Synthetic Data Engine
Von veröffentlichten aggregierten Daten zu zuverlässigen, datenschutzkonformen synthetischen Mikrodaten für Mikrosimulationen und Prognosen. Synthpop generiert aus aggregierten Statistiken und unvollständigen Informationen synthetische repräsentative Bevölkerungs- und Haushaltsstrukturen, die eine frühzeitige
Modellierung, detaillierte Prognosen und datenschutzkonforme Analysen ermöglichen.
Synthpop verwendet überwachte Lernalgorithmen, um Beziehungen zwischen verschiedenen demografischen Variablen zu modellieren.
Synthetic Data Engine
Wie funktioniert sie?
1 Die Entscheidung formulieren
Definieren Sie das Geschäftsziel und den geografischen Umfang.
2 Daten vorbereiten und verbinden
Sammeln Sie alle relevanten Aggregate und Metadaten. Bereinigen, glätten und anonymisieren Sie die Quellen mit Hilfe von Synthpop, sodass jede Variable einem gemeinsamen Schema zugeordnet werden kann.
3 Synthetische Mikrodaten generieren
Synthpop erstellt realistische, datenschutzkonforme Personen-/Haushaltsdatensätze, die mit den veröffentlichten Gesamtzahlen und Mustern übereinstimmen.
4 Modellieren & aktivieren
Trainieren Sie fit-for-purpose Modelle anhand der synthetischen Population.
User Stories
Können wir die Nachfrage auf Postleitzahl-Ebene zuverlässig einschätzen?
Ein Go-to-Market-Stratege einer Einzelhandelskette muss entscheiden, wo das Unternehmen als Nächstes expandieren soll – doch Datenschutzbeschränkungen und begrenzte Datenverfügbarkeit machen es unmöglich, zuverlässige Erkenntnisse auf Nachbarschaftsebene zu gewinnen.
Anstatt auf der Grundlage allgemeiner regionaler Trends zu spekulieren, nutzt das Team des Strategen einen synthetischen, datenschutzkonformen Bevölkerungsgenerator, der aus öffentlichen Aggregaten realistische Mikrodaten erstellt.
Durch die Anwendung der Small Area Estimation (SAE) können sie die Nachfrage auf Postleitzahlenebene modellieren, neue Ladenszenarien simulieren und potenzielle Einnahmen quantifizieren, bevor sie Kapital investieren. Dadurch wird der Markteintritt von einer auf Annahmen basierenden zu einer evidenzbasierten Entscheidung, was zu intelligenteren Standortentscheidungen, gezielterem Marketing und einem höheren ROI bei der Expansion im Einzelhandel führt.