Математическая обработка данных — что мы делаем:
В медицине:
- Просчет медицинских и клинических исследований «под ключ»
- Расчет необходимого размера выборки
- Проверка гипотез, в т.ч. непараметрическими методами
- Построение многофакторных моделей:
- Прогнозирование событий: логистическая регрессия, деревья классификации
- Прогнозирование динамики / трендов: линейная / порядковая регрессия
- Выявление значимых групп (пациентов, заболеваний и пр.): кластеризация
- Прочее: PCA, анализ выживаемости, ROC-кривые
В прочих отраслях:
- Выявление существующих трендов (напр. динамика выручки) и определение драйверов / причин
- Расчет оптимума: ценообразование, производственные нагрузки, логистические цепочки и др.
- Моделирование: прогнозирование количественных (напр. цены, динамика рынка) и качественных (напр. поломки оборудования, кассовые разрывы) переменных
- Машинное обучение: разработка рекомендательных систем, выявление аномалий в больших данных
- Подготовка шаблонов расчетных файлов, обучение сотрудников
Математическая обработка данных — инструменты:
- Мат. статистика: IBM SPSS, R
- Машинное обучение: Microsoft Azure, Python
