SOFTWARE PREDICTIVE ANALYTICS · PREDICTIVE ANALYTICS - DATA MINING 12 DYNEDATAMINING-TEMPLATES 26 PREDICTIVE ANALYTICS – entscheidungsrelevantes Wissen aus Daten SOFTWARE & KURSE

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CUSTOMER CASESNZZSchweiz TourismusEidg. FinanzdepartementFernuni SchweizFIVNAT CH

SOFTWAREIBM SPSS Statistics 21IBM SPSS Modeler 15Dynelytics Decision Matrix

PREDICTIVE ANALYTICSDyneDataMining-TemplatesAus Daten wird Wissen

2 DYNELYTICS | UPDATE

UNSERE ADVANCED ANALYTICS EXPERTISE stellen wir unseren Kundinnen und Kunden gern zur Verfügung: Angefangen bei Online-Datenerhebungen über Reporting (Business Intelligence), statistische Analysen, Data Mining / Predictive Analytics und der Integration von Vorhersagemodellen in produktive Umgebungen bieten wir die Bausteine der Erhebungs-, Analyse- und Reporting-Prozesse an – und sind nach wie vor begeistert davon, wie vielfältig sich diese für Projekte in nahezu allen Branchen einsetzen lassen.

UNSER ANGEBOTSSPEKTRUM umfasst sowohl den Online- wie auch den Offline-Bereich. Eine eigene Cloud-Lösung und massgeschneiderte Anwendungsentwicklungen ergänzen das Portfolio. Wir verbinden unse-ren umfassenden Advanced Analytics-Technologie-Background mit einem breiten, branchenübergreifenden Businesswissen.

MIT AKTUELLEN ANWENDUNGSBERICHTEN illustrieren wir im vor-liegenden „Update“ unser Angebotsspektrum und stellen die Neuheiten bei Software und Kursen vor. Wir hoffen, dass Sie einiges interessiert und der Lesestoff Sie in Ihrer Arbeit unterstützt. Weitere Informationen finden Sie zudem auf unserer komplett neu gestalteten Website.

WIR WÜNSCHEN VIEL VERGNÜGEN beim Lesen und stehen für Anre-gungen und Fragen gerne zur Verfügung.

Ihr Dynelytics Team+41 44 266 90 30, [email protected], www.dynelytics.com Schneckenmannstrasse 25, 8044 Zürich

Sehr geehrte Leserin,sehr geehrter Leser

Seit fast 20 Jahren beschäftigen wir von Dynelytics (früher SPSS Schweiz)

uns intensiv mit den verschiedenen Aspekten von Advanced Analytics.

DYNE ADVANCED ANALYTICS: BUSINESS SERVICES & SOFTWARE

· Statistische Datenanalyse / Auswer-tungen

· Predictive Analytics / Data Mining

· Online-Datenerhebung --/ Online-Befragung / Online-Reporting

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CUSTOMER CASES – ADVANCED ANALYTICS4 SCHWEIZ TOURISMUS – Tourismus Monitor6 EIDGENÖSSISCHES FINANZDEPARTEMENT – Langzeitevaluation9 FERNUNI SCHWEIZ – Statistikunterricht mit SPSS10 NZZ – Online-Befragung auf dem iPad

PREDICTIVE ANALYTICS - DATA MINING12 DYNEDATAMINING-TEMPLATES26 PREDICTIVE ANALYTICS – entscheidungsrelevantes Wissen aus Daten

SOFTWARE & KURSE14 IBM SPSS MODELER 15 – jetzt mit Entity Analytics16 DYNELYTICS DECISION MATRIX – Stärken und Schwächen auf Mausklick17 ADD-ONS zu SPSS Statistics – Plug-Ins18 DYNELYTICS KURSANGEBOT – neu hinzugekommen25 IBM SPSS STATISTICS 21 – forever young

CUSTOMER CASES – HEALTHCARE ANALYTICS20 FIVNAT – In Vitro Fertilisation Analytics22 CHIOLANGIOCA – Online-Gallengangskarzinomregister

Langzeitevaluation

– entscheidungsrelevantes Wissen aus Daten

Stärken und Schwächen auf Mausklick

3DYNELYTICS | UPDATE

Herausgeberin Dynelytics AGRedaktionsleitung Gisela Boddenberg Daniel SchloethGestaltung und Produktion Christoph SteinmannFotos Jos SchmidDruck Druckfabrik ZüriAufl age 7‘000

INHALTUpdate


Schweiz Tourismus ist eine öffentlich-rechtliche Körperschaft des Bundes und betreibt in dessen Auftrag die Förderung der Schweiz als Ferien-, Reise- und Kongress-land. Dazu organisiert die Organi-sation weltweites Marketing für die Destination Schweiz.

Ein reicher Datenschatz von Feedbacks zur SchweizDer Tourismus Monitor Schweiz (TMS) ist die grösste nationale Tou-ristenbefragung durchgeführt von Schweiz Tourismus. 2010 wurden 9’168 Übernachtungstouristen aus dem Freizeitbereich aus 110 Herkunftsmärkten in 100 Schweizer Destinationen zur Befragung rek-rutiert. Online-Interviews von je 20 Minuten Dauer bildeten die primäre Datenerhebungsmethode. Den Mit-gliedern und Partnern von Schweiz Tourismus steht die Datenbank mit 2.5 Millionen Einzelurteilen im Rahmen eines Online-Analysetools sowie in Form von zahlreichen Be-richten auf der Partnerwebsite von Schweiz Tourismus zur Verfügung.

Entsprechend lassen sich zahlreiche individualisierte Auswertungen vornehmen, zum Beispiel:

· Welche Informationsquellen nutzt der chinesische Erstbesucher?

· Wie viele Tage im Voraus werden Wellnessferien im Alpenraum gebucht?

· Aus welchen Gründen werden Schweizer Städte besucht?

· In welcher Tourismusregion ist die Schweiz am authentischsten und wo am gastfreundlichsten?

In einem mehrstufigen Prozess können nun die Benutzer die sie interessierenden Daten online abrufen - individuell zusammen-gestellt aus unterschiedlichen Seg-menten, Filtern und Benchmarks. Das Resultat der Abfragen sind rund 30-seitige Reports, bestehend aus Kombinationen von Grafiken und Tabellen, die als PDF-File ausgedruckt und abgespeichert werden können. Die gewünsch-ten Reports erscheinen sortiert nach der Nennungshäufigkeit der Antworten, mit automatischen Kennzeichnungen von Über- und Untervertretungen und mit der

Schweiz Tourismus profitiert mit dem Online-Tourismus Monitor mehr von seinen Marktforschungsdaten

Clevere Business-Analytics-Lösung in der DyneCloud: Eine Fülle von Marktfor-

schungsdaten wird einfach und schnell individuell aufbereitet. Für Schweiz

Tourismus bedeutet die neue Lösung eine enorme Zeitersparnis.

Der Tourismus Monitor ermittelt Prä-ferenzen und Verhalten von Touristen sowie ihr Wissen über den Markt und liefert damit Entscheidungsgrundla-gen für das strategische und operative Marketing von Schweiz Tourismus, unter anderem zur:

. Positionierung und Differen-zierung des Tourismuslandes Schweiz anhand des Destinations-images, der Gästebedürfnisse, der touristischen Stärken sowie der Wettbewerbsvorteile.

. Optimierung des Angebots an-hand der Gästezufriedenheit.

. Wirkungsvollen Vermarktung anhand der genutzten Informa-tionsquellen und des Buchungs-zeitpunktes.

Individuell zusammengestell-te Online-Reports aus den MarktforschungsdatenUm diese Fülle von wichtigen Kundenfeedbacks effektiv nutzen zu können, beauftragte Schweiz Tourismus seinen langjährigen Statistik-Partner Dynelytics mit der Implementierung einer interaktiven Online-Auswertungsplattform. Die Tourismusorganisation definierte für das neue Analysetool 200 Filter-, Segmentierungs- und Benchmar-kingvariablen, die sich mehrfach kombinieren lassen.

CUSTOMER CASE Advanced Analytics


Integration von fixen Elementen wie Titelblatt und Karten.

Flexible Online-Datenbank mit einfachem HandlingWeitere Vorteile der Online-Lösung sind neben der jederzeitigen Daten-Verfügbarkeit auch die Möglichkeit weltweiter Zugriffe. Einen Zugang haben nicht nur Schweiz Touris-mus mit ihren Niederlassungen in 27 Ländern, sondern auch über 700 Mitglieder und Partner (aus der Branche, von Universitäten / Fachhochschulen und aus der Wirt-schaft). Am Tourismus Monitor par-tizipierende Partner verfügen über eigene, speziell für ihre Bedürfnisse kreierte Logins. So können die Nutzer passwortgesteuert je nach ihren individuellen Berechtigun-gen die sie betreffenden Informa-tionen abrufen. Das Arbeiten mit der Online-Datenbank ist denkbar einfach: Es gibt keinerlei Bedingun-gen hinsichtlich der Systemvoraus-setzungen, man kann einfach mit einem der üblichen Browser auf das Portal zugreifen. Und wie Christian Huser, Fachleiter Marktforschung bei Schweiz Tourismus festhält, sind sowohl die Bedienung des Online-Tools wie auch die Reports selbsterklärend.

Lesefreundliche und flexible AnwendungFür die betriebliche Marktforschung von Schweiz Tourismus stellen die herkömmlichen Tabellenbände der Instituts-Marktforschung keine Option dar. Deren Gebrauch erweist sich für den Nutzer als unpraktisch und unattraktiv, zum Beispiel auf-grund fehlender grafischer Hervor-hebungen für Über- und Unterver-tretungen oder fehlender Grafik/Tabellen-Kombinationen.

