Data Science a pokročilá analytika

Využití prvků umělé inteligence, konkrétně strojového učení a neuronových sítí, pro klasifikaci, predikci a optimalizaci dat

Tam, kde běžné datové postupy končí, my začínáme. Pomocí umělé inteligence (AI) a nejmodernějších postupů s využitím strojového učení (ML) a neuronových sítí dokážeme odstranit chyby v datech, vyplnit slepá místa, odhadnout budoucí vývoj, rozpoznat kritická místa a pomoci vám tak uspět ve stále více konkurenčním prostředí.

3 oblasti Data Science

Klasifikační analýzy

Když ve velké skupině dat potřebujeme najít samostatné segmenty, na které chceme cílit.

  • Analýza úvěrového rizika
  • Fuzzy identifikace, kategorií, marketingových kampaní a zdrojů
  • Fuzzy párování skladových zásob pro odhalení duplicit
  • Klasifikace zboží podle sezónnosti.
  • Klasifikace textu a vytvoření modelu ve fotografiích např. automobilů
  • Klasifikace objektů pomocí rozpoznávání obrázků

Statistická predikce

Využívá minulá měření k extrapolaci budoucího chování.

  • Předpovědi budoucí poptávky a prodejů
  • Predikce potřebného personálu na směny
  • Predikce obratu skladových zásob
  • Předpověď výpovědí zákazníků (churn)
  • Predikce rizik

Optimalizační úlohy

Když je třeba z řady možností upřednostnit ty, které mají největší výhody.

  • Optimalizace výdajů na marketing
  • Optimalizace doplňování poboček.
  • Optimalizace maloobchodních zásob
  • Vyvažování zátěže pracovních směn
  • Elastické modelování cen