Eine neue Dimension akademischer Datenanalyse und -auswertung

Akademische Datenanalyse und -auswertung

Relevante Big Data für Trendanalyse-Tools

Universitäten verfügen über außerordentliche Rechenkapazitäten, brillante Köpfe und passionierte Datenwissenschaftler. Was oft fehlt, sind relevante Datenbestände für maschinelles Lernen.

Nexis® Data Integration liefert den nötigen Treibstoff für die Analyse riesiger und unstrukturierter Datenmengen, darunter:

  • ein umfassendes Archiv von Nachrichtenartikeln, um die Algorithmen für maschinelles Lernen mit Daten zu versorgen und Trends in der Medienberichterstattung standortübergreifend und über einen längeren Zeitraum zu identifizieren
  • aktuelle Nachrichten aus Print-, und Online-Medien sowie zur Nutzung in verschiedenen Datenanalyseverfahren, um Einblicke in Verbrauchertrends zu erhalten und durch Predictive Analytics Marktverhalten zu prognostizieren
  • Umfangreiche Patentdaten zur Datenanalyse und innovative Produktentwicklung
  • U.S. Rechtsinformationen zur Unterstützung von Unternehmenskooperationen für statistische Experimente
  • Unternehmensfinanzen und -hierarchien, M&A-Informationen und weitere alternative Daten, um  fundierte Investmententscheidungen treffen zu können.


Mehr zu Nexis® Data Integration erfahren!

Erfahrenen Data Integration

Durch die Wahl eines erfahrenen Data Integration-Anbieters profitieren Universitäten von Datenintegrationen mit flexiblen APIs, die normierte Big Data im strukturiertem XML-Format liefern. Dies ermöglicht Universitäten, Tags und weitere Anreicherungen zu ergänzen, um so die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Forschungsvorhabens zu erfüllen. Darüber hinaus können Rechercheure unsere robuste thematische Klassifizierung bei der Datenabfrage nutzen, um Suchergebnisse von hoher Relevanz zu identifizieren und abzurufen und auf diese Weise schneller Erkenntnisse gewinnen.

Sprechen Sie mit einem LexisNexis DaaS-Experten über die Arten von Big Data, die Sie benötigen, um  Algorithmen für maschinelles Lernen, Analysen vergangener Trends und sonstige Tools zu unterstützen.

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