SW Analytics – Data Science. Modelowanie statystyczne i ekonometryczne.

SW Analytics – Data Science. Modelowanie statystyczne i ekonometryczne.

Od początku swojej działalności SW Research łączy kompetencje biznesowe, badawcze oraz IT. Znajomość technologii big data i analizy danych, w połączeniu z umiejętnościami programowania, a także umiejętnościami komunikacyjnymi tworzą unikalną kombinację na polskim rynku badawczym.

Posiadamy bogate doświadczenie w modelowaniu zarówno w big, medium oraz small-data. Oznacza to, że od strony analitycznej wspieramy zarówno większe procesy opierające się na obszernych zbiorach danych, jak i standardowe ilościowe projekty badawcze. 

Jakie są zalety korzystania z modelowania i ekonometrii?

SW Analytics to wiele korzyści, które wykraczają poza klasyczne badania ilościowe. Zakres prac, które oferujemy w ramach usługi to:

•    Analizy wielowymiarowe (modele ekonometryczne, analizy segmentacyjne, skalowanie, drzewa decyzyjne)
•    Weryfikacja hipotez statystycznych
•    Diagnozy i prognozy dotyczące struktury konsumentów
•    Badanie efektywności działań komunikacyjnych, wydatków na media itp.
•    Modelowanie decyzji konsumenckich
•    Weryfikacja modeli naukowych  
•    Analizy NRBA (non-response bias analysis) 

W ramach SW Analytics wykorzystujemy różne technologie, w zależności od potrzeb Klienta:

Z naszych usług analitycznych skorzystali już m.in:

•    Arriva
•    Discovery Polska
•    Eurocash
•    Forte Meble
•    Garden of Words
•    Grupa Żywiec
•    Klavo
•    Multimedia Polska
•    Ringier Axel Springer Polska 
•    Stowarzyszenie Tak/Tyka Kultura
•    Szkoła Główna Handlowa
•    UNICEF Polska
•    Unilink
•    Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
•    Wavemaker

Jak zamówić modelowanie lub ekonometrię?

Realizujemy zarówno analizy całościowe, jak i wybrane fragmenty (np. w celu pogłębienia wniosków z badania ilościowego). W celu wyceny prosimy o kontakt mailowy lub telefoniczny (poniżej).

Elementy modelowania

Poniżej przedstawiamy podstawowe kroki, jakie wykonujemy w trakcie procesu analizy danych:

1.Przygotowanie danych do analizy (data processing)

•    Przygotowanie zbiorów danych w odpowiednim formacie
•    Ujednolicanie formatu zbiorów danych
•    Łączenie zbiorów danych
•    Przekształcenia zbiorów danych (np. transpozycje, agregacje i in.)

2. Weryfikacja jakości danych (quality management)

•    Sprawdzenie kompletności zbioru danych
•    Analiza braków danych, imputacja
•    Weryfikacja spójności logicznej i poprawności zakresów zmienności 
•    Merytoryczna analiza odpowiedzi tekstowych

3. Rozwiązanie wstępne (preliminary model)

•    Pomocnicze analizy i testy
•    Weryfikacja pierwszych hipotez
•    Analiza odpowiedzi tekstowych, kodowanie i kategoryzacja
•    Konsultacje z Klientem

4. Rozwiązanie końcowe (final model)

•    Analizy właściwe i dodatkowe
•    Weryfikacja kluczowych hipotez
•    Konsultacje z Klientem

5. Interpretacja wyników (consulting)

•    Pełny opis wyników (od analiz podstawowych do zaawansowanych)
•    Weryfikacja kluczowych hipotez
•    Wizualizacja danych
•    Rekomendacje
•    Konsultacje z Klientem