Datenanalyse

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Datenanalyse

Neben dem Aufdecken von Manipulationen an Datenbeständen (Fraud Detection) ist auch das Gewinnen von verborgenen Informationen (Data Mining) das Ergebnis unserer Arbeit. Einige Beispiele dazu:

  • Erkennung von Strukturen und Mustern
  • Aufdeckung von Entwicklungen
  • Bewertung des Kundenstamms bei Unternehmenskauf

Workflow

Die Analyse von Datenbeständen umfasst eine große Anzahl unterschiedlicher Tätigkeiten:

  • Erschließung des Datenbestandes (technisch und inhaltlich)
    • Verarbeitung großer Datenbestände
    • Generierung von Stichproben
    • betriebswirtschaftlicher Gehalt
  • bei komplexen Fragestellungen: Aufbau von analytischen Datenbanken (OLAP)
  • Auswahl und Berechnung von Kennzahlen und Kennzahlensystemen
  • Verteilungsanalyse: kaufmännische Daten sind häufig nicht gleichverteilt, sondern unterliegen der logarithmischen Normalverteilung
  • Verdichtung zu Informationen
    • formale Überprüfung auf Manipulation: Benford-Analyse
    • multidimensionale Analyse: RFM-Analyse
    • Ermittlung von Gruppen (Clusteranalyse)
    • Benchmarking um Bezüge deutlich zu machen
      • Intern (Vergleiche im Zeitablauf, Zeitreihe)
      • extern (mit Vergleichsobjekten)
  • Visualisierung der Ergebnisse

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