanalyse, um Anomalien, Muster und Beziehungen in Ihren Daten aufzudecken.

Diagnostic Analytics_Mann mit Headset vor zwei Bildschirmen

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Tobias Stein
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