임상데이터 혹은 실 환자의 병상데이터를 통해 고급 통계모델링으로 새로운 질병의 인과관계를 규명하고, 기존의 만성질병에 대한 새로운 사실을 도출합니다.

출시 제품에 대한 앞으로의 소비 전망을 과학적 모델링 기반으로 예측하고 이를 통해 유통구조 또한 패턴분석을 실시하여 최적화된 생산–유통–판매 라인을 구축할 수 있습니다.

출시 제품에 대한 앞으로의 소비 전망을 과학적 모델링 기반으로 예측하고 이를 통해 유통구조 또한 패턴분석을 실시하여 최적화된 생산–유통–판매 라인을 구축할 수 있습니다.

과거 입·출고 데이터와 외부 데이터를 융합 및 분석하여 향후의 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 한 철저한 재고관리가 가능합니다.

과거 입·출고 데이터와 외부 데이터를 융합 및 분석하여 향후의 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 한 철저한 재고관리가 가능합니다.

고객들을 대상으로 한 Loyalty 마케팅에서 서비스되는 혜택과 연회비 간의 정확한 수익관계를 데이터 기반의 모델링으로 분석하여 과학적이고 체계적인 관계파악과 발생 가능한 예상 리스크를 사전에 방지할 수 있습니다.

고객들을 대상으로 한 Loyalty 마케팅에서 서비스되는 혜택과 연회비 간의 정확한 수익관계를 데이터 기반의 모델링으로 분석하여 과학적이고 체계적인 관계파악과 발생 가능한 예상 리스크를 사전에 방지할 수 있습니다.

금융사의 쌓여진 과거 고객 데이터를 바탕으로 고객의 이탈 risk, 도난 사기 risk 등을 전통 통계 모델 혹은 머신러닝 기반의 모델들로 분석 및 예측이 가능합니다.

금융사의 쌓여진 과거 고객 데이터를 바탕으로 고객의 이탈 risk, 도난 사기 risk 등을 전통 통계 모델 혹은 머신러닝 기반의 모델들로 분석 및 예측이 가능합니다.