Pressemitteilung: translateSPSS2R – eoda veröffentlicht R-Paket für die Migration von SPSS-Funktionen nach R

Derzeit versammeln sich im dänischen Aalborg die Anwender und Entwickler von R zur useR! Conference 2015, dem weltweit zentralen Event für die R-Community. Die useR! zeigt, warum R auch für SPSS-Nutzer eine vielversprechende Alternative zur Datenanalyse ist. Die Möglichkeiten zur grafischen Darstellung von Ergebnissen, der enorme Funktionsumfang oder die Integration mit vorhandene Business Anwendungen machen R zum dem Werkzeug, mit dem sich die gerade heiß diskutierte neue Rolle des „Data Scientist“ perfekt ausfüllen lässt. R gilt in Wissenschaft und Wirtschaft als Standard für die Datenanalyse. Datengetriebene Firmen wie Google beschäftigen längst große R-Entwicklerteams.

Über ein anwenderfreundliches Frontend können interessierte Nutzer mit translate2R automatisch vorhandene SPSS-Syntax in R Code übersetzen und eine schnelle und effiziente Migration vollziehen – auch ohne tiefergehende Vorkenntnisse in R. Um für SPSS Nutzer den Einstieg in die Erstellung von R-Skripten zu erleichtern, hat eoda die mit „translateSPSS2R“ ein R-Paket entwickelt, mit dem sich in R gewohnte SPSS-Funktionen nutzen lassen.

Angleichung struktureller Unterschiede durch einen neuen Datentyp

„translateSPSS2R“ löst eine der Herausforderungen bei der Migration von SPSS zu R: Die konzeptionellen Unterschiede der beiden Sprachen. Ein Beispiel sind die voneinander abweichenden Metainformationen. Das SPSS Dataset enthält im Vergleich zu R Informationen, die im Datenmanagement und in den Analysefunktionen berücksichtigt werden.

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eoda auf der useR! Conference 2015 in Aalborg: Die Highlights vom ersten Präsentationstag – Teil 2

Nach dem ersten Teil der Highlights vom Mittwoch, folgt hier der zweite Teil mit einem Überblick über die weiteren Themen und Inhalte der Sessions vom ersten Präsentationstag der useR! 2015.

Computational Performance

Der aus unserer Sicht interessanteste Vortrag der Performance Session kam von Helena Kotthaus von der TU Dortmund. In ihrem Vortrag hat sie das Projekt TraceR vorgestellt, ein Tool zur Performancemessung. Im Unterschied zu anderen Ansätzen ist die Performance Messung hier direkt in den R Interpreter implementiert, was zu präziseren Messergebnissen führt.

In ihrem Vortrag hat sich Kotthaus auf die Messung der Performance von parallelisierten Prozessen konzentriert, einem zunehmend relevanten Problem bei der Erstellung von performantem R Code.

TraceR bietet eine visuelle Ausgabe der Ergebnisse. Die Laufzeit der einzelnen Prozesse, der CPU Verwendung pro Prozess, sowie die Auslastung des RAM werden übersichtlich dargestellt. So lässt sich leicht erkennen, ob eine Veränderung in der Anzahl der Prozesse zu einer verbesserten Performance führt. Die Performanceverbesserung steigt nicht zwingend linear, sondern erreicht an einem bestimmten Punkten – je nach Hardware Setting und Problemstellung – ein Optimum. TraceR kann dabei helfen dieses zu finden.

Business

Anders als der Titel „Statistical Consulting using R: a DRY approach from the Australian outback“ vermuten ließ, hat Peter Baker mit einem erfrischenden Vortrag die Business Session eröffnet. Seine erste These lautete: Egal was der Kunde in einem ersten Gespräch über das zu lösende Problem sagt: Es kommt immer anders.

Sein DRY (Don‘t Repeat Yourself) Ansatz läuft darauf hinaus, wiederkehrende Prozesse zu standardisieren und zu automatisieren. Hierzu hat Baker ein R Paket namens dryworkflow (derzeit nur über GitHub verfügbar) entwickelt, dass einige Standardaufgaben übernimmt: Hierzu gehören unter anderem das Anlegen einer Ordnerstruktur und eines git repositories inklusive erstem Commit. dryworkflow bietet damit eine Alternative zum ProjectTemplate Paket, das einen ähnlichen Funktionsumfang abdeckt.

