Voor inzichten uit data

Welke persoonskenmerken zijn belangrijke voorspellers of mensen grote moeite (zullen) hebben om een boete te betalen? Hoe herken je individuen of groepen die moeilijk bereikt worden na slachtoffer te zijn geworden van een misdrijf? Wat is het bijstandspercentage in vergelijkbare gemeenten? Wij helpen graag om inzicht te geven in de kennis die uit data te halen valt. Dit doen wij met behulp van machine learning technieken.

Significant APE heeft ruime ervaring met machine learning technieken. Wij zijn bedreven in de toepassing van machine learning en bieden voor specifieke maatschappelijke vragen een passende oplossing. Bij onderzoek zetten wij vaak een mix van methodes in. Wij bieden ook ondersteuning bij het inzetten van machine learning technieken in organisaties en delen daarbij kennis met klanten.

Wat is Machine Learning eigenlijk? Machine learning is onder te verdelen in unsupervised learning en supervised learning. In het Nederlands noemen wij dit ongeleide en geleide analyses.

• Unsupervised learning, of ongeleide analyse, houdt in dat er geen uitkomstvariabele is. Dit wordt bijvoorbeeld gebruikt als je groepen van gemeenten wil maken op basis van gemeentekenmerken, zoals stedelijkheid, omvang en geografische ligging.
• Supervised learning, of geleide clusteranalyse, betekent dat er wel een uitkomstvariabele is. Een voorbeeld van een uitkomstvariabele is of iemand moeite zal hebben om op tijd een boete te betalen. Verklarende kenmerken kunnen bijvoorbeeld zijn een laag inkomen en een laag eigen vermogen.

Kijk voor meer informatie ook op de website van Significant Insights.