Data Mining. Competing on Analytics seminar D. 12. december 2007 Kristina Birch. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.
|
|
- Signe Hedegaard
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Data Mining Competing on Analytics seminar D. 12. december 2007 Kristina Birch
2 Agenda Præsentation Hvad er data mining? - og hvorfor taler vi om det? Fra data til analyse til viden Business Drivers for data mining Data Mining i kundens livscyklus Succesfuld data mining Customer Relationship management (CRM) eksempel Cases
3 Præsentation Kristina Birch, cand.merc.(mat.), PhD Statistical Modelling in Marketing brug af statistiske metoder til beskrivelse af effekterne på kundeniveau af forskellige marketingtiltag. Konsulent i SAS Analytics Team Projekter indenfor Pharma-industrien (effekter af medicin / placebo) Shipping-industrien (priser, efterspørgsel) Teleindustrien (marketing - kundeniveau) Banker og realkredit (risikovurdering - Basel II) Fulde projekter, pilotprojekter, sparring, undervisning, workshops, præsentationer osv.
4 Hvad er data mining? Data mining is the process of selecting, exploring and modeling large amounts of data to uncover previously unknown information for a business advantage. Information Mining? Business Value Mining?
5 Hvorfor taler vi om data mining? Vi ønsker, at gå fra sporadisk (subjektiv?) viden om kunderne / maskiner / data til systematisk organisering, analyse og anvendelse af denne (objektive) viden
6 Hvorfor taler vi om data mining? Postbank N.V. 50% response on first mailing paid for DM investment US West Reducing customer churn by any amount is 10 times cheaper than gaining a new customer Bon A Parte Nøglen til kundeloyalitet og mersalg ligger i kendskabet til dine kunder $ / kr. / / /
7 Anden anvendelse Computerworld juni 2007
8 Fra data til analyse til viden Datakilder Struktur Data Mining Adfærdsforudsigelser Segmentering Demografiske data Adfærdsdata Produktionsdata Emnegenerering
9 Grundlæggende mening med data mining Forudsige fremtidig adfærd baseret på historiske facts
10 Business Drivers for data mining Churn Management Segmentation Cross-sell / Up-sell Consumer Basket Analyse Life-time-value models Behavioural models Target Marketing Loyalty analysis Fraud Detection Credit Scoring Pattern recognitions Production breakdown Employee predictions Research
11 Data Mining i kundens livscyklus Acquisition Activation Relationship Management Prospect New Customer Established Customer Former Customer High Value Voluntary Churn Target Market New Customer Initial Customer High Potential Rest of World Low Value Forced Churn Winback
12 Customer Lifetime Value Better cross-selling PROFIT Better retention LOSS TIME
13 Nødvendig ekspertise Data Analytiske metoder Forretningsviden
14 Successful Data Mining Integration of People, Processes, and Technology Data Manager Data Preparation Deployment Services Report Administration Monitor Results Start Formulate Problem Data Miner Exploratory Analysis Descriptive Segmentation Predictive Modeling Deploy Model Accumulate Data Business Manager Manages Campaigns Domain Expert Evaluates Processes & ROI Evaluate Model Data Quality Analysis Predictive Modeling Transform and Select
15 Data Mining Methodology - SEMMA Sample Sampling? Explore Visual Exploration Data Reduction Modify Grouping, Subsetting Transform Model Neural Networks Decision Trees Statistical Techniques Associations, Sequences Assess Model Comparison, New Questions
16 Analytisk Base Tabel (ABT) til prediktiv modellering Cases Inputs Target
17 Modelleringsmetoder Generaliserede Lineære Modeller (m.fl.) Neurale Netværk Beslutningstræer
18 Eksempel: Data Mining tildeler hver kunde en score ID Navn Post.. Score Rank 0102 Lise Grethe John Bente Dorte Bente Tina Frank Britta En scoring (eller sandsynlighed) kan bruges til at rangere kunderne og give dem en rang To kunder kan godt opnå samme score
19 Scoring kan bruges til udvælgelse af kunder Vi har et budget på kr for en direct mail kampagne Vi ved: Hver mailing koster 5 kr. Vi har i alt kunder Hvis vi skulle sende til alle kunder koster det 2.5 mill. Vi har kun råd til at kontakte kunder, men hvem skal vi kontakte?