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eoda auf der useR! Conference 2015 in Aalborg: Die Highlights vom ersten Präsentationstag – Teil 1

Die useR! Conference 2015 ist offiziell eröffnet: Nach dem „Tutorial-Tuesday“ folgte am Mittwoch der erste Präsentationstag.

Impression von der Opening Session am Dienstag

Impression von der Welcome reception der useR! 2015 am Dienstag

Unsere R-Experten vor Ort haben die wichtigsten Informationen und Neuerungen der Sessions vom Vormittag zusammengefasst:

Networks

Wie kann man möglichst viele Konferenzteilnehmer dazu bewegen, den eigenen Vortrag zu besuchen? Eine Möglichkeit besteht darin, potentielle Interessenten mit personalisierter Onlinewerbung auf sich aufmerksam zu machen. Anhand dieses nicht ganz ernstgemeinten Anwendungsbeispiels hat Daroczi im ersten Vortrag der Networks-Session aufgezeigt, wie mit Hilfe des Pakets fbRads aus R heraus Werbekampagnen auf Facebook aufgesetzt und gesteuert werden können. Der große Vorteil dabei: Im Zusammenspiel mit der Facebook API deckt das Paket den kompletten Prozess einer Werbekampagne ab – von der Definition der Zielgruppe bis zur Auswertung der Werbewirksamkeit.

Peter Meißner hat sich in seinem Vortrag dem Thema Webscraping gewidmet und gab einen Überblick darüber, was zu tun ist, wenn der Download-Button fehlt und die gewünschten Informationen stattdessen direkt aus einer Webseite extrahiert werden müssen. Je nachdem welche Web-Technologien auf der relevanten Webseite eingesetzt werden, kommen für das Webscraping mit R verschiedene Funktionen und Pakete infrage. Im einfachsten Fall reichen bereits base-Funktionen wie download.file() und einfache String-Manipulationen aus. Am einfachsten dürften die meisten Webscraping-Projekte jedoch mit dem Paket rvest zu lösen sein. Sollte dies nicht möglich sein, weil sich die gewünschten Informationen zum Beispiel in JS-Code verbergen, kann mit RSelenium ein virtueller Browser emuliert werden.

Reproducibilty

Reproduzierbarkeit kann in der R-Community aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtetet werden, dass wurde auch in der Mischung der heutigen Präsentationen zu diesem Thema deutlich.

Das Programm der Session Reproducibilty

Das Programm der Session Reproducibilty

Während Karthik Ram und Joshua R. Polanin mit ihren Talks den Fokus auf die wissenschaftlichen Aspekte von Reproducibility legten, haben sich Michael Lawrence und David Smith mit dem Problem der Versionierung von R Paketen beschäftigt.

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eoda auf der useR! Conference 2015 in Aalborg: Die Eindrücke vom „Tutorial Tuesday“

Mit dem „Tutorial-Tuesday“ hat gestern in Aalborg die useR! Conference 2015 begonnen. Unser Team vor Ort hat viele der Tutorials besucht und die wichtigsten Informationen für die R-User zusammengefasst:

Rocker: Using R on Docker (Dirk Eddelbuettel)

Seit einiger Zeit schon gehört Docker zu den am heißesten diskutierten Ansätzen in der IT-Welt. Docker ist eine Abstraktionsschicht, vergleichbar mit einer Virtualisierungsumgebung. Innerhalb von Docker finden sich Container, die einer virtuellen Maschine (VM) entsprechen. Im Unterschied zu VMs sind Docker Container jedoch leichtgewichtig: Sie benötigen kein eigenes Betriebssystem, sie verbrauchen deutlicher weniger Disk space, sie lassen sich schnell und einfach erstellen, verteilen und initialisieren. Docker läuft auf allen gängigen Betriebssystemen und wird von nahezu allen wichtigen Cloudanbietern (Microsoft Azure, Amazon, Digital Ocean etc.) unterstützt.

Dirk Eddelbuettel, Mitentwickler des populären C++ Interfaces Rcpp, stellte in seinem Tutorium Rocker vor. Rocker steht für R on Docker. Es handelt sich dabei nicht um ein R Paket, sondern um ein Set von R-Instanzen, die sich in Docker Containern befinden. Eddelbuettels Kern-Anwendungsszenario ist das Testing. Mit Hilfe von Docker lässt sich Code automatisiert auf unterschiedlichen R Versionen testen. Rocker lässt sich leicht erweitern –  sei es für spezielle Einsatzszenarien oder generelle Anwendungsfälle, die dann über den Docker Hub veröffentlicht werden können.

