Wir leben in unruhigen Zeiten
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Deutsche Schutzrechte wie z. B. Patente und Gebrauchsmuster enthalten sowohl für Anmelder, als auch für Erfinder Angaben zur Herkunft, nämlich Land, Ort und Postleitzahl. Daraus Übersichten zu erstellen, die Anmelder nach dem Herkunftsland sortieren, ist also relativ einfach.
Das DPMA selbst führt auf seiner Website mehrere Statistiken, unter anderem z. B.
Erstellt man aus den Anmeldungen nach Bundesländern eine Karte, entsteht eine Darstellung wie die oben gezeigte. Aus dieser Analyse wird immer abgeleitet, dass die meisten Schutzrechte in Baden-Württemberg und Bayern entstehen. Das ist einerseits natürlich richtig, andererseits aber falsch.
Um tatsächlich eine Analyse der innovativen Regionen in Deutschland zu erstellen, die besser ist als diese Übersicht, muss man mindestens zwei Verbesserungen durchführen.
Unser Ziel ist es, die Art und Weise, wie SIE Dokumente benutzen, um zu verstehen, wer SIE sind, und wer ANDERE sind, völlig zu verändern.
Damit klar wird, wie wir das meinen, haben wir Technologie-Roadmapping (TR) als Beispiel ausgewählt, um zu demonstrieren, wie mit Hilfe von Big Data und maschinellem Lernen die Lese-Effizienz drastisch gesteigert werden kann.*
Die Anfänge des Numberland Data Science Lab starteten 1997 mit ersten Versuchen zu neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen nach bereits 10 Jahren Praxis mit linearen und nichtlinearen Regressionsanalysen. Im Mai 1999 kamen dann die ersten Kundenprojekte - zu einer Zeit, als der Begriff "Data Science" noch nicht erfunden war, und sich außerhalb von Universitäten und Forschungs- einrichtungen nur ganz wenige Gedanken über die Analyse numerischer und nicht-numerischer Daten gemacht haben.
Aus diesen Grund können wir in diesem Jahr unser 20-jähriges Jubiläum feiern!
Wir feiern, und Sie haben den Nutzen davon!
Auf alle Projekte, die das Ziel haben, bei Ihnen vorhandene Daten mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich:
zu modellieren, gewähren wir Ihnen bis auf weiteres einen Nachlaß von 35% auf den normalen Tagessatz.
Darüber hinaus digitalisieren wir Daten, die nur in Form einer gedruckten Grafik vorliegen, damit sie in Berechnungen verwendet werden können.
Wir sind gespannt auf viele schöne, seltsame, ungewöhnliche, unverständliche, erstaunliche, irritierende, unerwartete, unerklärliche Datensätze.
Numberland ist spezialisiert auf maschinelles Lesen und Lernen mit technischen Dokumenten zur Unterstützung der Produktentwicklung. Dass wir darüber hinaus ein Data Science Lab betreiben (das wir ja für unsere Arbeit sowieso benötigen) wussten Sie bisher nicht? Na dann los, lassen Sie es uns zusammen versuchen!
Kennen Sie das? Das Intranet ist eingerichtet, alle Dokumente werden laufend abgelegt, wenn man aber etwas sucht, hat man immer wieder das Gefühl, dass eigentlich mehr zu diesem Thema vorhanden sein müsste ...
Unabhängig davon, mit welchem Schwerpunkt ihr Unternehmen ein Intranet betreibt (Document Management, Web-Content-Management, Collaboration, Workflow Management, Business Process Management oder Records Management), funktioniert "Finden von abgelegten Dokumenten" in aller Regel über eine oder mehrere der folgenden Methoden: suchen, strukturierte Ablage von Dokumenten in vorgegebene Verzeichnisse oder Vergabe von Schlüsselworten.
Jede dieser Methoden weist dabei spezifische Vor- und Nachteile auf.
Die Beschränkung auf "Durchsuchen" führt bei großen Mengen an Dokumenten in die Situation, dass sogar der Anteil des Unbekannten unbekannt ist. Dann ist eine systematische und strukturierte Herangehensweise gefragt, um Inhalte auffindbar zu machen.