20 Scoring kan bruges til udvælgelse af kunder Vi benytter scoring til at udvælge de kunder, så vi rammer dem med størst sandsynlighed for respons Uden data mining model: Alle kunder har gennemsnitlig sandsynlighed for respons Kunderne kontaktes efter en subjektiv vurdering Med data mining model: Kunderne scores ved brug af modellen Kunderne ordnes efter score, og dem med højst sandsynlighed for respons kontaktes
21 Brug af lift charts Ved brug af model får vi 100% fat i 65% af de sandsynlige 90% respondenter frem for 80% kun 30%. Et lift på % 60% 50% 40% 30% 20% 10% Response Model No Model 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
22 Beregning af profit for en kampagne DECILE GAINS CUM LIFT SIZE SIZE(Y) SIZE(N) PROFIT , , , , , , , , , , , Antagelser: 350 kr. omsætning pr. respons 5 kr. omkostning pr. mailing kr. i startomkostninger 1 % gennemsnitlig responsrate
23 Typisk profit kurve PROFIT per Decile PROFIT
24 Brug af scoring til at optimere CRM De fleste virksomheder har flere produkter De fleste virksomheder har flere kampagner/tilbud Vi kan bruge data mining modeller til scoring således: At vi vælger de bedste kunder for hver kampagne (optimering af kampagne) At vi vælger den bedste kampagne til hver enkelt kunde (optimering af kunderelationer)
25 Bedste kunder for hver kampagne ID Name KamA KamB KamC 0102 Lars Susan Erik Lene Bettina Poul David Frank Elise 6 8 5
26 Bedste kampagne for hver kunde ID Name KamA KamB KamC 0102 Lars Susan Erik Lene Bettina Poul David Frank Elise Optimering af samtlige kampagner, givet at 1 kunde maksimalt må modtage 2 breve i kvartalet!
27 HVEM GØR DET I VIRKELIGHEDEN?
28 Cases
29 Case om BASEL II Credit Risiko Vurdere / kvantificere risikoen for tab på den enkelte kunde (PD) Kvantificere forventet tab på den enkelte kunde (LGD) Kunderne inddeles i ratingklasser efter risiko Forretningsværdi på flere niveauer Internt kan kunderådgiverne bruge ratingklasserne som en del af beslutningsgrundlaget for bevilling af lån til den enkelte kunde. Eksternt kan banken dokumentere en eventuel lavere risiko på kundeporteføljen og dermed hensætte færre penge til tab. Dette frigiver kapital til f.eks. investeringer
30
31 Competing on Analytics Result: Cut issue detection time by 50%, saving 90 days Reduced warranty costs by 17% We can detect and resolve issues much quicker before a large number of products ever reach customers' homes. Corporate Director of Reliability
32 Text Mining Definition The process of discovering and extracting meaningful patterns and relationships from text collections Text Mining = Data Mining + Natural Language Processing
33 Visualization: Concept Links
34 Cluster Profiles The airbag cluster
35 Copyright 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
36 Copyright 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
37
Intelligent kontrol med SAS
Intelligent kontrol med SAS Hvordan sikrer du dig gennemsigtighed i kontrollen? Business Development Manager Malene Haxholdt 19. april 2007 Agenda Kontrolopgaven Data mining og kontrol Hvad er data mining?
Læs mereText mining hos MAN Diesel
Text mining hos MAN Diesel Stine Fangel, SAS Institute COPYRIGHT 2009, SAS INSTITUTE INC ALL RIGHTS RESERVED Hvad får du med fra dette indlæg? Eksempel på anvendelse af text og data mining Viden om, hvordan
Læs mereData mining er ikke længere nice to have men need to have
mining er ikke længere nice to have men need to have Af Frank Bjergø Agenda Introduktion Hvad er mining og hvordan fungerer det? Eksempler på i Telco mining Hvilke forretningsområder er i gang Hvem er
Læs mereHVAD ER VÆRDIEN AF ANALYTICS FOR DIN VIRKSOMHED
HVAD ER VÆRDIEN AF ANALYTICS FOR DIN VIRKSOMHED AARHUS D. 26. MAJ 2015 PETER ANDERSEN, SAS INSTITUTE THE POWER TO KNOW HVEM ER SAS INSTITUTE? 91 af top 100-virksomhederne på 2013 FORTUNE Global 500 listen
Læs mereSlip fantasien løs big data og high-performance computing er kreativitetens bedste venner
make connections share ideas be inspired Slip fantasien løs big data og high-performance computing er kreativitetens bedste venner Jens Helsted Kristensen, SAS Institute Hvad handler dette indlæg om? Hvis
Læs mereSAS for Customer Experience Analytics
SAS for Customer Experience Analytics Michael Garver Senior Business Advisor, Customer Intelligence Det uafvendelige skift hos kunderne.. Stigning i online shopping og service m.v. Dankort & edankort Int.
Læs mereHigh-Performance Data Mining med SAS Enterprise Miner 14.1
High-Performance Data Mining med SAS Enterprise Miner 14.1 nye procedurer til en mere effektiv modeludviklingsproces Kristina Birch, Advisory Analytical Consultant, SAS Institute Indhold Hvad er High-Performance
Læs mereMichael Hviid Garver Senior Business Advisor. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Analytics som salgsafdelingens forlængede arm Michael Hviid Garver Senior Business Advisor Customer intelligence Optimering af KUNDEVÆRDI Hvad er potentialet af en kundeaccount? Hvilken opsalgsmulighed
Læs mereKursuskalender 2015. Savner du et kursus på listen, er du meget velkommen til at kontakte os på mail: saskurser@sas.com
Kurser Dage januar februar marts april maj juni SAS College SAS College: Analyse 12. & 26. 9. & 23. 7. & 21. SAS College: Data Visualization SAS College: SAS Visual Analytics Advanced Foundation - Programming
Læs mereAgenda. Kort om YouSee. Udfordringer & Vision. Setup & Dataflow. Dynamikken i løsningen. Resultater og femtiden
Agenda Kort om YouSee Udfordringer & Vision Setup & Dataflow Dynamikken i løsningen Resultater og femtiden Agenda Kort om YouSee Udfordringer & Vision Setup & Dataflow Dynamikken i løsningen Resultater
Læs mereHvordan bekæmper Alm. Brand forsikringssvindel med SAS Fraud Framework for Insurance?
