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知识的洞察Knowledge Discovery and Insights
 
 

   多数情况下数据往往被当成论证工具,甚至被当作一种“证明领导意图的手段”。其实,数据的真正意义是能够充分地反映出业务,来消除扁平化组织结构的企业在跨部门和多工种配合作业时对业务理解的歧义,从而快速达成共识,为后续步调一致进行决策和行动打下共享知识的基础。因此,从海量数据中发现悬疑的业务规律和知识,是知识发现阶段的主要目标。
   不过,我们都知道分析目标不同、分析角度各异、数据资源不同、分析手段有差别、分析人员功力有深浅,一定导致最终得到的知识很可能大相径庭。
   因此在知识的洞察阶段,我们帮助您顺利地走出数据的迷宫,从数据的海洋中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的业务规律和模式。知识发现将数据变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,为后续在知识基础上形成决策奠定坚实的基础。

   为了帮助您在繁杂的数据中高效地发现知识,我们提供以下商业分析服务,帮助您顺利通过发现有价值的知识的必经之路:
   一、常见统计分析服务:
   SPSS、EXCEL、文本等格式的数据预处理、交叉列联表分析、T检验、卡方检验、方差分析、多元线性回归、相关分析、协方差分析、统计图表制作;
   二、多元统计分析服务:
   GLM模型、Logistic回归、因子分析、路径分析、生存分析、Pannel数据分析、时间序列、结构方程模型等多元分统计分析服务;
   三、数据挖掘建模服务:
   聚类分析、决策树分析、神经网络、贝叶斯估计、支持向量机等建模服务;

   借助上述经典的统计模型、数据挖掘算法、数据库技术和专业知识,我们的咨询顾问在创新的视角下用科学的方法论指导来帮助您解决复杂的业务难题,您不再为需要深度钻研这些具体的商业分析技术而头痛,但可以快速确定最有价值的客户群体、最佳的促销方案、最快交付包裹的途径、发现健康保险索赔中的欺诈行为、复杂的风险决策、调度供应链和制造以实现效率最大化,以及发现医疗数据规律以获得新的渠道管理见解和突破等等。

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