Ein anderes interessantes Anwendungsfeld von Docker ist die Reproduzierbarkeit von Analysen. Mit Docker lassen sich Skripte für bestimmte R-Versionen inklusive aller verwendeter Pakete in den verwendeten Versionen in einen Container packen und archivieren. Docker bietet damit eine weitere Alternative zu den gängigen Ansätzen Packrat von RStudio und checkpoint von Revolution Analytics.

Statistical analysis of Network data (Gábor Csárdi)

Netzwerke sind heutzutage allgegenwärtig. Beispiele hierfür sind die Kontakte in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter, Verlinkungen von einer Internetseite zur anderen oder der Verkehrsflussfluss zwischen Flughäfen. Gábor Csárdi, Maintainer des weitverbreiteten igraph-Pakets, hat mit seinem Tutorial einen spannenden Überblick darüber gegeben, wie sich die vielzähligen Verbindungen und Strukturen innerhalb eines Netzwerks mit den Methoden der Netzwerkanalyse untersuchen lassen.
Zu Beginn des Tutorials wurden verschiedene Datenstrukturen zur Repräsentation von Netzwerkdaten vorgestellt. Im zweiten Teil lag der Fokus auf den Methoden, mit denen sich die Struktur des Netzwerks beschreiben lassen. Welche Knoten sind besonders gut vernetzt? Über wie viele Ecken sind die Knoten in einem Netzwerk miteinander verknüpft? Die Netzwerkanalyse mit R gibt Antworten auf diese Fragestellungen.
Anschließend wurden verschiedene Ansätze präsentiert, mit denen sich Gruppen innerhalb eines Clusters identifizieren lassen. Zum Abschluss gab Csárdi einen kurzen Überblick über die Visualisierung von Netzwerken.

Alles in allem gab das Tutorial einen guten Einblick in die zentralen Begriffe der Netzwerkanalyse und hat Lust auf mehr gemacht.

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Die useR! Conference 2015 in Aalborg: Ausblick auf die Themen und Highlights

Die useR! Konferenz ist die zentrale Plattform für die internationale Nutzer- und Entwicklergemeinde der statistischen Programmiersprache R. Am 30. Juni beginnt die useR! Conference 2015 in Aalborg. Wir von eoda sind vor Ort und berichten täglich aus der viertgrößten Stadt Dänemarks von den interessantesten Entwicklungen rund um R und den wichtigsten Neuerungen für die User.

Das Logo der useR! 2015 in Aalborg

Das offizielle Logo der useR! 2015 in Aalborg

Was sind die Themen und Highlights auf der useR! 2015?

Das Programm der useR! 2015 ist so vielfältig und breit aufgestellt wie die Programmiersprache selbst. Wir haben es uns näher angeschaut und vorab unsere Highlights identifiziert:

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translate2R: Easy switch from SPSS to R by using common concepts like temporary and column wise missing values

If you translate scripts from one language to another you usually encounter conceptual differences in both languages. Typically, you start with a new language by adapting the concepts you are used to and then you expand your skills by using the concepts of the other language step by step.

Part of the idea behind our translateSPSS2R approach is to help you as a SPSS user to work with usual programming concepts in SPSS to gain quick wins. Then you are free to explore the new world of R and maybe you will find it useful to combine some ideas from both languages as we realized it in our translateSPSS2R package.

The challenge: SPSS meta information differs from R – How can I temporarily split my data set?

Compared to R, a data set in SPSS holds additional structured meta information. This information can be used directly in data management and analysis functions.

Roughly, two classes of meta information can be distinguished in SPSS.

  1. Applied filters, temporary-select if structures, split file and the do if – end if bracket are referring to the whole data set.
  2. Variable name, variable labels, value labels and missing values belong to single columns. Especially the characteristics of meta information related to the data set highly differ from conventional R logic and behavior.

For a deeper understanding of the structural differences between SPSS and R we will elucidate two of them.

Structural difference No. 1: Subsetting

For subsetting data, SPSS enables us to switch a filter on and off without changing the amount of cases and columns of the data set. After applying a filter, some of the cases become passive and all subsequent functions are just using the filtered cases. Turning the filter off means to transform the passive cases back to active ones. Later on, applied functions will consider all cases of the entire data set as active ones. In R this approach is not designated. Creating a subset means removing the cases physically from the R object or using the indexing operators each time the object is named in a function.