SAS USER FORUM SAS USER FORUM Hvordan bekæmper Alm. Brand forsikringssvindel med SAS Fraud Framework for Insurance? Brian Egested, Afdelingschef, Alm. Brand Søren Olsen, Senior Consultant, Risk & Fraud,
Læs mereSocial network analysis
Social network analysis Dorthe Krogh, konsulent Charlotte Holm Friis, seniorkonsulent Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved. Agenda Introduktion Hvad er et socialt netværk? Hvad er social
Læs mereVelkommen SAS Forum 2010
Velkommen SAS Forum 2010 Bent Sørensen Country manager Velkommen til SAS Forum 2010 Faglighed og netværk Velkommen til SAS Forum 2010 en institution gennem 25 år Velkommen til SAS Forum 2010 en institution
Læs mereFreedom2Act. Sales Pipeline Management
Sales Pipeline Management Sikrer øget profitabilitet Skab fremdrift i de mest værdifulde kundesegmenter Copyright 2009-2014 ApS. All rights reserved. 29DEC14 / 1 Sales Pipeline Management Hvis du vil opnå:
Læs mereSkræddersyet A.I. Virtual Expert Platform
Skræddersyet A.I. Virtual Expert Platform Program Hvad koster finansiel regulatorisk compliance? Præsentation af Calcabis Hvad er A.I. egentlig? Hvad kan A.I. bruges til? Hvordan kommer man igang og hvad
Læs meremake connections share ideas be inspired
make connections share ideas be inspired Integration af prædiktive analyser og operationelle forretningsregler med SAS Decision Manager Kristina Birch, chefkonsulent Professional Services, Banking & Mortgage
Læs mereNet Lift Modelling. Peter Steffensen, Senior Principal Consultant. Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved.
Net Lift Modelling Peter Steffensen, Senior Principal Consultant Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved. Net Lift Baggrund Customer Intelligence-modellering Kampagne: Påvirkning af kunde
Læs mereGruppevise Nedskrivninger
Gruppevise Nedskrivninger Søren Johansen, Business Advisor, Risk Intelligence Email: sdksjo@sdk.sas.com Agenda Forskel imellem Basel II og Gruppevise Nedskrivninger SAS-løsning for gruppevise nedskrivninger
Læs merel i n d a b presentation CMD 07 Business area Ventilation
l i n d a b presentation CMD 07 Business area Ventilation 1 Ventilation Sales LTM June 4 097 MSEK EBIT LTM June 449 MSEK 11,0% Two Divisions ADS 85% Comfort 15% YTD June 07 % Sales +31 Nordic countries
Læs mereStørre loyalitet og kundeoplevelse ved brugen af analyser og digitalisering
Større loyalitet og kundeoplevelse ved brugen af analyser og digitalisering 21. Oktober 2015 Lars Monrad-Jensen Head of Lead & Campaign Management TDC Group 1 TDC Group Stor spiller på udfordret marked
Læs mereHvordan sætter jeg Analytics på min radar?