„Diese Art der Ergebnisaufbereitung ist wenig bedürfnisgerecht und nicht zielführend“, fasst Christi-an Huser zusammen. „Das neue,


interaktive Portal ist flexibel in der Anwendung, liefert auf Knopfdruck übersichtliche Ergebnisse und ist kosteneffizient.“ Die Lösung von Dynelytics bietet Schweiz Touris-mus ein attraktives Kostenmodell. Es fielen - abgesehen vom Hosting

- nur einmalige Programmierkosten an.

Häufiger Einsatz und echter Mehrwert für Schweiz TourismusDie Tourismus Monitor-Online-Datenbank führte zu einer starken Verbreitung der Resultate und einer Stärkung des Mitglieder- und Partnerangebots von Schweiz Tourismus; die erzeugten Ergeb-nisberichte wurden bereits drei Monate nach dem Aufschalten mit über 1’000 Downloads rege benutzt. Das Tracking Tool zeigt überdies an, dass zwei von drei heruntergelade-nen Ergebnisreports von externen Nutzern angefordert wurden und dass das Thema „Gästebedürfnisse“ am meisten interessiert.

Obwohl gewisse Wünsche - z.B. nach flexibler Wahl der Benchmarks

- noch offenbleiben, handelt es sich beim Tourismus Monitor um ein langjähriges Projekt, das regelmäs-sig mit neuen Befragungsdaten aktualisiert wird. Denn die einmal erstellte Struktur der Datenbank ist jederzeit einfach mit neuen Fällen und neuen Variablen erweiterbar.

Der Tourismus Monitor ist ideal

· Bei Datensätzen mit zahlreichen Filter- und Segmentierungs-Opti-onen

· Bei Datensätzen mit grossen Fallzahlen (damit trotz vielen Seg-menten noch genügend Fälle zur Verfügung stehen)

· Bei einem grossen und heterogenen Nutzerkreis (d.h. einem grossen Bedarf nach unterschiedlichen, individualisierten Analysen)

· Bei wiederkehrenden Untersuchun-gen (einmalige Entwicklungskosten stehen einem steigenden Informati-onswert gegenüber)

· Eine entsprechende Lösung ist sowohl für die betriebliche als auch für die Instituts-Marktforschung geeignet

Christian Huser, Fachleiter Markt-forschung Schweiz Tourismus, lobt die hohe Fachkompetenz von Dynelytics bei der Implementie-rung der Lösung: „Herzlichen Dank an dieser Stelle nochmals für die produktive und angeneh-me Zusammenarbeit und das tolle Endprodukt.“

Das PDF finden Sie unter:www.dynelytics.com/de/kunden/

„Den Mitgliedern und Partnern von Schweiz Tourismus steht die Datenbank mit 2.5 Millionen Einzelurteilen im Rahmen eines Online-Analysetools auf der Partnerwebsite von Schweiz Tourismus zur Verfügung.“


Bis Ende 2016 sollen alle öffent-lichen Verwaltungen der Schweiz technisch befähigt sein, E-Rechnun-gen zu empfangen oder zu erstellen. Weiter soll bis Ende 2016 der Anteil der E-Rechnungen am Total aller bei den öffentlichen Verwaltungen der Schweiz eingehenden Rechnun-gen mindestens 60% betragen.

Die elektronische Rechnung ist ein wichtiges Element einer durchgängi-gen elektronischen Abwicklung von Behördengeschäften und entspricht einem zunehmenden Bedürfnis von Wirtschaft und Bevölkerung. Sie verbessert die Effizienz bei allen Beteiligten markant und leistet auch einen Beitrag zur Schonung der Umwelt. Aus diesem Grund findet sich die Einführung der E-Rechnung in der öffentlichen Verwaltung auf der Liste der priorisierten Vorhaben der offiziellen E-Government-Stra-tegie Schweiz. Die Realisierung des Vorhabens E-Rechnung wurde der

Empfang von Rechnungen, welche dem Bund von seinen Lieferanten in elektronischer Form zugestellt werden, als auch die anschliessende Weiterbearbeitung mittels eines Kre-ditoren-Workflows. Hinzu kommen noch eingehende Papierrechnungen, die gescannt bzw. digitalisiert und zusammen mit den E-Rechnungen weiterverarbeitet werden.

Es geht bei den E-Rechnungspro-jekten nicht nur um den Empfang, sondern auch um das Stellen elektronischer Rechnungen durch die Verwaltung und ausserdem noch um das sogenannte E-Payment, d.h. die Bezahlung via Kreditkarte für bestellte Güter und Dienstleistungen in einem Internetshop durch die Kunden der öffentlichen Verwaltung.

Online-Erfassung zur Über-sicht der Umsetzungsprojekte seit 2011Dynelytics erstellte in enger Zusam-menarbeit mit der Eidgenössischen Finanzverwaltung eine umfassende Lösung zur zentralen elektronischen Erhebung und Langzeit-Evaluation

Eidgenössischen Finanzverwaltung EFV als sogenannte Federführende Organisation übertragen.

E-Rechnungen stellen, empfan-gen und E-PaymentLaut einer Schweizer Studie von swissDIGIN sparen die Rechnungs-steller mit jeder E-Rechnung 2 Franken und die Empfänger sogar 15 Franken. Für E-Rechnungen gelten folgende Merkmale:

· Es handelt sich um eine elektro-nisch erstellte Datei, welche mit einer fortgeschrittenen elektroni-schen Signatur versehen wurde.

· Echtheit und Herkunft können belegt werden.

· Lesbarkeit und Unveränderbarkeit sind von der Ausstellung bis zum Ende der Aufbewahrungsfrist gewährleistet.

Das Programm der Bundesverwal-tung zur Einführung der E-Rech-nung (Programm E-Government Finanzen) umfasst sowohl den


Die Eidgenössische Finanzverwaltung fragt: „Wie hoch ist der Durchdringungs-grad der E-Rechnungen in deröffentlichen Verwaltung?“

Dynelytics erstellte in enger Zusammenarbeit mit der Eidgenössischen

Finanzverwaltung EFV eine umfassende Lösung zur zentralen elektronischen

Erhebung und Langzeit-Evaluation, um Potentialaussagen zur Durchdringung

der E-Rechnung in den öffentlichen Verwaltungen machen zu können.


der Durchdringung der E-Rechnung bei den öffentlichen Verwaltungen.

Im Herbst 2011 wurde während mehrerer Monate eine erste Erhe-bung durchgeführt, um den Stand der E-Rechnungsprojekte in den kantonalen Organisationseinheiten zu erfassen. An dieser Umfrage haben sämtliche 26 Kantone teil-genommen, wovon 16 Kantone E-Rechnungsprojekte gemeldet hatten.

Der von Dynelytics implementierte und gehostete elektronische Frage-bogen beinhaltet rund 40 Fragen zu E-Government allgemein, zu den Rechnungs-Mengengerüsten sowie zu konkreten von den befragten Stellen geplanten, durchgeführten oder abgeschlossenen E-Rech-nungsprojekten. Die eingegebenen Antworten werden direkt bei der Dateneingabe in eine SQL Daten-bank gespeichert. Die Plattform zur Steuerung der Befragung und der erhobenen Daten sowie alle Formu-lare liegen in den Sprachen deutsch und französisch vor.

Zugang zur Web-Erhebungslösung erhalten alle zuständigen zentralen Ansprechpersonen von Bund, Kan-tonen und Städten. Diese Betei-ligten wurden gebeten, sämtliche entsprechenden Angaben über ihre Organisation zu erfassen und diese zusätzlich in einem jährlichen Rhythmus zu aktualisieren. Die Be-nutzer können auf einfache Art und Weise mittels User-ID und Passwort via Browser auf die Applikation zu-greifen. Es muss dazu keine lokale Software installiert werden.

Über die Dynelytics-Weblösung kann die Eidgenössische Finanzverwal-tung als Benutzerin mit erweiterten Rechten jederzeit die User-Liste selbst verwalten, um beispielsweise neue Benutzer im System zu erfas-sen oder bestehende zu mutieren.

Die Finanzverwaltung kann zudem den aktuellen Stand der Eingaben für weitere Auswertungen als Daten-satz herunterladen. Die „normalen“ Teilnehmer von Bund, Kantonen und Städten haben die Möglichkeit, die von ihnen selber eingegebenen Daten (inkl. Vorjahresvergleich) sofort als Excel-File abzurufen.

„Zögerliches“ Verhalten der Kantone Von den in der ersten Erhebung insgesamt 27 gemeldeten E-Rech-nungsprojekten entfallen 7 auf den E-Rechnungseingang, 9 auf den E-Rechnungsausgang und 11 auf das E-Payment. 11 E-Rechnungspro-jekte waren bereits abgeschlossen, 9 gestartet und weitere 7 E-Rech-nungsprojekte geplant.

Christian Gnägi, der Verantwort-liche der Eidgenössischen Finanz-verwaltung für die E-Rechnung, stellte zu den Ergebnissen der ersten Befragungsrunde in einem E-Rechnungs-Newsletter fest: „Die Auswertungen machen deutlich, dass bei den Kantonen die Befä-higung zur E-Rechnung offenbar noch nicht weit vorangeschritten ist. Die geringe Anzahl von geplan-ten E-Rechnungsprojekten lässt zudem vermuten, dass der E-Rechnung keine allzu hohe Priorität beigemessen wird. Dies erstaunt, zumal die E-Rechnung die Effizienz einer rechnungssendenden oder

-empfangenden Organisationseinheit markant verbessert.“

Andererseits entstehe eine Nachfra-ge oft erst, nachdem ein Produkt oder eine Dienstleistung angeboten worden ist. Dies zeige das Beispiel der bernischen Steuerverwaltung: Seit der Einführung der elektronischen

Steuererklärung sei dort die Nachfra-ge nach der E-Rechnung stark gestie-gen. So konnten in den ersten sechs Monaten nach der Ermöglichung der neuen Rechnungsform bereits 12‘000 Registrierungen gezählt werden.

