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Scientific Consulting
Seriöses Scientific Consulting ist dann möglich, sobald das eigentliche Problem zweifelsfrei verstanden wurde.
Wir verwenden dafür einen etablierten Mix aus PPDAC, CRISP-DM und KDD Vorgehensmodellen, der sich in der Praxis gut bewährt hat. Das Angebot auf unserer Website ist z.B. entsprechend des PPDAC Vorgehensmodels angeordnet. Das PPDAC Vorgehen ist nicht linear, sondern kann Rückkopplungen enthalten, wie es z.B. das CRISP-DM Modell hervorhebt.
- P=Problem=Verstehen: Formulieren des eigentlichen Problems, des „Why“, die Requirements. Wie dabei vorgehen? Rückkopplung: Ist das Verstehen des Problems deckungsgleich mit dem, worüber eine Aussage getroffen werden soll? Die „Gretchenfrage…“ Bereits jetzt sollte auch mit einer Dokumentation begonnen werden.
- P=Plan: Was soll wie gemessen werden? Vorgehen beim Erheben, Verstehen, Mappen, ETL, Erzeugen von Feldern und Attributen, Analysieren etc. Rückkopplung: Deckt der Plan die eigentliche Frage ab?
- D=Data: Erzeugen von ABTs; Auswahl von Samples, Feldern und Attributen; Prüfen der Datenqualität; Deskriptive Statistik, Verstehen der Daten, Programmieren und Dokumentieren. Rückkopplung: Helfen diese Daten die eigentliche Frage zu beantworten?
- A=Analysis: Menge (Data Mining?), Feldattribute (num, char usw.), Art (Text, NLP) und u.a. Verteilungen (normal, Zeitreihe usw.) entscheiden über die Art der Analyse und Modellierung. Im Allgmeinen beginnt diese Phase mit einer ersten visuellen Analyse.
- C=Conclusion: Erst eine (idealerweise kritische) Bewertung ermöglicht realistische Schlussfolgerungen: Die eingangs formulierte Frage konnte beantwortet werden. Das erfolgreiche Vorgehen löst weitere Analyseprojekte aus. Auch scheinbar nicht erfolgreiche Projekte bieten „lessons learned“ und helfen eingeschlagene Richtungen zu optimieren. Rückkopplung: Helfen die Ergebnisse die eigentliche Aufgabe zu lösen?
- Deployment: Je nach Projekt kann eine Deployment Phase vorgesehen sein. Sie kann von der Übergabe von Code und Dokumentation bis hin zur Übergabe (Release) einer standalone Entwicklung in den Betrieb einer Business Landschaft reichen einschl. Tests (Integration, UAT) und Dokumentation.
Starke Kommunikation sehen wir als unverzichtbaren Bestandteil von Conclusion und Deployment.
Quelle: IBM CRISP-DM Guide
Unser Angebot: Scientific Consulting
Dr. Schendera war mehrere Jahre lang Methodenberater am Psychologischen Institut der Universität Heidelberg, sowie Vize-Direktor in der Abt. Medienforschung (GfK Switzerland).
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Method Consult Switzerland Dr. Schendera
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+41-78-4null68eins53
Der erste Schritt ist, das eigentliche Problem zweifelsfrei zu identifizieren. Dieser Schritt ist nur im offenen und rückhaltlosen Dialog möglich. Wir sind Support, Sparring Partner, und schlüpfen auch in die Rolle eines Advocatus Diaboli. Wir sagen Ihnen auch, was Sie womöglich gar nicht hören wollen. Unser Erfahrungsrucksack hilft uns dabei. Wir klopfen Ihre Fragen ab, prüfen Daten und Prozesse, und spiegeln immer wieder Zwischenstände zurück. Unser erklärter Anspruch ist zwar, Ihr Projekt so effizient wie möglich abzuschliessen. Um eine sorgfältige Abklärung und Planung kommen wir jedoch nicht herum. Nach dem Abschluss unterstützen wir Sie dabei, Ergebnisse den Standards und Strukturen entsprechend zu kommunizieren.
Wir sind für Sie da, für annähernd jedes Projekt, jedes Thema. Ausführlichere Beispiele erfolgreicher Projekte finden Sie unter Success Stories.