Hvordan sætter jeg Analytics på min radar? Petra Nordby Adamczyk Min baggrund Cand.merc.mat. fra Handelshøjskolen i København 1995-1996 Analytiker i hhv. analyse- og mediabranchen 1997- Stillinger: Konsulent,
Læs mere1:1 Kampagne-evaluering i Danske Bank
SAS Forum 1:1 Kampagne-evaluering i Danske Bank Cathrine Pough Pedersen, Business Intelligence & Analytics Thomas Vasehus, Business Intelligence & Analytics 4 Oktober 2012 Hvem er vi Cathrine Pedersen,
Læs mereBrug af Two-Stage modelling til responsmaksimering af directmail-kampagner i PensionDanmark
Brug af Two-Stage modelling til responsmaksimering af directmail-kampagner i PensionDanmark Peter Steffensen SAS Institute Jesper Michelsen PensionDanmark PensionDanmark Arbejdsmarkedspensionsselskab etableret
Læs mereSAS Digital Intelligence
Strukturede data på digital kundeadfærd Simon Topp, SAS Insitute, oktober 2015 Simon.Topp@sas.com SAS Digital Intelligence Agenda SAS Digital Intelligence introduktion Leverance SAS CXT Detailed data store
Læs mereLars Bøje Jepsen CRM Manager FRA 1:ALLE TIL MÅLRETTET OG SEGMENTERET 1:1 DIALOG
Lars Bøje Jepsen CRM Manager FRA 1:ALLE TIL MÅLRETTET OG SEGMENTERET 1:1 DIALOG AGENDA Kort intro af Øresundsbron Salgsmål for CRM indsatsen Målgruppe og segmentering Customer Life Cycle program Udvikling
Læs mereSoftware Design (SWD) Spørgsmål 1
Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Activity Milestone Artifact Spørgsmål
Læs mereByg din informationsarkitektur ud fra en velafprøvet forståelsesramme The Open Group Architecture Framework (TOGAF)
Byg din informationsarkitektur ud fra en velafprøvet forståelsesramme The Open Group Framework (TOGAF) Otto Madsen Director of Enterprise Agenda TOGAF og informationsarkitektur på 30 min 1. Introduktion
Læs mereAvancerede analysemetoder i den offentlige sektor
Avancerede analysemetoder i den offentlige sektor IT Historisk betydning for SKAT Data Warehouse Side 2 Big data i SKAT i dag Elektronisk borgerkontakt Udarbejdelse af standardrapporter til skattemedarbejdere
Læs mereDemo af PROC GLIMMIX: Analyse af gentagne observationer
Demo af PROC GLIMMIX: Analyse af gentagne observationer Kristina Birch, seniorkonsulent, PS Banking Agenda Uafhængige vs. afhængige observationer Analyse af uafhængige vs. afhængige observationer Lille
Læs mereHvad er Asset Management
Hvad er Asset Management 1 Klaus Rosendal Head of the Water Department Grontmij Denmark M : +45 2723 6645 E: Klaus.Rosendal@grontmij.dk Javier Serrano Alonso Technical Director Grontmij UK M : +44 7738
Læs mereLovkrav vs. udvikling af sundhedsapps
Lovkrav vs. udvikling af sundhedsapps Health apps give patients better control User Data Social media Pharma Products User behaviour Relatives www Self monitoring (app) data extract Healthcare specialists
Læs mereEffekt Effekt Effekt. Sådan skaber du succes med direct mail
Effekt Effekt Effekt Sådan skaber du succes med direct mail PostNord Susanne Rose Plum Head of Marketing & Sales Support, Mail & Communication, PostNord Juryformand, Direct Marketing Prisen EFFEKT EFFEKT
Læs mereTime- og eksamensplaner, efterår 2014
Time- og eksamensplaner, efterår 2014 For at undgå sammenfald af timer og eksaminer er planlægningen af undervisning og eksamen på cand.merc. gennem flere år sket med udgangspunkt i nedenstående fagklynger.
Læs mereHACKERNE BLIVER BEDRE, SYSTEMERNE BLIVER MERE KOMPLEKSE OG PLATFORMENE FORSVINDER HAR VI TABT KAMPEN? MARTIN POVELSEN - KMD
HACKERNE BLIVER BEDRE, SYSTEMERNE BLIVER MERE KOMPLEKSE OG PLATFORMENE FORSVINDER HAR VI TABT KAMPEN? MARTIN POVELSEN - KMD HVILKEN BIL VIL DU HELST KØRE GALT I? Bemærk at brug og antal Bemærk at brug
Læs mereKursusoversigt for juli 2007 januar 2008
Matcher dine kompetencer din rolle og dine opgaver Kursusoversigt for juli 2007 januar 2008 MERE KURSUS FOR FÆRRE PENGE Vores ekspertundervisere er kvalificerede instruktører, der arbejder som SAS konsulenter,
Læs mereSoftware Design (SWD) Spørgsmål 1
Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Artifact Milestone Du skal relaterer
Læs mereSiteCover Supplying fair weather for the construct ionindust ry
SiteCover Supplying fair weather for the construct ionindust ry SiteCover Præsentation Erfaring med at rejse kapital Lessons learned SiteCover Supplying fair weather for the construct ionindust ry When
Læs merePublic Analytics Tema: Effektmåling
Public Analytics Tema: Effektmåling Tirsdag den 19. marts 2013 1 22 MARCH 2013 2012 COPYRIGHT SAS INSTITUTE Public Analytics Tema: Effektmåling Tirsdag den 19. marts 2013 2 22 MARCH 2013 2012 COPYRIGHT
Læs mereCONNECTING PEOPLE AUTOMATION & IT
CONNECTING PEOPLE AUTOMATION & IT Agenda 1) Hvad er IoT 2) Hvilke marked? 1) Hvor stor er markedet 2) Hvor er mulighederne 3) Hvad ser vi af trends i dag Hvad er IoT? Defining the Internet of Things -
Læs mereIBM Software Group. SOA v akciji. Srečko Janjić WebSphere Business Integration technical presales IBM Software Group, CEMA / SEA IBM Corporation
IBM Software Group SOA v akciji Srečko Janjić Business Integration technical presales IBM Software Group, CEMA / SEA Service Oriented Architecture Design principles and technology for building reusable,
Læs mereINNSIKTSBASERT BORGERDIALOG VED HJÆLP AF CITIZEN INTELLIGENCE
INNSIKTSBASERT BORGERDIALOG VED HJÆLP AF CITIZEN INTELLIGENCE SAS ERFARING FRA DEN OFFENTLIGE SEKTOR 30-01-2015 JONAS MUNK, BUSINESS ADVISOR NORDIC COE INTEGRATED MARKETING MANAGEMENT AGENDA Situation
Læs mereProfitable kunder. Udfordringer & muligheder med tilfredshed, loyalitet og profitabilitet. Per Østergaard Jacobsen & Torsten Ringberg
Profitable kunder Udfordringer & muligheder med tilfredshed, loyalitet og profitabilitet Per Østergaard Jacobsen & Torsten Ringberg Hvad er din TLP koefficient 2 Vores bud på udfordringer & muligheder
Læs mereTeknologispredning i sundhedsvæsenet DK ITEK: Sundhedsteknologi som grundlag for samarbejde og forretningsudvikling
Teknologispredning i sundhedsvæsenet DK ITEK: Sundhedsteknologi som grundlag for samarbejde og forretningsudvikling 6.5.2009 Jacob Schaumburg-Müller jacobs@microsoft.com Direktør, politik og strategi Microsoft
Læs merePROC TRANSPOSE. SAS-tabellen - hensigtsmæssig lagring af data. Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved.