Um die Bedeutung des Themas E-Rechnung zu steigern, empfiehlt Christian Gnägi, auf die zu erwar-tende hohe Effizienzsteigerung bei tiefen Einführungskosten hinzuwei-sen. Die nächste Erfassungsperiode mit der Weblösung von Dynelytics wird zeigen, wie stark sich das elek-tronische Stellen und Empfangen von Rechnungen bei den Städten mit mehr als 30‘000 Einwohner durchsetzen kann.

Facts & Figures: Anzahl Rech-nungen der Öffentlichen Verwaltung (grobe Schätzung)

· Insgesamt: ~ 44 Mio. pro Jahr (Ein-gangs- und Ausgangsrechnungen, hiervon:

· Bund: ~ 2 Mio. pro Jahr

· Kantone: ~ 30 Mio. pro Jahr

· Städte und Gemeinden: ~ 12 Mio. pro Jahr

· Ø 71% der Bürger und Bürgerinnen nutzen die Online-Dienste öffentli-cher Haushalte

· Ø 50% der Bürger und Bürgerin-nen bezahlen ihre Rechnungen online

Die Projektwebsite finden Sie unter:www.e-rechnung.admin.ch


„Die Zusammenarbeit mit Dynelytics war sehr effizient, und die Lösung läuft erfolgreich und reibungslos.“



Ein Fernstudium kann die perfekte Lösung für Personen sein, die Beruf, Familie und Studium vereinen möch-ten oder müssen, und stellt somit gegenüber dem präsenz- universitären Studieren eher eine Alternative als eine Konkurrenz dar. Dies zeigt sich beispielsweise gut in der studenti-schen Klientel der Fernuni, die zwar sehr heterogen, jedoch mit einem Altersdurchschnitt von 38 Jahren deutlich älter ist als an den Schweize-rischen Präsenzuniversitäten. Aktuell machen über 2’000 Studierende von diesem Angebot Gebrauch und absol-vieren ein Fernstudium in deutscher oder französischer Sprache.

Das Arbeiten mit SPSS Statistics ist ein wichtiger Bestandteil des StudiumsDas Fernuni-Angebot beinhaltet auch ein Bachelorstudium in Psychologie. Wie in allen sozialwissenschaftlichen Fächern wird hier - neben einer fundierten Basisausbildung in den Grundlagenfächern - der Methoden-ausbildung ein wichtiger Stellenwert beigemessen. Sowohl in den eigent-lichen Statistikveranstaltungen als auch in anwendungsorientierten

überlegen. Anstelle von Übungen vor Ort in übervollen Computer-Pools werden die Aufgaben individuell zuhause bearbeitet. Der Lösungsweg mit SPSS kann danach in Echtzeit

Schritt für Schritt in Streamcasts nachverfolgt und mit dem eigenen Vorgehen verglichen werden. Dies er-laubt eine individuelle Lerngeschwin-digkeit, bei Bedarf wird das Video einfach mehrmals betrachtet.

Mit IBM SPSS Statistics können wir uns in unserer Methodenausbildung auf eine Software-Lösung verlassen, die in den Sozialwissenschaften seit Jahrzehnten zu den Standards gehört und mit guten Leistungen über-zeugt. Gleiches gilt auch für den stets tadellos funktionierenden Dynelytics-Kundenservice mit seinen umgehen-den und fl exiblen Hilfestellungen. Ein grosser Dank geht deshalb nicht nur an die Entwickler, sondern vor allem auch in die ‚Üsserschwiiz‘ an das Supportteam in Zürich.

Mehr über die Fernuni Schweiz fi nden Sie unter:www.fernuni.ch

Modulen (z.B. Experimentelle Übun-gen, studentische Bachelorarbeiten) wurde seit Anbeginn des Studien-gangs immer mit SPSS Statistics gearbeitet. Die Software konnte

unsere Bedürfnisse stets befriedigen und war deshalb für uns eine perfekte Lösung. Die zahlreichen Lehrbücher, welche die Statistikanwendung mit-tels SPSS dokumentieren, erleichtern den Unterricht für die Studierenden zusätzlich. Mit einem Schmunzeln denke ich an das wundervoll erfri-schende Lehrbuch von Andy Field

“Discovering statistics using SPSS”, das gerade auch schwächeren Studie-renden eine grosse Hilfe ist, da es die oft als trocken empfundene Materie der Statistik ohne Berührungsängste näher zu bringen vermag.

Der Nutzen moderner Technik ist beim Fernstudium besonders gross Interessanterweise zeigt sich im Sta-tistikunterricht, dass unser blended learning Szenario in der Anwendung überhaupt kein Hindernis darstellt

– im Gegenteil: Mit den heutigen technischen Möglichkeiten empfi nde ich das Potential gegenüber traditi-onellem Präsenzunterricht sogar als


Statistikunterricht im Fernstudium

Universitäre Fernstudien Schweiz (Fernuni Schweiz) ist ein junges universitäres

Institut mit Sitz in Brig. Seit 1992 werden in E-learning- oder blended learning-

Szenarien zahlreiche Studiengänge auf Bachelor- und Masterstufe angeboten.

“Ein grosser Dank geht deshalb nicht nur an die Entwick-ler, sondern vor allem auch in die ‚Üsserschwiiz‘ an das Supportteam in Zürich.”

Ein Bericht von lic. phil. Matthias Kubat, Studienkoordinator Psychologie bei Universitäre Fernstudien Schweiz


An der Fachmesse für Personalma-nagement „Personal Swiss 2012“ präsentierte die Neue Zürcher Zeitung ihr Angebot für die Pub-likation von Stellenanzeigen. Um den anwesenden Personalfachleuten den Puls zu messen, wurden sie vom Standpersonal der NZZ mittels mehreren iPads zu ihrer Meinung bezüglich Stellenausschreibungen befragt. Fast 200 Personen nahmen auf diesem Weg an der Befragung teil. Die Vorteile von Zeitungsinse-raten sahen sie v.a. darin, dass in diesem Umfeld auch eine Werbewir-kung für das eigene Unternehmen entsteht. Drei Viertel der Antwor-tenden waren der Meinung, dass die Wahl des Mediums, über das ein Unternehmen Personal sucht, einen Einfl uss auf das Image des Unter-

auch die Analyse mit Resultatdar-stellung in der eigenen Cloud, der DyneCloud, und ermöglichte somit diese Echtzeit-Online-Lösung.

Pamela Pozzi, die Leiterin der NZZ-Marktforschung, war mit dem Projekt sehr zufrieden: „Erstaunlich, wie viele Personen an der Umfrage teilgenommen haben. Die Stand-mitarbeiter haben mir ausserdem mitgeteilt, dass sich die Teilnehmer meistens viel Zeit genommen und die Umfrage sehr gewissenhaft ausgefüllt haben. Die Lösung von Dynelytics und der gebotene Service waren perfekt.“

Den Link zum Video zur NZZ-Standbefragung finden Sie unter:www.dynelytics.com/de/kunden/

Dynelytics entwickelte für die NZZ eine Online-Lösung mit Datenerhebung

auf dem iPad und mit Realtime-Analyse, die gleich am Messestand auf einem

Bildschirm angezeigt wurde. Dynelytics implementierte den speziell für iPads

optimierten Fragebogen und die Ergebnisdarstellung, die sich alle drei Minuten

automatisch selbst aktualisierte. Die gesamte Lösung wurde in der DyneCloud

gehostet.

nehmens hat. Es werden deshalb speziell die offenen Kaderstellen in der NZZ ausgeschrieben.

Dynelytics implementierte eine automatische Darstellung der Resultate mit vielen ExtrasDer Clou der Befragung war die Darstellung der Resultate in Echt-zeit auf einem Grossbildschirm am NZZ Stand, was seine Attraktivität deutlich erhöhte. Präsentiert wur-den im automatischen Wechsel aus-sagekräftige Balkendiagramme so-wie eine sogenannte Tag-Cloud, die mit unterschiedlich grossen Worten darstellte, welche Eigenschaften der NZZ speziell zugeschrieben wer-den (siehe Beispiels-Illustration). Zudem sahen die Besucherinnen und Besucher auch, wie gross ihre

- laufend aktualisierte – Chance war, einen der Hauptpreise für die Umfrageteilnahme zu gewinnen.

Dynelytics programmierte den speziell für die iPads optimierten und gelayouteten Fragebogen und hostete sowohl die Befragung als

Besucherbefragung am NZZ Messe-stand mit iPads und automatischer Analyse in Echtzeit




Pamela Pozzi, Leiterin der NZZ-Marktforschung:

„ Erstaunlich, wie viele Personen an der Umfrage teilgenommen haben. Die Stand-mitarbeiter haben mir ausserdem mitgeteilt, dass sich die Teilnehmer meistens viel Zeit genommen und die Umfrage sehr gewissenhaft ausgefüllt haben. Die Lösung von Dy-nelytics und der gebotene Service waren perfekt. “


DyneDataMining-Templates sind branchenspezifische Musterabläufe von Dynelytics, mit deren Hilfe sich Data Mining-Projekte opti-mal und zeitsparend durchführen lassen. Diese Templates basieren auf jahrelangem analytischen Know-how - erworben in vielen typischen Projekten, welche wir für die jewei-lige Branche durchgeführt haben. Sie enthalten nebst spezifischen Projektplänen auch standardisier-te Streams. Dabei wurden Data Mining-Techniken kombiniert mit spezifischen Fragestellungen der je-weiligen Branchen, z.B. für Firmen und (Non-Profit-) Institutionen in den Bereichen Telekom, Banken/Versicherungen, Retail, Gesund-heitswesen, Fundraising.

