Аналитика данных и машинное обучение
Data Science меняет жизнь
Например, в здравоохранении благодаря машинному обучению можно диагностировать патологии. В сфере финансов алгоритмы помогают банкам принимать решения о выдаче кредитов. Онлайн-переводчики, голосовые помощники, персонализированная лента в соцсетях и стримингах — все это стало возможно благодаря Data Science, и все это здесь и сейчас меняет мир к лучшему и упрощает нашу жизнь.
Дифференцируйте свою бизнес стратегию с помощью данных и идей, которые помогут найти новые пути взаимодействия с потребителем
Извлечение прибыли из данных
Данных становится все больше, чтобы они не просто копились, а приносили пользу, их нужно анализировать и сделать прогнозы.
Обработка больших данных приводит к улучшению процесса принятия решений, экономии средств и повышению операционной эффективности.
С какими же данными можно работать?
Для анализа подходят любые данные: звук, текст, фото, видео, таблицы, документы. Чем больше информации, тем качественнее происходит аналитика и более закономерный результат
Узнайте, что ждет ваши данные
Представьте себе постоянный поток информации, который поможет вам принимать более эффективные бизнес решения. Данные, аналитика и искусственный интеллект открыли двери для совершенно новых возможностей. Но если данные вашей организации фрагментированы или низкого качества, их сложно использовать.
Вам необходимо переосмыслить существующие процессы, чтобы гарантировать, что данные прозрачны, заслуживают доверия. Только тогда данные можно будет использовать для максимального увеличения ваших инвестиций в технологии и искусственный интеллект. Наши аналитики помогут организации расти и выделяться на фоне конкурентов.
Мы определяем варианты использования, которые могут соответствовать приоритетам вашего бизнеса и создаем аналитические решения с подходящими технологиями в соответствии с вашими потребностями. Ваши данные предназначены для повышения производительности, устойчивости и роста на долгие годы.
Жизненный цикл данных
Захват:
сбор данных, ввод данных, прием сигналов, извлечение данных. Этот этап включает сбор необработанных структурированных и неструктурированных данных.
промежуточная обработка данных
обработка данных, архитектура данных. Этот этап включает в себя сбор необработанных данных и приведение их в форму, которую можно использовать.
процесс:
интеллектуальный анализ данных, кластеризация / классификация, моделирование данных, обобщение данных. Специалисты по обработке данных берут подготовленные данные и изучают их шаблоны, диапазоны и отклонения, чтобы определить, насколько они будут полезны для прогнозного анализа.
анализ:
поисковый / подтверждающий, прогнозный анализ, регрессия, анализ текста, качественный анализ. Вот настоящая суть жизненного цикла данных. Этот этап включает в себя выполнение различных анализов полученных данных.
коммуникация:
представление данных, визуализация данных, бизнес-аналитика, принятие решений. На этом заключительном этапе аналитики готовят анализы в легко читаемых формах, таких как диаграммы, графики и отчеты.
Данные и аналитика: основа вашего пути к пониманию клиента с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта
Стратегия обработки данных и аналитики является основополагающей для любой трансформации бизнеса. Мы помогаем вам внедрить эффективные и ответственные методы работы, которые закладывают основу для роста.
Увеличьте ценности для покупателей. По мере развития предпочтений и изменений на рынке убедитесь, что вы всегда в конкурентном преимуществе. Мы поможем дополнить данные прогнозной аналитикой для анализа клиентов.
Промышленные решения. Мы предлагаем решения общих задач, а так же индивидуальные решения для более конкретных нужд с помощью прогнозирования, классификации, оценки улучшения процесса транспортировки и многое другое.
Наука о данных
Наука о данных может повысить ценность любого бизнеса, который умеет правильно использовать свои данные. Однако данные сами по себе были бы бесполезны без науки о данных. Чтобы в полной мере использовать ее преимущества, все собранные данные должны быть обработаны, чтобы необработанные факты были преобразованы в значимую информацию, которая может быть использована в бизнесе.
Получите наиболее полное представление о рынке
Можно объединить данные о естественной, региональной, традиционной и специализированный розничной торговле в единое представление и демонстрации на графике для выявления факторов роста, устранения пробелов и сравнения с известными и появляющимися конкурентами.Эффективность каналов сбыта
Каждый день на рынок выходит все больше брендов и продуктов. По мере того, как покупатели начинают искать определенные характеристики, убедитесь, что вы сможете опередить конкурентов, выявив, что влияет на эффективность естественного канала сбыта, прежде чем информация попадает к потребителям.Конкурентное позиционирование
Посмотрите, как ключевые конкуренты сравнивают ваши продукты и определите, где у вас есть возможность для дифференциации. Убедитесь, что вы позиционируете свои продукты так, чтобы подчеркнуть ключевые черты, которые ищут покупатели.Примеры
Предоставляем аналитические услуги по обработке данных и искусственному интеллекту клиентам в разных отраслях
Выполнение задачи по сегментации клиентов
На основании полученных данных была выполнена работа по классификации клиентов на основе общих черт, таких как пол, возраст, интересы и привычки к расходам. Произведен анализ их привычек к расходам и выполнена визуализация распределения по полу и возрасту.
Распознавание лиц
Обратилось предприятие с целью изучения информации по сотрудникам и посторонним лицам. Была произведена идентификация, распознавание и обработка изображений в реальном времени для обеспечения безопасности, проведения аналитики и поведенческого фактора.
Прогнозирование продаж
Представлены данные по продуктовой линейке с целью анализа и прогнозирования продаж. Выполнена работа по анализу, разработан алгоритм прогнозирования продаж по действующим продуктам, а также перспектива выведение на рынок новых продуктов и последующая визуализация.
Прогнозное обслуживание в нефтегазовой отрасли
Проведен сбор структурированных и не структурированных источников данных, обработка представленных данных и их анализ, проведено обучение модели и сделан прогноз с помощью машинного обучения с визуализацией результата.