PROC TRANSPOSE SAS-tabellen - hensigtsmæssig lagring af data Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved. Transponerede tabeller Brede eller smalle? Hvad: Brede tabeller har mange kolonner med
Læs mereSoftware Design (SWD) Spørgsmål 1
Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Activity Milestone Artifact Spørgsmål
Læs mereFinn Gilling The Human Decision/ Gilling September Insights Danmark 2012 Hotel Scandic Aarhus City
Finn Gilling The Human Decision/ Gilling 12. 13. September Insights Danmark 2012 Hotel Scandic Aarhus City At beslutte (To decide) fra latin: de`caedere, at skære fra (To cut off) Gilling er fokuseret
Læs mereIBM WebSphere Operational Decision Management
IBM WebSphere Operational Decision Management 8 0 29., WebSphere Operational Decision Management 8, 0, 0. Copyright IBM Corporation 2008, 2012. ........... 1 :......... 1 1: Decision Center....... 3 1
Læs mereKENDSKAB TIL MARKETING AUTOMATION RAPPORT MARTS 2017
KENDSKAB TIL MARKETING AUTOMATION RAPPORT MARTS 2017 HOVEDRESULTATER Selvom marketing automation er et fokusområde blandt 33% af de deltagende virksomheder, er det kun en lille gruppe der siger deres virksomhed
Læs mereLars Gregersen Technical Product Manager COMSOL A/S larsg@comsol.dk. Fremtidens Matematik
Lars Gregersen Technical Product Manager COMSOL A/S larsg@comsol.dk Fremtidens Matematik Agenda Baggrund COMSOL og IDA Matematik COMSOL Multiphysics Udvikling Anvendelse Matematisk software Hvad kan vi
Læs mereInterim report. 24 October 2008
Interim report 24 October 2008 2 2008 Key figures July-September 2008 Net sales were SEK 3,690 m (3,748) Organic growth was 1% Operating profit (EBIT) declined by 32% to SEK 186 m (272). Negative currency
Læs mereRISK MANGEMENT OG CSR I AMBU Ved CFO Anders Arvai
RISK MANGEMENT OG CSR I AMBU Ved CFO Anders Arvai 1 AGENDA Generel introduktion til Ambu Risk Management processen og hvor er vi i dag CSR processen og status hvor er vi i dag Spørgsmål 2 To save lives
Læs mereIndlæg om Asset Management Lektor Lars Jenry Petersen Videncenter for Drift og Vedligehold
Indlæg om Asset Management Videncenter for Drift og Vedligehold Lidt historie.. Certificeringer tog fart i 1980 1990`erne Miljø Sikkerhed Risikovurderinger Jura lovgivning Det er blevet komplekst og tungt
Læs mereOversigt over ønskede ændringer på cand.merc.-linjer. Innovation Management udbudt af Institut for Virksomhedsledelse. Optag 2015: Optag 2016:
Oversigt over ønskede ændringer på cand.merc.-linjer. Innovation Management udbudt af Institut for Virksomhedsledelse Optag 201: Management Research Method (+ SOL + IB) FAG 2013 Entrepreneurship: Shaping
Læs merePræsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT
Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT Kristina Birch, projektchef Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved. Præsentation og praktisk anvendelse af PROC GLMSELECT Abstract I
Læs mereBookingsystem. Bookingløsning og administrationshåndtering
Bookingsystem Bookingløsning og administrationshåndtering Arbejd mere effektivt og få det fulde overblik over dine bookinger i real time Abakions bookingsystem er lavet til, og i samarbejde med virksomheder,
Læs mereSmall Autonomous Devices in civil Engineering. Uses and requirements. By Peter H. Møller Rambøll
Small Autonomous Devices in civil Engineering Uses and requirements By Peter H. Møller Rambøll BACKGROUND My Background 20+ years within evaluation of condition and renovation of concrete structures Last
Læs mereEXECUTIVE BUSINESS BRIEFING 2017
EXECUTIVE BUSINESS BRIEFING 2017 Retail & Consumer Services #RenewYourBusiness Skab konkurrencefordele med dine data Jakob Riis Bentsen 30-11-2016 CGI Group Inc. 2016 Hvem er jeg? Mat. Stud & Udvikler
Læs mereInnovation Process Management. Digitalen d. 2. juni 2009
Innovation Process Management Digitalen d. 2. juni 2009 Agenda Hvorfor er Innovationsløsninger relevante? Løsningsdemo Den tekniske platform Gode råd ved implementering af Innovationsløsninger 3 Boston
