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
За 5 лет мы поработали с маленькими стартапами и с именитыми брендами.
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
Зачем необходимо
обучения машин: секреты Big Data
- ускорению роста компаний;
- оптимизации бизнес-процессов;
- усовершенствованию качества взаимодействия сотрудников;
- увеличению удовлетворенности заказчиков и клиентов.
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
