Business Analytics Blogs
Data Science: in 3 concrete stappen van kostenpost naar business-driver
Leestijd: 6 minuten Voor de Boardroom blijft de toegevoegde waarde van Data Science vaak ongrijpbaar. In dit blog lees je de belangrijkste drie redenen en een concreet advies om deze te overwinnen.
7 aandachtspunten voor ethiek en transparantie bij toegepaste AI
Leestijd: 6 minuten Iedereen die bezig is met het verbeteren van prestaties is overtuigd van de mogelijkheden en de kracht van Artificial Intelligence (AI). Hoe kun je ervoor zorgen dat je AI op een verantwoorde manier inzet?
‘Onvindbare’ gepensioneerden vinden in beperkte pensioendata
Leestijd: 2 minuten Hoe kunnen we met de weinig beschikbare data tóch aanknopingspunten vinden om zo meer ‘onvindbare’ gepensioneerden op het spoor te komen?
Vooruitzien is regeren: verbeter je voorspellingen met modelvalidatie
Leestijd: 3 minuten Als je weet met welke scenario’s je rekening dient te houden, kun je met je organisatie proactief inspelen op de toekomst.
3 redenen om CI/CD te implementeren binnen jouw Machine Learning-applicatie
Leestijd: 5 minuten Lees welke voordelen je kunt behalen door CI/CD toe te passen in het ontwikkelings- en productieproces van je ML-applicatie.
Shapley Value: zo verklaar je hoe een Analytics-model tot een voorspelling komt
Leestijd: 4 minuten Weten hoe een Analytics-uitkomst tot stand is gekomen? Shapley Value is bij uitstek geschikt om van een black box-model een transparante white box te maken.
Met deze 7 criteria voorspel je het succes van je Analytics-model
Leestijd: 4 minuten Hoe weet je of het Analytics-model dat je wilt ontwikkelen ook echt een positieve bijdrage zal leveren? Het is belangrijk de slagingskans helder in kaart te brengen.
Zo zorg je voor vertrouwen in Machine Learning-toepassingen
Leestijd: 2 minuten De grootste uitdaging van Machine Learning is: vertrouwen wij de denkende machine? Om dat te durven doen, moeten we zijn denkproces kunnen interpreteren.
In 5 stappen naar Interpretable Machine Learning
Leestijd: 5 minuten De crux van Interpretable Machine Learning (IML) is te bewijzen hoe een autonoom, geautomatiseerd besluit tot stand is gekomen. Dit doe je in 5 stappen.
Hoe Shapley Value helpt bij optimale conversie-attributie van je marketingkanalen
Leestijd: 3 minuten Een op Shapley Value gebaseerd Multi Touch Attributiemodel (MTA) is een geweldig effectieve ‘actionable insight’ om de omzet te vergroten.
Grip op het digitaliseren van je klantcontact met Customer Service Analytics
Leestijd: 3 minuten Maak slim gebruik van de praktische toepasbaarheid van Customer Service Analytics en krijg grip op het digitaliseren van je klantcontact.
De zonnebrillengrens van fraude
Leestijd: 3 minuten Hoe je met een slimme combinatie van Machine Learning technieken en modellen zorgt voor snelle en betere detectie van fraude, ook onder het grensbedrag.
Wat is het verschil tussen Machine Learning, Deep Learning en Artificial Intelligence?
Leestijd: 6 minuten Drie hot items van nu zijn Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL). Wat betekenen deze termen en wat zijn de verschillen?
Twee cruciale tips om je analytics-project te laten slagen
Leestijd: 3 minuten Hoe geavanceerder je analytics-project, hoe meer het oplevert? Het tegendeel is vaak waar. Een simpele analyse kan veel waarde toevoegen, mits goed uitgelegd.
Marketing Analytics: van gedrag voorspellen naar gedrag beïnvloeden
Leestijd: 3 minuten De crux van Data Science in marketing is begrijpen hoe marketing waarde toevoegt. Als je dat inzicht hebt, kun je een goed Data Science-model ontwikkelen.
De voor(oor)delen van data en algoritmes
Leestijd: 3 minuten Data-analyse en algoritmes zijn gereedschappen die worden ingezet door mensen. Dit betekent dat ze (bewust of onbewust) verkeerd kunnen worden gebruikt.