Læs mereVandeffektive mejerier. Projekter mellem Arla Foods og Ecolab
1 Vandeffektive mejerier Projekter mellem Arla Foods og Ecolab Optimisation of TCO (Total Cost of Operations) 2 3 TCO Project Model TASK FORCE ANALYSIS OPTIMIZATION VALIDATION Prioritization of projects
Læs mereHasse Poulsson Business Solution Manager SAS Institute Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Teknologi til bekæmpelse af hvidvask Hasse Poulsson Business Solution Manager SAS Institute Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved. Anti-Money Laundering Solution Fordele ved teknologi
Læs mereKURSUSLØSNING. Kursusadministration og seminarhåndtering. Dynateam A/S Customer Relationship Management System
KURSUSLØSNING Kursusadministration og seminarhåndtering Dynateam A/S Customer Relationship Management System Kursusløsning til dit overblik over alle processer og aktiviteter! er alle processer Hvem er
Læs mereVelkommen VI BYGGER DANMARK MED IT
Velkommen VI BYGGER DANMARK MED IT Som specialister i itinfrastruktur vil vi være med til at forme et endnu bedre Danmark. Sammen med vores kunder vil vi udvikle løsninger, som næste generation kan være
Læs mereHygiejne & fødevaresikkerhed - udfordringer og løsninger
Hygiejne & fødevaresikkerhed - udfordringer og løsninger Temadag Emballage Industrien & Plast Industrien Vibeke Bagger Maj 2008 Agenda Det Norske Veritas Hvad kræver kunderne? Hvorfor bruge en standard?
Læs mereDebitoranalyse og styring med Cognos TM1
Debitoranalyse og styring med Cognos TM1 v/salgsdirektør Henrik Sølver, Itera Consulting Group Kundecase Senior Manager Group Accounting Jens Østerkryger, MAN Diesel A/S Itera Consulting Itera Consulting
Læs mereUnited Nations Secretariat Procurement Division
United Nations Secretariat Procurement Division Vendor Registration Overview Higher Standards, Better Solutions The United Nations Global Marketplace (UNGM) Why Register? On-line registration Free of charge
Læs mereIntroduktion til Visual Data Mining and Machine Learning
SAS USER FORUM Introduktion til Visual Data Mining and Machine Learning Astrid Enslev Vestergård, SAS Institute Agenda Introduktion til et par machine learningmodeller Case-introduktion Demo SWEDEN 2017
Læs mere- advanced process control
- advanced process control CORE s vej til det britiske marked - uden det koster en bondegård Lidt om CORE A/S Vores 5 trin til eksport: Case story kundeværdi Fokus på markedssegment, ikke geografi Markedstilgang
Læs mereUdvikling i danskernes gæld, RKI og gode råd om kreditvurdering
Collectia Executive Årsdag Udvikling i danskernes gæld, RKI og gode råd om kreditvurdering Henrik Kølle Petersen Experian and the marks used herein are trademarks or registered trademarks of Experian Limited.
Læs mereFMHVAD? Bedre bundlinje! HVEM? HVORDAN? HVORFOR?
HVEM? FMHVAD? HVORDAN? HVORFOR? Bedre bundlinje! Øge værdien af dine kunder Kender du værdien af dine kunder? Ved du hvordan du øger værdien af hver enkelt? Ved du hvem af dem, der er på vej væk? Ved du,
Læs mereGEVINSTREALISERING I ET BREDERE PERSPEKTIV
GEVINSTREALISERING I ET BREDERE PERSPEKTIV SÆT VÆRDIEN I FOKUS Markus Laursen, PhD fellow Mail: mla@badm.au.dk Profil: http://au.dk/en/mla@badm.au.dk PROFIL PhD fellow på Aarhus Universitet, Business and
Læs mereDYNAMICS AX 2012 FÅ OVERBLIK OG SE NYE MULIGHEDER BUSINESS PRODUCTIVITY
1 DYNAMICS AX 2012 FÅ OVERBLIK OG SE NYE MULIGHEDER BUSINESS PRODUCTIVITY Peter Holm & Morten Albrechtsen Maj 2013 AGENDA INTRODUKTION TIL BUSINESS PRODUCTIVITY HOS COLUMBUS PÅ BESØG I AX 2012 BUSINESS
Læs mereAspector v/morten Kamp Andersen. Hvorfor Talent Management? - argumenter og business case
Aspector v/morten Kamp Andersen Hvorfor Talent Management? - argumenter og business case PROGRAM 1. Hvorfor er der (igen) fokus på Talent Management? 2. Hvad er Talent Management? 3. Hvad er business casen?