Dynelytics führte zum Beispiel Data Mining Projekte durch für

· Cross- und Upselling im analyti-schen CRM: Welche Kundinnen und Kunden sind an welchen Zusatz-Angeboten besonders interessiert?

· Churn Prevention: Welche Perso-nen wollen bald kündigen und wie könnte man sie davon abhalten?

· Segmentierungen: Gibt es einzelne homogene Kundengruppen, die für unterschiedliche Botschaften und Angebote zugänglich sind?

· Fraud Detection: Welche Anträge bergen erhöhte Gefahr für betrü-gerisches Verhalten?

· Risk: Welches sind die Fälle mit einer erhöhten Konkurswahr-scheinlichkeit?

· Vertiefte Ad hoc Analysen von medizinischen Leistungsdaten mit Data Mining.

· Web Analytics: Vorhersage des Be-sucherverhaltens auf Webseiten.

Die DyneDataMining-Templates

· Das DyneRetail-Template lässt sich für die Erfordernisse des analyti-schen CRM für den Retailbereich individuell und schnell anpassen.

· Das DyneTelco-Template lässt sich für die Erfordernisse des analyti-schen CRM in der Telekommuni-kationsbranche individuell und schnell anpassen.

· Zusätzliche Vorlagen bestehen für spezifische Fragestellungen im Risk- und Fraudbereich, Churn und Cross-/Upselling für weitere Bran-chen (z.B. Versicherungen).

Mit den DyneDataMining-Templates werden sehr schnell Ergebnisse erzielt

Dynelytics AG (vormals SPSS Schweiz) verfügt über langjährige Erfahrung im

Bereich Predictive Analytics. Nebst Methoden aus dem Bereich der künstlichen

Intelligenz („Data Mining“) beinhaltet Predictive Analytics auch klassische sta-

tistische Ansätze und die automatische Analyse von Freitexten („Text Mining“).

Data Mining-Projekte erstellen wir für analytisches CRM, Fraud Detection, Risk

Management und Ad Hoc Analysen in der Medizin.

PREDICTIVE ANALYTICS Data Mining


PREDICTIVE ANALYTICSData Mining

Data Mining-Projektbeispiele aus unserer Praxis

· ORELL FÜSSLI WIRTSCHAFTSIN-FORMATIONEN: Dynelytics entwi-ckelte eine automatisierte Voraussa-ge der Konkurswahrscheinlichkeit von Schweizer KMU’s. Orell Füssli Kunden können diese Information beziehen und damit beispielsweise beim Abschluss von Leasingver-trägen Risiken vermeiden. Zudem wurden Modelle zur Abschätzung einer optimalen Kredithöhe und für Segmentierungen entwickelt.

· UNILEVER: Wir analysierten mit Data Mining-Methoden die Rabatt-Aktionen von Unilever Foodsolu-tions für den Grosshandel. Damit liess sich u.a. die Frage beantworten, welche Auslöser eine Aktion erfolg-reich machen.

· POSTFINANCE: Dynelytics reali-sierte und automatisierte den gan-zen ETL- und Scoring-Prozess für eine 360°-Kundensicht, entwickelte eine Vielzahl von Modellen aus den Bereichen Churn, Cross- und Upsell, CLTV, Forecasting etc. und beriet PostFinance im konzeptuel-len Bereich für zukunftsweisende Angebote.

· TELEKOMMUNIKATIONS-FIRMEN: Zahlreiche prädiktive Modelle sagen das Verhalten und die Affinitäten der Kunden voraus: Wer wird z.B. ein neues Angebot annehmen, wer ist hochprofitabel und wird das Abo bald künden, wer wird wohl seine Rechnung nicht bezahlen? Es wur-den massgeschneiderte Modelle für verschiedenste Kampagnen entwi-ckelt, Segmentierungen entwickelt und Webbesucher analysiert.

· Weitere FIRMEN AUS DEM RETAILBEREICH: Erstellen von Segmentierungen für Marketingak-tionen für Cross-Selling, Up-Selling

und Churn-Prevention. Modelle für die optimale Besetzung von Regalen, Churn-Modelle. Vorhersage next best Product.

· Weitere FIRMEN AUS DEM FINANZBEREICH/VERSICHERUN-GEN: Entwicklung von Modellen für Fraud-Detection, Churn-Prevention und next best Product.

Wir zeigen Ihnen gerne die entspre-chenden Customer Cases der hier vorgestellten und weiterer Data Mining-Projekte detaillierter und nennen Ihnen Referenzen.

Lesen Sie mehr zu unseren Data Mining Projekten:www.dynelytics.com/de/data_mining

AUSSERGEWÖHNLICHE

KONTINUITÄT & ERFAHRUNG BEI DYNELYTICS GARANTIEREN

ERFOLGREICHEDATA MINING PROJEKTE


SOFTWARE IBM SPSS Modeler 15

In der Schweiz setzen laufend mehr Firmen und Forschungsinstitutio-nen auf die Data Mining-Technolo-gie von IBM SPSS und Beratungs-leistungen von Dynelytics.

Big Data: Die Datenmengen explodierenUnter Big Data versteht man die rasant wachsenden „Datenbestände“, die für Auswertungen und Modelle zur Verfügung stehen – und dies in einem stetig zunehmenden Tempo. Man denke nur an die Daten, die durch soziale Netzwerke entstehen, oder daran, dass immer mehr Sen-soren und Aufnahmegeräte Daten produzieren, die zur Informations-gewinnung zur Verfügung stehen.

Dieses Thema nimmt das neue Re-lease 15 von SPSS Modeler auf – ei-nerseits durch die Erweiterung und Verbesserung der Integration mit verschiedenen Datenquellen, auf der anderen Seite durch die Implemen-tierung neuer Algorithmen.

Erweiterte Datenbank-Integra-tionSPSS Modeler nutzt durch SQL-Pushback schon seit geraumer Zeit die Power von Datenbanken wie DB2, Oracle, SQL Server oder Teradata in optimaler Weise. Diese Integration in Datenbanken ist nun in der Version 15 erweitert wor-den. Dies heisst, dass In-Database Scoring zusätzlich zu den schon unterstützten Plattformen jetzt auch in IBM DB2 for z/OS, also auf

Mainframes, möglich ist, aber auch in IBM Netezza und Teradata. Eben-so funktioniert nun die Synchro-nisation von Algorithmen mit IBM Infosphere und IBM Netezza.

IBM SPSS Modeler Premium bietet nun wesentlich mehr Zusätze als Text MiningModeler gibt es in zwei Ausführun-gen: IBM SPSS Modeler Professio-nal umfasst alles, was in den früher einzeln erhältlichen Modeler-Modu-len enthalten war, Modeler Premi-um enthält zusätzlich Text Mining. Die Palette von Modeler Premium ist nun um zwei interessante neue Funktionen erweitert worden: Entity Analytics und Social Network Analysis. Mit den Algorithmen der sozialen Netzwerkanalyse können zusammengehörige Gruppen in Da-tensätzen identifi ziert und vertieft aufgeschlüsselt werden. Da in der Regel eine solche Analyse mit er-heblichen Datenmengen erfolgt, ist hier die Verwendung von Modeler Server unerlässlich.

Entity Analytics – eine moder-ne Art von „fuzzy Matching“Analytische Aufgaben erfordern vielfach, dass Daten aus verschie-densten Datenquellen kombiniert werden. Voraussetzung ist eigent-lich, dass die Datensätze über einen gemeinsamen Schlüssel zusam-mengebracht werden können. Was aber, wenn kein solcher Schlüssel vorhanden ist? Durch die Verwen-dung eines Personennamens allein

IBM SPSS Modeler 15 – ready for Big Data

IBM SPSS Modeler, die führende Data Mining-Lösung, ist ideal für die Opti-

mierung von Marketingkampagnen, Neukundengewinnung, Kundenbindung,

Cross- und Upselling, Risikominimierung und Betrugserkennung.


als Schlüssel können beispielsweise kaum präzise Resultate erzielt werden. Um zu einem optimalen Resultat zu kommen, braucht es eine Vielzahl von Zusatzinforma-tionen. Ausserdem stellt sich auch oft das Problem der unterschied-lichen Schreibweise der Namen wie „Müller“ versus „Mueller“ oder

„Muller“…

Diese einzelnen Personen oder auch Firmen werden auch Entitäten genannt, und ein wichtiges Ziel im Business-Umfeld ist es, zweifelsfrei feststellen zu können, bei welchen Datensätzen es sich um identische oder um unterschiedliche Entitäten handelt.

Seit vielen Jahren gibt es verschie-den Ansätze, solche Fragestellungen zu lösen, z.B. mit Soundex, das schon seit längerem von SPSS Modeler und SPSS Statistics unter-stützt wird. In Modeler 15 Premi-um gibt es nun genau zur Lösung solcher Fragestellungen die „Entity Analytics“. Entity Analytics ist das Produkt vieljähriger Forschung und dürfte auf diesem Gebiet das leistungsfähigste und modernste Werkzeug sein. Entity Analytics bringt auch dann Informationen zu-sammen, wenn der Zusammenhang nicht offensichtlich ist. Gerade in Zusammenhang mit „Big Data“ ist diese Funktionalität sehr wichtig.

Flexiblere KartenDas Graphboard im Modeler basiert auf der innovativen, patentierten Methodik „The Grammar of Gra-phics“ von SPSS. In diesem Bereich findet eine kontinuierliche Weiter-entwicklung statt, die sich auch im Modeler 15 niederschlägt. Modeler 15 kann nun direkt Landkarten pro-duzieren, unter anderem über ein neues Werkzeug zum Umwandeln und Editieren von Landkarten und ESRI Shape-Dateien.