Structural difference No. 2: User defined missing values

As mentioned above, the column related information of user defined missing values is not implemented in R. In SPSS any value can be specified as missing, so that subsequent analysis functions treat it as non-existent, whereas the true value is still visible in the SPSS data viewer. Despite its risk and the lack of transparency, this is a common operating principle in SPSS. By undoing the missing specification the value is reconverted to a valid value and taken into account by subsequent functions. In R we would define an existing value as a missing one by transforming it explicitly to NA. Turning NA´s back into valid values means firstly to back up the value itself and its respective position in the original data set and secondly to replace the NA´s from the current working data set by the externally stored data.

The solution: The xpssFrame as a temp object that holds all meta data

Building R-functions that are able to simulate SPSS means to attach the same information to the data as SPSS does. Therefore, we invented the xpssFrame object that holds the data.

Fig.1: Data set and column related meta-information in SPSS

Fig.1: Data set and column related meta-information in SPSS

In our translateSPSS2R package the xpssFrame object behaves like a SPSS data set and holds all the additional information. This object unites the origin data and the reverse engineered meta information belonging to the data set, as is the case in SPSS.

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[R] Kenntnis-Tage 2015: The first holistic R Event in the German-speaking community

The event aims at connecting R users from all industrial and academic sectors and facilitating the interconnectedness of the German-speaking R community as well as the exchange of practical and theoretical knowledge about R.

From September 29 to October 02 the [R] Kenntnis-Tage 2015 with topics ranging from big data over programming and data mining up to predictive analytics will take place in Kassel, Germany. We are looking forward to all interested registering here.

Also, if you would like to know more about eoda, one of the pioneering integrators of R in Germany, please feel free to browse around here.

We hope to see you in Kassel in autumn!

The official program of the [R] Kenntnis-Tage 2015 in Kassel, Germany.

The official program of the [R] Kenntnis-Tage 2015 in Kassel, Germany.

Topics of the event: programming with R, cluster analysis, data mining, predictive analytics, model optimization, data management, performance optimization with C++, text mining, profiling, debugging, visualization, ggplot, base R, interactive graphics, big data, introduction to R

Pressemeldung – Data Mining meets Database: eoda und EXASOL beschließen Partnerschaft

Nürnberg/Kassel, 07.05.2015 – Der Kasseler Datenanalyst eoda ist neuer Partner der EXASOL AG und verknüpft die In-Memory Datenbank EXASolution mit seiner Serviceplattform „Results as a Service“ – dem bewährten Lösungsverbund aus analytischen Applikationen und einer skalierbaren Plattform.
Das renommierte IT-Marktforschungsinstitut Gartner sieht die EXASOL AG als einen der führenden Hersteller von analytischen In-Memory Datenbanksystemen an. EXASolution, das Kernprodukt des Nürnberger Unternehmens, steht für einfache Integrierbarkeit und hohe Performance – ideal im Zeitalter von Big Data und als leistungsfähige Basis für die Analyse-Plattform von eoda.
Neben der Verknüpfung mit der eoda Serviceplattform steht die Verbindung der EXASOL Datenbank mit der Open Source Statistiksprache R im Zentrum der Partnerschaft. Auf Basis dieses Verbundes entwickelt eoda für die Anwender maßgeschneiderte Lösungen mit einem Schwerpunkt auf Data Mining und Predictive Analytics.

Verbindung von EXASolution und R für hochwertige Analyseergebnisse

R ist eine objektorientierte Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse und gleichzeitig eine der besten Alternativen zur Analyse und Visualisierung von Daten.
„Als Servicepartner der EXASOL AG mit dem Schwerpunkt auf Datenanalyse wollen wir den Kunden das durch die R-Anbindung entstehende Potenzial aufzeigen und es für sie nutzbar machen – branchen- und themenübergreifend, wie zum Beispiel bei Absatzprognosen, Kundenanalysen und Predictive Maintenance. Unser Ziel ist die optimale Verbindung zwischen der Datenbank und R, um die Performance weiter zu verbessern und unseren Kunden performante Lösungen für Data Mining und Predictive Analytics Anwendungen zu liefern“, erklärt Heiko Miertzsch, Geschäftsführer von eoda die Ziele der Partnerschaft.
Die bestehende R-Schnittstelle erlaubt EXASolution-Nutzern schnelle und risikoarme „In Database Analytics“. Die R-Anwendungen können durch automatische Übersetzung in die Datenbanksprache SQL direkt auf die Daten in der EXASOL-Datenbank angewendet werden. Der aufwändige Export und Import der Daten entfällt genauso wie der Engpass des begrenzten lokalen Arbeitsspeichers.