Læs mereManagement Information System, MIS
Chapter, MIS.....? 2.1 กก 2.2 กกก 2.3 กกกก 2.4 ก 2.5 กก 2.6 ก 2.7 1 2? 2.8 กก 2.9 2.10 2.11 2.12 3 4 ก ก (Departmental IS) ก (Enterprise IS) ก (Interorganizational IS) ก กก ก ก ก ก ก TPS MRS DSS - EIS
Læs mereVelkommen til introduktionsmøde Datadrevet Markedsføring -en netværkssucces. 26. august 2016
Velkommen til introduktionsmøde Datadrevet Markedsføring -en netværkssucces 26. august 2016 8.30 Velkomst med en bid netværksbrød og ditto kaffe 9:00 Introduktion til netværket og NetworkingCompany 9:30Datadrevet
Læs mereWeb Analytics som online marketing ledelsesværktøj
Web Analytics som online marketing ledelsesværktøj Maksimer effekten og/eller reducer omkostningerne til online marketing Direktør Per Rasmussen ecapacity Sæt dig i førersædet for online marketing Brug
Læs mereSoftware Design (SWD) Spørgsmål 1
Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Artifact Milestone Du skal relaterer
Læs mereForecasting & optimering
Forecasting & optimering Snurre Jensen Benyttes af alle virksomhedens funktioner Salg Kundeefterspørgsel Markedsplaner og styring af salgsstyrke Marketing Lancering af nye produkter Sortimentsstyring og
Læs mereØvelse Slides må ikke deles uden godkendelse fra Anne Holmbæck
Øvelse Design af governancemodel Hvem giver øverste mandat og den man eskalerer til i yderste konsekvens Hvem giver mandat og prioriterer indenfor mandat Hvem er udførende og skal følge principper og metoder
Læs mereEnterprise Strategy Program
Enterprise Strategy Program Putting Business Before Technology Anders Bonde Enterprise Strategy Lead, Microsoft Services Denmark Er Enterprise Strategy noget for dig? Det ultimative spørgsmål... Måske
Læs mereDer er god forretning i at arbejde med kundetilfredshed og loyalitet
Der er god forretning i at arbejde med kundetilfredshed og loyalitet Når kunderne er mere tilfredse med din virksomhed (er de villige til at betale mere for vores produkter) Accept Når kunderne bliver
Læs mereOptimer dit marketingbudget og få mere værdi for pengene
INDLÆG 07 DYNAMICS CRM Optimer dit marketingbudget og få mere værdi for pengene Christian Cletus 6. og 11. november 2014 Christian Cletus Uddannelse Rolle Certificeringer Ingeniør (B), HD (A) Microsoft
Læs mereCopyright 2010, The NASDAQ OMX Group, Inc. All rights reserved. DDF BØRSNOTERING HVAD HAR VI LÆRT DET SIDSTE ÅR?