Feinschliff im DetailAuch die Modellpalette ist gewach-sen: Zu den Algorithmen gehören neu die Generalized Linear Mixed Models (GLMM).

Erweiterungen und Feinschliff finden sich im neuen Modeler in vielen weiteren Bereichen, zum Beispiel

· die Aggregierungsfunktionen sind erweitert worden (z.B. um den Median),

· im Merge- und Derive-Node können neu Datenbank-Funktionen aufge-rufen werden,

· SQL-Queries können neu Stream-Parameter beinhalten,

· die Knotengrösse eines Streams lässt sich stufenlos verkleinern, etc.

Das heisst, dass es der IBM SPSS Modeler dem Benutzer mit jeder Version einfacher macht, schnell und effizient prädiktive Modelle zu entwickeln.

Dynelytics bietet Data Mining-Software und Beratungs-Know-how aus einer HandWir von Dynelytics beraten Sie, welche Softwarekomponenten für Ihre Aufgaben benötigt werden, wie sich diese am effektivsten einset-zen lassen und führen auf Wunsch Proof-of-concepts durch, um zu evaluieren, ob sich mit Ihren Daten die Investition in Data Mining lohnt. Falls Sie vorerst keine Data Mi-ning Infrastruktur in Ihrer Firma aufbauen wollen oder können, übernehmen wir für Sie auch den gesamten Prozess der Modellierung / Segmentierung, inklusive der Entity Analytics und Social Network Analysis und der Integration in Ihre Business-Umgebung. Damit profitieren Sie von unserem lang-jährigen und ausgewiesenen Data Mining-Knowhow.

Weitere Informationen finden Sie unter:www.dynelytics.com/de/data_mining

SOFTWARE IBM SPSS Modeler 15

Entity Analytics ist das Produkt vieljähriger Forschung und dürfte auf diesem Gebiet das leistungsfähigste und modernste Werkzeug sein.


Sehr häufig wird in Studien eine Gesamtzufriedenheit erhoben. Ausschlaggebend für diese Gesamt-zufriedenheit oder –unzufriedenheit sind aber meist nur einige weni-ge Elemente. Deshalb muss der jeweilige Einfluss der verschiedenen Items aus der Befragung analysiert werden. Dies geschieht meist auf den Dimensionen „Wichtigkeit“ (Importance) und „Zufriedenheit“ (Performance) – d.h. wie wichtig ist jeder einzelne Faktor für die Befragten, und wie sehr sind sie mit jedem zufrieden.

Der Quadrant rechts oben in der Beispielsgrafik zeigt die Stärken der untersuchten nicht-medizinischen Leistungen eines Spitals. Diese Ele-mente sind wichtig für die Gesamt-zufriedenheit und sie werden auch positiv bewertet. Der linke obere Quadrant dagegen zeigt die Schwä-chen: diese Fragen gelten ebenfalls als wichtig, aber die Noten fallen schlecht aus. Aus einer solchen Darstellung lassen sich dann direkt Massnahmen für die Praxis ableiten.

Das Ergebnis dieser Analysen lässt sich als Decision Matrix optisch attraktiv und für jeden leicht verständlich darstellen: Die X- res-pektive die Y-Achse repräsentieren Importance beziehungsweise Per-formance, wobei die verschiedenen Faktoren als Punkte dargestellt und beschriftet werden. Mit dem auch Stärken/Schwächen-Diagramm genannten Ergebnis können z. B. Problemfelder „auf einen Blick“ erfasst werden.

SOFTWAREDynelytics Decision Matrix

Dynelytics Decision Matrix –Wo lassen sich Stärken und Schwächen orten?

Eine neue Software als innovative Ergänzung zu SPSS Statistics: Dynelytics

Decision Matrix - auf einen Mausklick sehen, wo Stärken und Schwächen liegen

Gesamtzufriedenheit

Impo

rtan

ce

In Schwächeninvestieren

Stärkenbeibehalten

geringePriorität

Niveau haltenKosten sparen

Performance- +

-

+ 01. Wie gut war Ihr Zimmer in Bezug auf Einrichtung?02. Wie gut war Ihr Zimmer in Bezug auf Sauberkeit?03. Wie gut war Ihr Zimmer in Bezug auf Privatsphäre?04. Wie gut war Ihr Zimmer in Bezug auf Ruhe?05. Wie gut war Ihr Zimmer in Bezug auf Höflichkeit des Reinigungspersonals?06. Wie gut fanden Sie die Mahlzeiten? Vielfalt der Mahlzeiten?07. Wie gut fanden Sie die Mahlzeiten? Temperatur der Mahlzeiten?08. Wie gut fanden Sie die Mahlzeiten? Die Mahlzeitenqualität insgesamt?09. Wie gut fanden Sie die Mahlzeiten? Höflichkeit der Personen, die Ihnen das Essen brachten?10. Wie gut fanden Sie die Cafeteria? Auswahl der Speisen und Getränke?11. Wie gut fanden Sie die Cafeteria? Öffnungszeiten?12. Wie gut fanden Sie die Cafeteria? Wartezeiten?*13. Wie gut fanden Sie die Cafeteria? Höflichkeit des Cafeteria-Personals?14. Wie gut fanden Sie die sanitären Installationen: Sauberkeit der eigenen Dusche/Bad?15. Wie gut fanden Sie die sanitären Installationen: Sauberkeit der gemeinsamen Duschen/Bäder?16. Wie gut fanden Sie die sanitären Installationen: Sauberkeit des eigenen WCs?17. Wie gut fanden Sie die sanitären Installationen: Sauberkeit der gemeinsamen WCs?18. Ich fand das Unterhaltungsangebot (Radio/TV)...19. Ich fand das Informationsangebot...

* = Importance not significant

01

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„Extensions Commands“ sind Befehle von SPSS Statis-tics, die sich in den Programmiersprachen Python oder R fi nden. Cracks, die sich mit Python oder R ausken-nen, können so z.B. SPSS-Usern zusätzliche Funktio-nen zur Verfügung zu stellen.

Extension Commands benötigen das SPSS Statistics Integration Plug-in für die jeweils gewünschte Kom-mandosprache - Python und/oder R. Diese Plug-ins sind gratis von der SPSS Community erhältlich.

Nachdem ein Extension Command installiert ist, lässt es sich genauso wie ein SPSS Befehl aus dem SPSS Syntax-File ausführen oder/und ins Menu-System integrieren. Nach der Installation ist die entsprechende Kontext-Hilfe zum jeweiligen Befehl erhältlich, indem der Befehl mit dem Unterbefehl /HELP ausgeführt wird.

Auf dieser Seite finden Sie eine umfangreiche Liste mit 50 Prozeduren zum Herunterladen:tinyurl.com/bmeaqa4

SPSS Statistics Extension Commands

Plug-ins von der SPSS Community

Praktischer Menüpunkt direkt in IBM SPSS StatisticsDie Umsetzung einer solchen Auswertung mit SPSS Statistics ist möglich, benötigt allerdings vertiefte Programmkenntnisse und zahlreiche Zwischenschritte. Da diese Art der grafi schen Darstellung immer häufi ger verlangt wird, hat sich Dynelytics entschlossen, diese als Zusatzsoftware zu IBM SPSS Statistics auf den Markt zu bringen.

Gut zu wissen: Die Dynelytics Deci-sion Matrix berechnet mit Hilfe der Korrelationsanalyse automatisch, wie wichtig die einzelnen Teilbe-reiche für die Gesamtzufriedenheit sind – dies muss nicht noch extra abgefragt werden!

Sie können die Dynelytics Decision Matrix als Zusatzpaket erwerben und auf Ihrem PC installieren. Funktionsfähig ist sie zusammen

mit IBM SPSS Statistics Version 17 für Windows oder höher. Zusätzlich müssen die entsprechenden Python-Plugins installiert sein, die gratis erhältlich sind.

Die Installation der Dynelytics Deci-sion Matrix Software ist selbsterklä-rend und einfach. Die Anwendung steht Ihnen anschliessend in SPSS unter dem Menüpunkt „Diagram-me“ als Option zur Verfügung. Nun müssen Sie lediglich noch die Varia-blen in den entsprechenden Feldern platzieren, die genutzten Skalen defi nieren – und schon erhalten Sie die gewünschte Grafi k als PDF-File oder als Powerpoint-Folie.

Mehr Informationen über die Decision Matrix Software finden Sie unter:www.dynelytics.com/de/software

SOFTWARE

SPSSSchweiz heisst

jetzt Dynelytics


«Einführungskurs Arbeiten mit IBM SPSS Statistics» an vier Vormittagen

Kombinationsmöglichkeit mit dem Kurs «IBM SPSS Statistics in der Medizin»

Ausser als Ganztageskurs (zwei aufeinander folgende Tage) bieten wir den Ein-

führungskurs „Arbeiten mit IBM SPSS Statistics“ auch als Halbtageskurs (vier

Vormittage in vier aufeinander folgenden Wochen) an.

Der Kurs «IBM SPSS Statistics in der Medizin» ist eine eintägige Erweiterung

des „Einführungskurses Arbeiten mit IBM SPSS Statistics“ und wird in der Regel

mit diesem zusammen gebucht.

Dieser Kurs richtet sich an Perso-nen, welche planen, eine Daten-analyse mit IBM SPSS Statistics durchzuführen, jedoch noch keine oder nur geringe Kenntnisse in IBM SPSS Statistics haben.

Ziel ist es, Ihnen das Arbeiten mit IBM SPSS Statistics soweit vertraut

Der Kurs richtet sich an Personen, die statistische Auswertungen mit SPSS Statistics im medizinischen Bereich durchführen möchten.

