Analyse- en voorspellingsmodel
Analyse- en voorspellingsmodel geven je krachtige mogelijkheden om patronen te ontdekken en geven je inzicht in de prognoses. Bij Pouw Solutions bouwen we onze modellen altijd met een brede wiskundige basis hebben, zodat we ze kunnen toepassen voor vrijwel elk vraagstuk. Een goed econometrisch model kan bijvoorbeeld verkeersdrukte analyseren en voorspellen. Maar ditzelfde model (met andere variabelen) kan ook inzicht geven in de verkoop van pannenkoekenmix in de lokale supermarkt.
Onze analyse- en voorspellingsmodellen zijn getraind om jou een dieper inzicht te geven in elk vraagstuk. Dit doen we met:
- wetenschappelijk wiskundige technieken;
- open en transparante modellen;
- kennis over ongewenste invloeden.
Wetenschappelijk wiskundige technieken
Voor onze analyse- en voorspellingsmodellen gebruiken wij uitsluiten wetenschappelijk onderbouwde modellen. Zonder de juiste econometrische basis lijdt een verkeerd model namelijk tot foute inzichten. Een correct model biedt namelijk ook een verklaring waarom bepaalde patronen in data zijn gevonden en geeft aan welke variabelen daadwerkelijk van invloed zijn. Dit zorgt ervoor dat onze modellen beter te interpreteren zijn voor voorspellingen en analyses. Daarnaast maakt dit ze ook robuuster bij veranderende omstandigheden.
Open en transparante modellen
Open en transparante modellen zijn belangrijk omdat ze laten zien hoe een voorspelling of beslissing tot stand komt. Simpel gezegd: je weet wat er gebeurt onder de motorkap. Net als bij een auto wil je dit ook weten bij je model. Dat maakt het namelijk mogelijk om fouten op te sporen en om vooroordelen in de data te herkennen. Dit kan niet als je gebruikt maakt van een ‘Black Box’-model. Daarnaast vergroot transparantie het vertrouwen van gebruikers, omdat zij zelf begrijpen waarom ons voorspellings- of analysemodel met een bepaalde uitkomst komt. Daarom gebruiken wij transparante econometrische en/of machine-learning modellen.
Kennis over ongewenste invloeden
Statistische en econometrische kennis is essentieel bij voorspellingen en analyses. Ze bieden de tools om een objectief onderscheid te maken tussen bijvoorbeeld correlatie en causaliteit. Daarnaast kunnen ongewenste invloeden, vertekeningen of verborgen variabelen worden herkent en opgelost. Hierdoor kunnen analisten betere keuzes maken bij het voorbereiden van data, het bouwen van modellen en het interpreteren van resultaten. Daarom houden wij altijd vast aan een sterke theoretische basis om het risico op misleidende verbanden of foute voorspellingen te voorkomen.
Model voor verkeersvoorspellingen
Ontdek meer over ons voorbeeld voor het verkeer
Producten en diensten
Ontdek meer producten