Die klassische statistische Analyse numerischer Daten kennt die Unterscheidung in beschreibende und beurteilende Statistik. Während mit Hilfe der beurteilenden Statistik geprüft wird, ob die Annahme, dass die untersuchten Daten durch ein bestimmtes Modell beschrieben werden können, mit ja oder nein beantwortet werden kann, versucht die beschreibende Statistik eine modellfreie Analyse dann, wenn kein Vorwissen vorhanden ist, um sich überhaupt ein Bild über die Daten verschaffen zu können.
Die beurteilende Statistik beantwortet also Fragen, die beschreibende ermöglicht einen Überblick, wenn man - mangels Vorwissen - keine Fragen stellen kann.
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Deutsch |
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By combining the text mining methods clustering, summarization, association (=correlations) and visualization to open best possible the content of patents, publications, books or other documents we succeed in analysing and visualising YOUR state of the art. Stress with technical or strategic projects like product development or R&D ventures comes up again and again - especially at the beginning - because too much time is required to acquire state of the art from books, publications or patents. Although this task has an outstanding importance, it often is time consuming and annoying, notably when orientation is neccessary and new topics have to be trained. In situations like that we are able to adopt the steps find, screen, sort and file, so that you can fully concentrate on understand and decide. To be able to do this, Numberland has own search engines and technologies to provide large document collections, analyse them with respect of thematic key aspects and coherence and sort dinamically. In this way the structure of the document collection easily fits to the viewpoint you just have. We are able to find temporal dependencies as well as dependencies regarding content, thematic core areas and even topics whose´s existence you are not aware of (and therefore are not able to search for ...). |
Wir kombinieren die Text Mining Verfahren Clustern, Zusammenfassen, Assoziieren (=Korrelationen) und Visualisieren, um den Inhalt von Patenten, technisch-wissenschaftlichen Publkationen, Büchern oder internen Dokumenten bestmöglich zu erschließen und so IHREN Stand von Wissenschaft und Technik zu erfassen und darzustellen. Immer wieder gibt es - besonders am Anfang – Stress in technischen oder strategischen Projekten (Produktentwicklung, geförderte Forschungsvorhaben, etc.), weil zu viel Zeit dafür benötigt wird, den aktuellen Stand der Technik aus Büchern, technisch-wissenschaftlich Publikationen oder Patenten zusammen zu tragen.Obwohl diese Aufgabe sehr wichtig ist, ist sie doch ausgesprochen lästig und zeitraubend, besonders dann, wenn es darum geht, sich in neue Themen einzuarbeiten und eine Orientierung zu bekommen. Wir nehmen Ihnen die Schritte Beschaffen, Sichten, Sortieren und Ablegen ab, so dass Sie sich ganz auf das Verstehen und Entscheiden konzentrieren können. Numberland verfügt neben eigenen Suchmaschinen auch über Technologien, mit deren Hilfe auch sehr umfangreiche Kollektionen von elektronischen Dokumenten beschafft, hinsichtlich inhaltlicher Schwerpunkte und Zusammenhänge analysiert und dynamisch sortiert werden können, so dass die Struktur sich automatisch an den Blickwinkel anpasst, unter dem Sie das Thema gerade sehen. Wir finden zeitliche und inhaltliche Abhängigkeiten, thematische Schwerpunkte und sogar die Themen, von deren Existenz Sie bisher nichts wussten (und deswegen auch nicht suchen konnten). |
Es gibt viel zu lesen, wenn man neue Projekte anfängt, besonders dann, wenn man sich (teilweise) neu einarbeiten muss.
Technische Literatur wird
Natürlich können wir Ihnen die Punkte fünf und sechs nicht abnehmen - hier ist Ihr Wissen und Ihre Intuition gefragt.
Für 1. bis 4. dagegen haben wir sehr wohl passende Lösungen, die Ihnen 90% Arbeitszeit ersparen ...
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