Thematische Schwerpunkte bilden praxisorientierte Fallbeispiele aus der Medizin. Es werden die gängigs-

zu machen, dass Sie nach dem Kurs in der Lage sind, selbstän-dig Statistics Dateien zu erstellen, Datenaufbereitungen wie Variab-lenberechnungen, Recodierungen und Datenaggregierungen durch-zuführen, sowie die gebräuchlichs-ten tabellarischen und grafischen Grundauswertungen vorzunehmen.

ten Techniken der vertieften Da-tenanalyse eingeübt, welche in der Medizin weit verbreitet sind. Dazu gehört z.B. die Überlebens analyse nach Kaplan-Meier u.a.

Der Kurs setzt die Teilnahme am „Einführungskurs Arbeiten mit

Vorkenntnisse in Statistik sind nicht erforderlich. Die wichtigsten statistischen Begriffe werden zu-sammen mit den jeweiligen SPSS Prozeduren eingeführt.

IBM SPSS Statistics“ voraus, kann jedoch - Grundkenntnisse beim Arbeiten mit SPSS vorausgesetzt - auch separat gebucht werden.

Das gesamte Kursangebot, Daten und Anmeldung unter:www.dynelytics.com/de/kurse/

KURSE Weiterbildung

NEU:

NEU:

Praxis-orientierte

Weiter-bildung


Praxis-orientierte

Weiter-bildung

SPSS


Bei der IVF Analytics Online-Plattform handelt es sich um eine Lösung, die zuverlässige Informa-tionen über alle IVF Versuche und die daraus resultierenden Schwan-gerschaften online erhebt, automa-tisch statistisch auswertet und zur Verfügung stellt. Die Lösung wurde eingehend getestet und hat sich in der Praxis sehr gut bewährt.

Background FIVNAT CH (Fécondation In Vitro National) - die Kommission der Schweizerischen Gesellschaft für Reproduktionsmedizin (SGRM) - ist zuständig für die Datenerfassung zur Erarbeitung der Jahresstatistik über reproduktions-medizinische Techniken in der Schweiz und den Aufbau und die Förderung der Qua-lität des Datenregisters und zwar gemäss der Fortpflanzungsmedizin-verordnung des Schweizerischen Bundes (FMEdV).

FIVNAT CH stellt dazu für die Mitglieder der Schweizerischen Gesellschaft für Reproduktions-medizin (SGRM) seit Anfang 2011

Die FIVNAT CH IVF Analytics Online-Plattform wird in der Dyne-Cloud der Firma Dynelytics AG in der Schweiz betrieben. Zur Daten-eingabe und zum Erstellen der Re-ports benötigt man keine zusätzli-che Software. Die Bedienung ist mit allen gängigen Browsern möglich.

Die IVF Analytics Online-Plattform kann auch ohne weiteres in einem eigenen Intranet betrieben werden. Dann benötigt man eine zusätzliche Infrastruktur aus Hardware (Ser-ver etc.) und der Standardsoftware

“IBM SPSS Data Collection Inter-viewer Web“, auf der Formulare und Da-tenbank aufsetzen. Diese Software wird von Dynelytics ver-trieben und gewartet und gehört in der professionellen Marktforschung zum weltweiten Industriestandard.

Details der Lösung Die Datenanalyse- und Online-Da-tenerhebungs-Expertin Dynelytics entwickelte in Zusammenarbeit mit FIVNAT CH die Methode und die Software für die IVF Analytics Online-Plattform. Vor Beginn der Projektarbeiten verfügte die FIVNAT bereits über eine Datenbank mit rund 30‘000 Datensätzen bzw. Behandlungszyklen. Diese Daten wurden in die hier beschriebene Lösung integriert. Bei der IVF Ana-lytics Online-Plattform handelt es sich um eine Lösung, die eingehend

erfolgreich die IVF Analytics Online- Plattform zur Nutzung bereit. Diese soll zuverlässige Informationen über alle IVF Versuche und die dar-aus resultierenden Schwangerschaf-ten erheben, automatisch statistisch auswerten und zur Verfügung stellen.

Die IVF Analytics Online-Platt-form wurde als zentrale Online- Lösung entwickelt

· die eine dezentrale Datenerfassung in den beteiligten Mitgliederzentren ermöglicht,

· mit der Möglichkeit, dynamische Online-Reports zu erstellen,

· die ein Benchmarking mit anony-misierten Daten in Echtzeit ermög-licht und

· auf Eingabe-Formularen in vier Sprachen basiert,

· deren Datenerhebungen und Aus-wertungen sind kompatibel mit EIM (European IVF Monitoring, einer Specialty Group der ESHRE - Eu-ropean Society of Human Repro-duction and Embryology) und mit ICMART (International Committee Monitoring Assisted Reproduction Technologies).

In Vitro Fertilisation (IVF) Analytics Online-Plattform

Die Datenanalyse- und Online-Datenerhebungs-Expertin Dynelytics AG entwi-

ckelte in Zusammenarbeit mit FIVNAT CH die Methode und die Software für die

IVF Analytics Online-Plattform.

SGRM

SSMR

CUSTOMER CASE Healthcare Analytics


getestet wurde und sich in der Pra-xis der FIVNAT CH sehr gut bewährt hat. Im ersten Jahr wurden bereits 6000 Zyklen erfasst und analysiert.

Folgende Zyklus-Typen werden durch die IVF Analytics Online- Plattform erhoben: Frisch-Zyklus / Kryo-Zyklus / Vernichtungs-Trans-port-Zyklus / Import-Zyklus

Wichtige Funktionen und Eigenschaften der Plattform

· Zugang zur Web-Schnittstelle haben nur berechtigte Personen mit einem gültigen Benutzernamen und Passwort. Der Zugang zu den verschiedenen Aktivitäten und den Daten sind über die dem Benutzer zugeordnete Rolle geregelt. Die Daten anderer Nutzer können nicht eingesehen werden. So kann z.B. ein Mitarbeitender eines Zentrums nur auf die Daten des eigenen Zent-rums zugreifen.

· Es erfolgt eine eindeutige Paar- Identifikation über die verschie-denen Zentren hinweg – für Paare, welche Zentren wechseln.

· Ein Steuerelement des Registry regelt sowohl die Zuordnung und Speicherung der verschiedenen erhobenen Grundinformationen der Paare als auch aller Zentren und Sub-Zentren.

· Die Lösung beinhaltet auch eine Eizellenbuchhaltung. Damit kann jederzeit kontrolliert werden, wie viele Eizellen pro Paar „aufgenom-men“, wie viele eingefroren wurden und wie viele noch zur Verfügung stehen.

· Im FIVNAT Fragebogen werden alle Informationen in Bezug auf die Behandlung eingegeben, wie z.B. Anamnese, Zyklus, PickUp, Transfer,

· Eine Programmierung einer Zusatz-funktion zum Erstellen von PDF-Files, welche das Ausdrucken jedes einzelnen online eingegebenen Fal-les bzw. dessen Erhebungsformulars erlauben, ist jederzeit möglich.

· Die Lösung wird in der DyneCloud der Firma in der Schweiz betrieben.

· Dem Datenschutz wird grösster Wert beigemessen. Alle Eingaben und Abfragen erfolgen mit der best-möglichen Verschlüsselungstech-nologie (SSL-Verschlüsselung) und sind passwortgeschützt. Dynelytics schützt seine Server und die darauf liegenden Daten mit mehrfachen Firewalls. Dynelytics garantiert die Wahrung der Anonymität der eingegebenen Daten.

· Die IVF Analytics Online-Platt-form kann einfach und schnell an länderspezifische Erfordernisse angepasst werden.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.sgrm.orgwww.dynelytics.com/de/kunden

Schwangerschaften, etc.

· Datenblätter, die nur teilweise ausgefüllt werden, können später wieder geöffnet und beendet werden, so dass die Berechtigten ihre jeweils noch offenen Fälle sehen und bearbeiten können. Abgeschlossene Fälle können jederzeit im „View-Modus“ angeschaut werden.

· Data Quality Control: eine spe-zifische Plausibilitätskontrolle der Daten erfolgt bereits bei der Dateneingabe.

· Die Speicherung aller Daten erfolgt in einer Datenbank. Ein Datenex-port ist im SPSS Statistics- und Excel-Format möglich.

· Über die Webseite kann das FIVNAT Datacenter als Administrator jederzeit selber die Berechtigungen für den Zugriff auf die IVF Analytics Online- Plattform verwalten.

· Die Online-Auswertung ist so eingerichtet, dass die berechtigten Zentren ohne lokale Softwareinstal-lation, nur mittels eines Browsers selber auf Datensätze zugreifen und tagesaktuelle Auswertungen vornehmen können.

· Die vordefinierten Standardauswer-tungen erlauben es den berechtig-ten Zentren, jederzeit einen aktuel-len Vergleich der eigenen Fälle mit dem allgemeinen anonymisierten Benchmark auszuführen.

· Eine Ergänzung der Online-Formu-lare zu einem späteren Zeitpunkt mit zusätzlichen Variablen ist jederzeit möglich. Aus Gründen der Datenkonsistenz ist es aber sinnvoll, solche Anpassungen der Daten-struktur nur ca. einmal pro Jahr vorzunehmen.



Das Gallengangskarzinom ist ein bösartiger Tumor der Gallengänge, welche die Galle von der Leber in den Dünndarm abfliessen lassen. Die meisten Patienten mit diesem Tumor entwickeln eine Gelbsucht als Folge einer Verengung der Gal-lengänge. Im Fall einer längerdau-ernden Abflussbehinderung können Fehlfunktionen der Leberzellen, zunehmende Mangelernährung, Blutgerinnungsstörungen, Juckreiz, Nierenfunktionsstörungen und Entzündungen der Gallengänge auf-treten. Das perihiläre Gallengangs-karzinom ist eine der gefährlichsten Krankheiten mit einer geringen Überlebenschance.

