Анализ данных - инструмент
повышения эффективности

Решение на основе технологий искусственного интеллекта: аналитика, управление данными.
Необходимый элемент конкурентоспособного бизнеса.

Применение технологий индивидуального анализа данных

Индивидуальный анализ данных, а в частности предиктив помогает в решении типовых задач: регрессии и классификации, сегментации и кластеризации данных, а также анализа временных рядов. За счет применения технологий анализа данных, основанных на методах машинного обучения, становится возможным эффективно анализировать и влиять большими объемами (Big data) «сырых» данных: выявлять скрытые зависимости, определять тренды сезонности и периодичности, а также группировать или наоброт разделять объекты анализа по определенным признакам, которые на первый взгляд могут оказаться неочевидными для человека. Методы предиктивной аналитики широко используются в различных компаниях: финансовый сектор, сфера развлечений, страховые, медиа, медицина, строительство и иное производство. Методы анализа данныз применяются для прогнозирования интереса аудитории, оптимизации маркетинга, предсказания продаж, предсказания ДТП и проведения предварительного сервисного обслуживания, оптимизации складских операций и маршрутов логистики, продуктовых рекомендаций, оценки кредитного скоринга, предотвращения мошенничества, выявляния уизвимостей систем.

Machine learning, Big data и Data science

Наши специалисты с радостью поделятся своей экспертизой, основанной на знании того, что сейчас работает на рынке
5 лет работы
Наш опыт говорит за нас.
За 5 лет мы поработали с маленькими стартапами и с именитыми брендами.
Индивидуальный подход
У каждой компании, с которой мы работаем, своя концепция и свой голос. Мы развиваем уникальные продукты.
Непрерывный рост
Наши опытные профессионалы непрерывно расширяют возможности продукта, внедряя новые технологии работы.

Инновационные информационные системы, базирующиеся на искусственном интеллекте

На деятельность любой современной компании оказывают огромное влияние различные факторы, которые приводят к негативным последствиям, снижающим экономическую эффективность.
Для их выявления требуется тщательный анализ.

Человек не способен выполнять такую работу четко и качественно, из-за необходимости обработки большого количества информации и применения многочисленных алгоритмов ее оценки и построения логических выводов.

Сегодня для решения данных задач все чаще используются инновационные технологии, базирующиеся на искусственном интеллекте.
Эксперты считают, что именно машинное обучение открывает для предпринимателей широкие возможности в будущем.

Основные методы анализа данных

Гибко переносим разработки на различные типы задач
Предиктивная аналитика
Собирательная аналитика
Описательная статистика

Зачем необходимо
обучения машин: секреты Big Data

Сегодня в развитие искусственного интеллекта вкладываются внушительные корпоративные инвестиции. Аналитики уверенны, что к 2025 году их сумма составит не менее 100 миллиардов долларов. На практике доказано, что роботизация и машинное обучение способствуют:
  • ускорению роста компаний;
  • оптимизации бизнес-процессов;
  • усовершенствованию качества взаимодействия сотрудников;
  • увеличению удовлетворенности заказчиков и клиентов.
Серьезно влияет искусственный интеллект и на анализ данных компании, применяемый для обнаружения негативных факторов. К последним относятся как внутренние, так и внешние аспекты материально-технического, организационно-управленческого, экономического, социального, рыночно-конъектурного, хозяйственно-правового, техногенного характера. В целом машинное обучение способствует созданию целостной компании, функционирующей, как единый, хорошо отлаженный часовой механизм.

Преимущества анализа данных
посредством современных технологий

Анализ данных позволяет выявлять, как явные, так и скрытые факторы, негативно отражающиеся на экономической деятельности компании.
Это способствует их устранению и предупреждению допущения аналогичных ошибок в будущем.
Внедрение машинного обучения делает этот процесс:

  • максимально эффективным;
  • непрерывным;
  • наименее затратным по времени и денежным средствам;
  • всеобъемлющим.

Яркими примерами использования искусственного интеллекта
являются: персонализация процесса обслуживания клиентов, изучение сотен резюме соискателей,
обработка и анализ финансовых операций, оценка эффективности проведенных рекламных кампаний, выявление аномалий,
указывающих на вероятность мошеннических действий со стороны контрагентов, отслеживание технического состояния оборудования и так далее.
Специалисты Neurocore обладают опытом решения задач в данной области и уже длительное время помогают компаниям устранять проблемные аспекты в бизнесе.

Оставить заявку

Оставьте заявку и наши специалисты свяжутся с вами для уточнения деталей

Системы анализа данных в кинотеатрах