„Results as a Service“ auf EXASolution – Data Science für das Business

Die nahezu unbegrenzten Möglichkeiten von R in Form von anwenderfreundlichen Apps bietet eoda mit der Serviceplattform „Results as a Service“. Diese unterstützt Data Science Teams dabei, Business Anwendern die Ergebnisse aus Data Mining, Predictive Analytics oder Machine Learning zu präsentieren. In Zukunft bietet eoda das Analyse-Framework auch auf der EXASOL-Datenbank an. Mit dieser Architektur sind die Kunden optimal für die Anforderungen rund um Big Data aufgestellt und profitieren von einem schnellen Deployment und einer hohen Skalierbarkeit.

eoda und EXASOL: Handlungsschnelle Partner für kundenorientierte Lösungen

„Wir bieten unseren Kunden für den globalen Wettbewerb individuelle, leistungsfähige und zielgerichtete Lösungen, die sich optimal an ihre Anforderungen anpassen. eoda und EXASOL stehen für höchste Kundenorientierung, innovative Ansätze und ein flexibles sowie agiles Vorgehen beim Umsetzen von Projekten jeder Größenordnung“, erläutert Aaron Auld, CEO der EXASOL AG. In Zukunft sollen die Kunden beider Unternehmen von der gemeinsamen Philosophie der Partner profitieren.

Über die eoda GmbH
eoda ist ein IT-Unternehmen, das auf Data Mining und Predictive Analytics spezialisiert ist. Das Portfolio umfasst Beratung, Software-Entwicklung, analytische Lösungen und Training. Die Leistungen des interdisziplinären Teams erstrecken sich dabei über den gesamten Workflow von der Datenerfassung und -erhebung über die Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse. eoda kombiniert fundiertes Wissen über Geschäftsprozesse mit der kompetenten Anwendung der passenden statistischen Analyseverfahren.
Mit der R-Akademie bietet eoda ein ganzheitliches Schulungs- und Weiterbildungskonzept für die freie Statistiksoftware R an. Mit der leistungsfähigen Serviceplattform „Results as a Service“ ermöglicht eoda Anwendern die Nutzung hochwertiger analytischer Apps – On-Premise oder als SaaS. Als Partner von Exasol, Microsoft, Oracle, Salesforce, Revolution Analytics, RStudio, und talend stellt eoda ein umfassendes Portfolio im Umfeld hochwertiger Datenanalyse bereit.

Weitere Informationen erhalten Sie unter www.eoda.de

Über die EXASOL AG
Die EXASOL AG ist führender Hersteller von analytischen Datenbanksystemen.
Das Kernprodukt EXASolution ist eine auf In-Memory-Technologie basierende Software für professionelle, parallele und schnelle Datenanalysen. EXASolution bietet branchenunabhängig umfassende Lösungsszenarien für Business Intelligence, Customer Insight und Data Warehousing bis hin zu komplexen Predictive Analytics in Echtzeit.

Die EXASOL AG wurde im Jahr 2000 in Nürnberg gegründet und unterhält Niederlassungen in den USA, Brasilien, Israel und England. Am Hauptsitz Nürnberg stehen Aaron Auld (CEO), Mathias Golombek (CTO), Sean Jackson (CMO) sowie das Team für Qualität, Leidenschaft und partnerschaftliche Kundenbeziehungen. Start-ups, mittelständische Firmen sowie etablierte globale Unternehmen setzen bereits auf die Technologie „Made in Germany“, darunter Adidas, XING, Sony Music, Olympus, Zalando, King, stayfriends, Semikron und Webtrekk.

Weitere Informationen finden Sie uns auf www.exasol.com.

Pressemitteilung: [R] Kenntnis-Tage 2015: Das umfassende Event für die Statistiksprache R

Kassel, 23.04.2015 – eoda, einer der Pioniere in der professionellen Anwendung der Statistiksprache R, veranstaltet Ende September in Kassel mit den [R] Kenntnis-Tagen ein zweitägiges Event für die immer größer werdende deutschsprachige R-Community. Die [R] Kenntnis-Tage vereinen konzentriert vielfältige Themen für Anwendungsfälle wie Data Mining, Predictive Analytics oder Datenvisualisierung mit anregendem Networking und aufschlussreichen Success Stories aus der Praxis.