Neu entwickeltes Beurtei-lungssystem verbessert die TherapieDas Fehlen eines verlässlichen Sys-tems zur Erfassung der Stadien dieser seltenen Krebsform ist das Haupthin-dernis beim Vergleich von Resultaten zwischen verschiedenen Zentren.

Dies erschwert die Suche nach den besten Therapien für jeden Typ und jedes Stadium der Krankheit.

Deswegen entwickelte eine Gruppe führender Ärzte aus Zürich, Nagoya, Baltimore, Rochester und Berlin ein neues System zur Bestimmung der Tumorgrösse, der Ausbreitung der Krankheit sowie weiterer Faktoren des Gallengangskarzinoms.

Nach der Festlegung des entspre-chenden neuen Klassifizierungs-Schemas beauftragte die Exper-tengruppe Dynelytics mit der Erstellung einer Online-Lösung, welche die Erfassung, Verwaltung und Analyse der Daten von Pati-entinnen und Patienten mit dieser seltenen Krankheit ermöglicht.

Ein solches Register mit standardi-sierten und vergleichbaren Daten verschiedener Zentren wird die Identifizierung von optimalen Krite-rien zur Behandlung der Krankheit erleichtern.

Der Vorstand und das wissenschaft-

liche Komitee der Expertengruppe wird von zwei Spezialisten des Universitätsspitals Zürich geleitet: Prof. Dr. Pierre-A. Clavien und Dr. Michelle de Oliveira.

Die Ziele des neuen internatio-nalen perihilären Gallengangs-karzinom-Registers sind

· Das Führen eines weltweiten Registers von Patienten mit einer teilweisen Leberentfernung oder einer Lebertransplantation.

· Das Entwickeln eines relevanten Klassifizierungs-Schemas basierend auf standardisierten Register-Daten.

· Das Korrelieren von Tumor-Eigen-schaften mit Behandlungsstrategien und Überlebensraten.

· Das Identifizieren von Kriterien für Therapie-Richtlinien zur optimalen Behandlung der Patienten inklusive Operationen und Leber-Transplan-tationen.


Das weltweit operierende Gallen-gangskarzinom-Register funktioniert mit einer Healthcare Analytics-Lösung von Dynelytics

„Zuerst möchte ich dem Team von Dynelytics gratulieren für die Unterstüt-

zung und sagen, wie sehr ich das System zum Hochladen der medizinischen

Bilder liebe. Es ist toll geworden; herzlichen Dank!“ Dr. Michelle de Oliveira,

Vorsitzende des wissenschaftlichen Komitees


Teilnahmeberechtigt sind Spitäler in der ganzen Welt, welche Patien-tinnen und Patienten mit Gallen-gangskarzinom operieren. Die User in diesen Spitälern können die Daten direkt online eingeben. Dazu reicht einer der üblichen Browser, ohne dass zusätzliche Software installiert werden muss. Nach einer Registrierung der User stellt ihnen das Data Center des Universitätsspi-tals Zürich ein Login zur Verfügung.

Auf die Vertraulichkeit der Patien-tendaten wird bei diesem Projekt höchsten Wert gelegt. Die erho-benen Daten beziehen sich auf die Demographie, die Symptome, Laborresultate, Therapien, Operati-onen sowie auf die Überlebensraten der Patienten.

Das Healthcare Analytics Portal von Dynelytics Der technische Teil des Gallen-gangskarzinom-Registers wurde von Dynelytics implementiert. Die Lösung besteht aus professioneller Standard-Befragungssoftware und einer massgeschneiderten Verwal-tungs- und Analyse-Umgebung.

Die eingesetzte Software “IBM SPSS Data Collection Web” macht es z.B. möglich, einmal begonnene Datenerhebungen zu unterbrechen und erst später zu komplettieren. Berechtigte Personen haben Zugang zu den eigenen, noch offenen Fällen und können diese erst zum ge-wünschten Zeitpunkt abschliessen.

Zwei Fragebogen stehen zum Aus-füllen zur Verfügung: Einerseits der Basisfragebogen mit dem Anfangs-status und den wichtigsten Angaben zu den Patienten, andererseits der Follow-up-Fragebogen zum weite-ren Verlauf der Krankheit nach der Entlassung aus dem Spital. Der Ver-laufsfragebogen sollte mindestens alle 6 Monate neu ausgefüllt werden.

Bei fehlenden Follow-up-Eingaben wird zum richtigen Zeitpunkt auto-matisch ein Erinnerungsmail an die zuständige Ärztin, den zuständigen Arzt geschickt.

Dynelytics implementierte eine HTML-Oberfläche als Webportal für die einfache und komfortable Verwaltung der registrierten Benut-zer, der Patienten, der Fragebogen und der noch offenen Fälle. Dieses Webportal kontrolliert mittels Login und Passwort den Zugang für berechtigte Benutzer und sorgt mittels festgelegter Rollen dafür, dass jeder Nutzer nur die ihn selbst betreffenden Daten einsehen kann.

Die komplette Lösung mit allen vertraulichen Patientendaten wird verschlüsselt auf den Servern von Dynelytics in der Schweiz, in der DyneCloud, gehostet. Auftragge-bern und Usern entsteht keinerlei Aufwand für Software-Installation und -Betrieb.

Das neue Register erlaubt Dr. Mi-chelle de Oliveira vom federführen-den Universitätsspital Zürich den Daten-Download als SPSS Statistics File und somit die direkte Analyse aller eingegebenen Fälle. Die inter-nationale Ausrichtung des Registers ist für die medizinische Forschung besonders hilfreich, da pro Land und Jahr jeweils nur wenige neu auftretende Fälle dieser gefährli-chen Krebsart registriert werden.

Dank integrierten Bildern den Krankheitsverlauf besser ver-stehenAls spezielle Anforderung dieses Projektes programmierte Dynelytics innerhalb des Webportals eine

Zusatzfunktion, die es erlaubt, zu jedem Patienten bis zu 7 Untersu-chungsbilder (z.B. von Magnetre-sonanztomographie, Computerto-mographie oder Cholangiographie) in der Datenbank zu speichern. Dabei ist es sogar möglich, auf den Bildern Markierungen vorzuneh-men, um auf interessante Befunde hinzuweisen.

Beteiligte Ärztinnen und Ärzte kön-nen nun jederzeit in der Liste der aufgeführten Besuche der eigenen Patienten auf das PDF-Symbol kli-cken. Dann öffnet sich ein PDF-File zur ausgewählten Untersuchung mit allen eingegebenen Patienten-Angaben inklusive den hochgelade-nen Bildern.

Dr. Michelle de Oliveira war von der programmierten Lösung bein-druckt: “Zuerst möchte ich dem Team von Dynelytics gratulieren für die Unterstützung und sagen, wie sehr ich das System zum Hochladen der medizinischen Bilder liebe. Es ist toll geworden; herzlichen Dank!“

In Zukunft soll diese Healthcare Analytics Lösung auch Funktionen zur Online-Analyse und zum Bench-marking beinhalten, um die Daten der behandelten Patientinnen und Patienten sofort weltweit visualisie-ren und vergleichen zu können.

Lesen Sie mehr über dieses Projekt unter:cholangioca.org/project.html


Das neue Register erlaubt den Daten-Download als SPSS Statistics File und somit die direkte Analyse aller eingegebenen Fälle.



SPSS forever young – Highlights der Version 21

Offenheit ist Trumpf bei IBM SPSS Statistics 21. Anspruchsvolle Datenanalysen

sind zunehmend gefragt. Und hier setzen die Stärken von SPSS Statistics an.

Die diesjährige Ausgabe von SPSS Statistics bietet zudem Beschleunigungen

und neue Funktionen.

SOFTWARE IBM SPSS Statistics 21

Schon seit vielen Jahren hält der Trend an: Datenanalysen werden in immer mehr Bereichen immer wichtiger - sowohl bei Unternehmen wie auch im öffentlichen Bereich. Business Intelligence Lösungen ge-hören heute zur selbstverständlichen Infrastruktur der meisten Unterneh-men und Institutionen. Aber immer häufiger reichen die deskriptiven Statistiken von Business Intelligence nicht mehr aus, um wettbewerbsfä-hig zu bleiben. Differenziertere Ana-lysen sind daher zunehmend gefragt. SPSS Statistics kann deshalb seine Stärken voll ausspielen – Statistics bietet flexible End-to-End Analytics mit den neuesten und fortschritt-lichsten Methoden und dies auch noch äusserst benutzerfreundlich.

Java Integration kommt neu dazuDie Version SPSS Statistics 21 hat wiederum das Spektrum der Mög-lichkeiten erweitert. Offenheit war schon immer ein wichtiger Punkt für SPSS – Erweiterungen von Statistics mittels Python und/oder R boten schon bis anhin spannende Möglich-keiten, wovon beispielsweise auch die Dynelytics Decision Matrix zeugt (siehe separater Artikel). Statistics 21 erweitert diese Möglichkeiten nun mit Java. Es ist jetzt möglich, das SPSS Statistics Backend aus einer Java-Applikation aufzurufen, oder

innerhalb von Statistics Java-Exten-sionen zu benutzen. Dies wird durch ein Plug-in-Package ermöglicht,

analog zu Python und R. Da Java heute im Programmierbereich einer der wichtigsten Standards ist, wird die Offenheit von SPSS Statistics wesentlich erweitert.

Zahlreiche Weiterentwicklun-gen geben mehr PowerPunkto Analysen ist SPSS Stati-stics Base mit den Monte-Carlo-Simulationsmöglichkeiten ergänzt worden. Monte-Carlo-Simulation ist ein Verfahren aus der Stochastik, bei dem sehr häufig durchgeführte Zufallsexperimente die Basis dar-stellen. Es wird dabei versucht, mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie analytisch nicht oder nur aufwändig lösbare Probleme numerisch zu lösen.