Copyright 2010, The NASDAQ OMX Group, Inc. All rights reserved. DDF BØRSNOTERING HVAD HAR VI LÆRT DET SIDSTE ÅR? AGENDA Hvad er fondsbørsens rolle Hvad skaber eller sikrer en succesfuld notering eller
Læs mereFasthold de rigtige kunder med Dynamics CRM
INDLÆG 03 DYNAMICS CRM Fasthold de rigtige kunder med Dynamics CRM Christian Cletus 6. og 11. november 2014 CGI Group Inc. Christian Cletus Uddannelse Rolle Certificeringer Ingeniør (B), HD (A) Microsoft
Læs mereHandelsbanken. Lennart Francke, Head of Accounting and Control. UBS Annual Nordic Financial Service Conference August 25, 2005
Handelsbanken Lennart Francke, Head of Accounting and Control UBS Annual Nordic Financial Service Conference August 25, 2005 UBS Annual Nordic Financial Service Conference Handelsbanken, first half-year
Læs mereProjektledelse i praksis
Projektledelse i praksis - Hvordan skaber man (grundlaget) for gode beslutninger? Martin Malis Business Consulting, NNIT mtmi@nnit.com 20. maj, 2010 Agenda Project Governance Portfolio Management Project
Læs mereMeasuring the Impact of Bicycle Marketing Messages. Thomas Krag Mobility Advice Trafikdage i Aalborg, 27.08.2013
Measuring the Impact of Bicycle Marketing Messages Thomas Krag Mobility Advice Trafikdage i Aalborg, 27.08.2013 The challenge Compare The pilot pictures The choice The survey technique Only one picture
Læs mereCondition Monitoring Project
Projekt Oil Condition Monitoring 1 www.cjc.dk Projekt Oil Condition Monitoring Skibsteknisk Selskabs konference, 7. oktober 2013 Den Danske Maritime Fond Jens Fich, General Technical Manager, C.C.JENSEN
Læs mereMachine Learning til forudsigelser af central KPI
Machine Learning til forudsigelser af central KPI En case fra Banedanmark 07-05-2019 Konferencen Big Data, AI & Analytics Hvad skal vi med al den data? 1 Navn: Dorte-Lene Bacher Projektchef: Datadrevne
Læs mereEn varm velkomst til. Poul Melbye Analysechef, Politiken
En varm velkomst til Poul Melbye Analysechef, Politiken Fra fiasko til succes Poul Melbye, Analysechef, Politiken Politiken Første udgave: 1. oktober 1884 3 ansatte Oplag på 2000 STØT FALDENDE OPLAG 150.000
Læs mereKampagnestyring i Danske Bank Multichannel Tool sådan har vi implementeret løsningen
Kampagnestyring i Danske Bank Multichannel Tool sådan har vi implementeret løsningen Jan Thomas Løwe, konsulentchef Nicolas Griffon Gynild, chefkonsulent Copyright 2011 SAS Institute Inc. All rights reserved.
Læs mereEltronic A/S
20-11-2018 Eltronic A/S Agenda Eltronic Standardisering Kontakt information Eltronic A/S FINANCE OPERATION SERVICES QHSE HR IT INDUSTRIAL INNOVATION HEAVY INDUSTRIES PRODUCTION IT & AUTOMATION PRODUCTION
Læs mereTHE FUTURE OF CREATIVE STARTUPS NORDIC BUZZ
THE FUTURE OF CREATIVE STARTUPS NORDIC BUZZ AGENDA 1)Lidt generelt om iværksætteri 2)Lidt om den kreative industri 3)Er der simple svar på følgende spørgsmål? - Hvorfor er det svært for iværksætter at
Læs mereRoE timestamp and presentation time in past
RoE timestamp and presentation time in past Jouni Korhonen Broadcom Ltd. 5/26/2016 9 June 2016 IEEE 1904 Access Networks Working Group, Hørsholm, Denmark 1 Background RoE 2:24:6 timestamp was recently
Læs merePust liv i dine data med Predictive Analytics -forudsig fremtidige hændelser, brug dem aktivt og opnå højere ROI
7. April 2011 Pust liv i dine data med Predictive Analytics -forudsig fremtidige hændelser, brug dem aktivt og opnå højere ROI Søren Johansen SPSS Predictive Analytics Solutions Architect Agenda Kort om
Læs mereBRANDING STRATEGI & FORANDRINGSSTRATEGIER
BRANDING STRATEGI & FORANDRINGSSTRATEGIER Multimediedesigner uddannelsen 2. semester Mandag d. 25. februar 2002 Morten Bach Jensen / mbj@itu.dk AGENDA 09.00 09.45 MORTEN Forelæsning Branding Strategi 9.45
Læs mereSEMINAR OM COMPLIANCE OG SOCIALT BEDRAGERI 2013. Mads Krogh Nielsen, cand.polit., BA Fraud Framework, SAS Institute A/S
Mads Krogh Nielsen, cand.polit., BA Fraud Framework, SAS Institute A/S 1 AGENDA 2 På agendaen 3 På agendaen Vi skal forbedre samarbejdet og bruge vores registre bedre, så vi får nogle intelligente alarmklokker,
Læs mereHvad betyder analytics og big data for CFO en
Hvad betyder analytics og big data for CFO en Ulrik Linder Jakobsen og Rasmus Winther Mølbjerg 25. september 2014 Hvorfor analytics og big data? I Deloitte elsker vi data. Og i alt hvad vi foretager os,
Læs mereKANDIDATUDDANNELSE I ROBOTTEKNOLOGI
KANDIDATUDDANNELSE I ROBOTTEKNOLOGI THOMAS BAK 1971 2016 Baggrund Behov for uddannelsen Uddannelsens forskningsmæssige forankring Uddannelsens faglige profil Uddannelsens struktur og tilrettelæggelse Baggrund
Læs mereA multimodel data assimilation framework for hydrology
A multimodel data assimilation framework for hydrology Antoine Thiboult, François Anctil Université Laval June 27 th 2017 What is Data Assimilation? Use observations to improve simulation 2 of 8 What is
Læs mereHjælp mig med at arbejde med mine kundedata (Customer Intelligence)
Hjælp mig med at arbejde med mine kundedata (Customer Intelligence) Kundelivstidsværdi, Customer Insights, Customer Life Time Management, Customer Life Time Value, CRM strategi, kundeloyalitet osv. Det
Læs mere