„Mit den [R] Kenntnis-Tagen wollen wir deutschsprachigen R-Nutzern eine Plattform bieten, auf der wir die vielfältigen Möglichkeiten von R für Data Science zeigen und die Teilnehmer dazu inspirieren, Ihre eigene Erfolgsgeschichte im Umfeld von R zu schreiben“, erklärt Oliver Bracht, Chief Data Scientist bei eoda, die Hintergründe der Veranstaltung.

Die freie Wahl aus einem ganzheitlichen Themenangebot

Die erfahrenen Trainer von eoda präsentieren in zwei parallel laufenden Schulungstracks in sich abgeschlossene Module zu vielfältigen Themen im Umfeld der Datenanalyse. Die Teilnehmer haben die Freiheit, aus diesen Modulen gezielt die Themen auszuwählen, die sie und ihr Unternehmen weiterbringen.

Die Module behandeln den effizienten Einsatz von R in Produktivumgebungen, wichtige statistische Methoden und das beliebte Thema Datenvisualisierung. „Der Leitgedanke der [R] Kenntnis-Tage ist es, jedem Teilnehmer in kürzester Zeit das Wissen und wertvolle Anregungen zu vermitteln, um ihm den maximalen Nutzen in der Anwendung von R zu ermöglichen“, erläutert Bracht das Ziel der ganzheitlichen Veranstaltung.

Aufbau der eoda [R] Kenntnis-Tage 2015

Aufbau der eoda [R] Kenntnis-Tage 2015

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Pressemitteilung: #dagehtwas – Datenanalyst eoda unterstützt die MT Melsungen bei umfassender Imageanalyse

Kassel, 27.03.2015 – eoda führt für die MT Melsungen, Spitzenteam in der DKB Handball-Bundesliga und erfolgreicher Europapokalteilnehmer, eine Imageanalyse durch. Analog zu den sportlichen Leistungen, sollen zukünftige Entscheidungen für einen erfolgreichen Markenaufbau auf einer neutralen, belastbaren und verlässlichen Analyse der Außenansicht basieren.

eoda liefert aufschlussreiche Informationen für die strategische Weiterentwicklung der MT

Welche Wünsche haben Fans und Gelegenheitsbesucher? Welche Zielgruppen spricht die MT an? Welche erreicht sie nicht? Gibt es eine Divergenz zwischen Fremd- und Eigenwahrnehmung und damit verbunden Ansatzpunkte für Optimierungen? Wie bekannt ist die MT? Diese und weitere Fragen wird die Imageanalyse beantworten. Als Spezialist für Datenanalyse und mit langjähriger Erfahrung in der Durchführung von Marktstudien und Imageanalysen bietet eoda ein maßgeschneidertes Analysekonzept.

Umfassende ganzheitliche Sicht auf das Umfeld

Ausgehend von einem Fokusgruppentreffen mit ausgewählten Teilnehmern hat eoda webbasierte Fragebögen für die Fan- und Breitenbefragung entwickelt. Aufschlussreiche Erkenntnisse über die Bedeutung und Wahrnehmung von Mannschaft, Spielstätte und Rahmenprogramm können dadurch genauso gewonnen werden wie Informationen über die Wirkung von Kommunikationskanälen.

DU BIST MT  - Das Motto der Imageanalyse von eoda für die MT Melsungen

DU BIST MT – Das Motto der Imageanalyse von eoda für die MT Melsungen

„Der Erfolg der Marke MT Melsungen soll parallel zu dem sportlichen Erfolg der Mannschaft weiter ausgebaut werden. Zur Zeit liegen wenig belastbare Erkenntnisse vor, wie die MT von außen wahrgenommen wird“, erklärt Christine Höhmann, Leiterin Marketing & Kooperationen der MT, die Ausgangssituation. „eoda bietet ein ganzheitliches Angebot von der Fragebogenkonzeption über die Durchführung der Feldphase bis hin zum Reporting. Mit den eigenen Softwarelösungen garantiert eoda eine schnelle Projektdurchführung“, lobt Höhmann das Angebot von eoda.

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