Natürlich wurde auch an Optimie-rungen der bereits bestehenden Möglichkeiten gearbeitet. So hat sich die Performance beim Mergen von Dateien wesentlich verbessert.

Daten-Dateien und Output-Dateien können mit einem Passwort ge-schützt werden und es bestehen

erweiterte Möglichkeiten, effizient Datensätze vergleichen zu können. Auch der Kompressionsalgorithmus für Daten ist nun leistungsfähiger und Cognos-Daten können flexibler direkt eingelesen werden.

Die Performance der Server-Kom-ponente - die separat erhältliche Software SPSS Statistics Server 21

- wurde abermals verbessert, dies vor allem auch spezifisch im Hinblick auf Big Data-Fragestellungen.

Kurz: Die weltweit führende Statistik-Software für Unternehmen, Behörden, Forschung und akademi-sche Institutionen wird kontinuier-lich erweitert und modernisiert und bleibt so forever young.

Lesen Sie mehr über IBM SPSS Statistics:www.dynelytics.com/de/software

Die weltweit führende Statistik-Software für Unterneh-men, Behörden, Forschung und akademische Instituti-onen wird seit mehr als 40 Jahren kontinuierlich erwei-tert und modernisiert und bleibt so forever young.


Thema immer breiter diskutiert wird. Das heisst, dass nicht nur der Bedarf an Speicher- und Datenver-waltung wächst, sondern dass auch ein immer grösser werdender Fun-dus zur Verfügung steht, aus dem

„gelernt“ werden kann und muss. In einem zunehmend kompetitiven Umfeld wird es immer wichtiger, aus den Daten zu lernen – nur wer aus der Vergangenheit lernt und die richtigen Schlüsse zieht, kann in der Gegenwart optimal handeln und damit die Weichen für eine erfolg-reiche Zukunft stellen.

Einfach Fragen an die Daten stellenAus den Daten zu lernen heisst nicht nur, in den Daten zu suchen, sei es mit Suchmaschinen oder mit sogenannten Business Intelligence Werkzeugen. Lediglich vordefi-

Predictive Analytics –Aus Daten wird Wissen

In Unternehmen und öffentlichen Institutionen fallen immer mehr elektronisch

gespeicherte und somit einfach verfügbare Daten an. Diese Daten stellen das

„Langzeitgedächtnis“ bzw. das „Wissen“ eines Unternehmens dar. Die Nutz-

barmachung dieses Wissens ist eine der grössten Herausforderungen in der

Unternehmensentwicklung. Die hierfür zur Verfügung stehenden Werkzeuge

reichen von ausgefeilten Suchalgorithmen über schnelle interaktive Auswer-

tungswerkzeuge bis zu Data Mining- und Text Mining-Lösungen, die gezielt in

den Daten nach Mustern suchen, Strukturen erkennen und aus diesen lernen.

nierte Reports erstellen zu lassen, bedeutet, dass man das Potential der Daten nur sehr wenig nutzt. So können nur Zusammenhänge gefunden werden, die auch explizit gesucht wurden – neue Erkennt-nisse fallen nicht an. Manuell nach Zusammenhängen zu suchen ist mit Sicherheit interessant, wird jedoch bei den gigantisch wachsen-den Datenvolumen ineffizient.

Viel effizienter ist es hingegen, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen. So könnte beispielsweise eine wichtige Frage eines Telekom-munikationsanbieters lauten: „Im letzten Monat sind auffallend viele Kunden zur Konkurrenz gegangen. Gibt es hier typische Muster bei denjenigen, die gekündigt haben?“ Eine andere Frage eines Unterneh-mens könnte sein: „Wie stelle ich

BACKGROUND

Von Josef Schmid, Managing Partner Dynelytics AG. Der Artikel erschien in leicht gekürzter Fassung in scorecard - das Themenmagazin für Führungskräfte. Themenschwerpunkt: ICT Impulse für Wirtschaft und Gesellschaft, Juni 2012

Wer aus seinen Datenbestän-den das Richtige lernt, hat einen grossen Wettbewerbs-vorteilDie weltweit gespeicherten und damit für Auswertungen zur Ver-fügung stehenden Daten wachsen Jahr für Jahr exponentiell: Es gibt Schätzungen, die besagen, dass im Jahre 2010 auf magnetischen und optischen Speichern etwa 988 Exabyte zu finden waren, während es im Jahre 2002 nur zwei Exabyte und im Jahre 2006 immerhin schon 161 Exabyte waren… ein Exabyte entspricht einer Milliarde Gigabyte, einer Grösse, die uns unterdessen wohl vertraut sein dürfte.

Diese Datenmenge wächst weiter-hin an, und Diskussionsthemen wie

„Big Data“, „Social Analytics“ oder „Map Reduce“ zeigen, dass dieses


sicher, dass personelle Ressour-cen auch in Zukunft nicht knapp werden?“ Zur Beantwortung solcher Fragen existieren bereits sehr erfolgreiche Methoden, die automa-tisch Muster in Daten suchen, die Resultate verständlich aufbereiten und zur Wiederverwendung zur Verfügung stellen.

Predictive Analytics geben die richtigen AntwortenDiese Art der Wissensgewinnung ist auch unter den Begriffen „Predic-tive Analytics“ oder „Data Mining“ bekannt. Konkret bedeutet dies eine schnelle und effiziente Nutzbarma-chung komplexer mathematischer Algorithmen für die Praxis. Hierfür gibt es bereits seit einiger Zeit stan-dardisierte Software und standar-disierte Vorgehensweisen, die auch Business-User ohne IT-Hintergrund relativ schnell verstehen und an-wenden können. Damit lassen sich Problemstellungen effizient bearbei-tet und es wird in der Regel auch sehr schnell ein positiver Return-on-Investment erzielt. Nebst Metho-den aus dem Bereich der künstli-chen Intelligenz („Data Mining“) werden auch klassische statistische Ansätze angewendet ebenso wie die automatische Analyse von Freitex-ten („Text Mining“).

Viele Unternehmen „befragen“ Daten bereits seit einigen Jahren erfolgreich auf diese Weise. Die Methode wird für verschiedenste Fragestellungen branchenüber-greifend angewendet – von der Telekommunikation über den Gesundheitsbereich bis hin zum Fundraising.

positiven Return on Investment erzielen. Wichtig ist auch zu wissen, dass keinesfalls „perfekte“ Daten für erfolgreiche Analysen vonnöten sind: Meist lässt sich Data Mining mit den in einem Unternehmen bereits vorhandenen Daten schon sehr erfolgreich aufsetzen – Optimierun-gen im Datenmaterial sind häufig die Folge erster Projekte und nicht die Voraussetzung.

Die Zukunft gehört dem Predictive EnterpriseDie neue Art der Daten-Analyse wird immer mehr Unternehmen „durch-dringen“ und die Anwendung von Predictive Analytics wird zu einer unternehmerischen Kernkompetenz werden: Unternehmen und Instituti-onen nutzen ihre Datenbestände so, dass sie nicht nur Antworten erhal-ten auf Fragen, die das Customer Re-lation Management oder Marketing-Optimierungen betreffen, sondern auch beispielsweise das Personalma-nagement oder die Risikoprävention. Auch in der Produktentwicklung oder in der Produktion können Predictive Analytics einen entschei-denden Wettbewerbsvorteil bringen. Der Schlüssel für den Erfolg ist ein Knowhow-Transfer durch Experten und deren Unterstützung dabei, Pre-dictive Analytics so zu integrieren, damit wirklicher Businessnutzen entsteht. Unternehmen, die sich so als „Predictive Enterprise“ aufstellen, können Entwicklungen mit hoher Treffsicherheit voraussehen und frühzeitig entsprechende Massnah-men ergreifen, bevor Handlungsbe-darf überfällig wird.

Diesen Artikel finden Sie als PDF unter:www.dynelytics.com/de/publikationen/

Cases aus der Unternehmens-praxis, die nicht nur im Cus-tomer Relation Management zu massiven Verbesserungen führten

· Churn Prevention: welche Kunden haben eine hohe Wahrscheinlich-keit, die Kundenbeziehung zu beenden?

· Cross- und Upselling: wo bestehen grössere Chancen für Zusatzab-schlüsse?

· Segmentierungen: Gibt es klar abgrenzbare Gruppierungen in der Kundenbasis, die unterschiedlich kontaktiert werden sollen?

· Affinitätsmodelle: Positionierung von Kunden aufgrund einer Affini-tätstopologie.

· Fraud Detection: in welchen Fällen besteht erhöhte Gefahr für betrüge-risches Verhalten?

· Risk: gibt es Gruppen mit erhöhter Konkurswahrscheinlichkeit?

· Advanced Web Analytics: mehr als deskriptive Erkenntnisse aus Web-daten herausholen.

· Ad hoc Analysen mit Data Mining Werkzeugen in der Medizin

Auf das richtige Vorgehen kommt es anDie Daten sind da und auch die Werkzeuge stehen zur Verfügung – kritisch für ein erfolgreiches „Heben der Datenschätze“ ist jedoch ein sys-tematisches, zielorientiertes Vorge-hen. Bereits vor Jahren erstellte ein firmenübergreifendes Konsortium eine Systematik für eine optimale Vorgehensweise im Data Mining, die sich weltweit bewährt hat. Mit Hilfe dieses Vorgehens lassen sich oft sehr schnell erste Erfolge mit einem

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SOFTWARE PREDICTIVE ANALYTICS · PREDICTIVE ANALYTICS - DATA MINING 12 DYNEDATAMINING-TEMPLATES 26 PREDICTIVE ANALYTICS – entscheidungsrelevantes Wissen aus Daten SOFTWARE & KURSE