Kalo te përmbajtja kryesore
DevPath Systems
Shërbim

Analizë të Dhënash & Machine Learning

Cilat produkte shiten më shumë? Kur pritet të rritet kërkesa? Ku po ndryshojnë kostot? Nisim nga vendimi që duhet të marrë biznesi juaj dhe vlerësojmë të dhënat që keni. Puna jonë në Data Science mund të përfshijë raporte, business intelligence dhe machine learning, duke zgjedhur qasjen sipas pyetjes, cilësisë së të dhënave dhe buxhetit.

Kërkoni ofertëRezervoni një konsultim

Çfarë ofrojmë

  • Panele dhe business intelligence

    Bashkojmë shitjet, kostot, rezervimet ose stokun në raporte të qarta, me tregues, filtra dhe ritëm përditësimi të përcaktuar.

  • Përgatitje dhe integrim të dhënash

    Bashkojmë të dhëna nga Excel, databaza, CRM dhe ERP; kontrollojmë vlerat që mungojnë, dublikatat dhe përkufizimet e ndryshme para analizës.

  • Parashikim shitjesh dhe kërkese

    Përdorim të dhëna historike të përshtatshme për të vlerësuar kërkesën për produkte, rezervime ose personel, duke treguar pasigurinë dhe ndikimin e sezonit.

  • Segmentim klientësh

    Analizojmë grupe klientësh sipas shpeshtësisë së blerjeve, vlerës ose sjelljes, për të mbështetur fushatat dhe planifikimin e shërbimit.

  • Zbulim anomalish

    Sinjalizojmë ndryshime të pazakonta në shitje, shpenzime ose të dhëna operative për shqyrtim nga ekipi, me pragje të përshtatura për biznesin.

  • Vlerësim dhe monitorim modelesh

    Krahasojmë modelet me një metodë të thjeshtë bazë, i testojmë me të dhëna të papërdorura në trajnim dhe monitorojmë performancën e ndryshimet pas vënies në përdorim.

Një përgjigje e dobishme nis nga një pyetje e qartë

Një dyqan mund të ketë nevojë për një raport javor të produkteve më të shitura. Një hotel mund të planifikojë sipas kërkesës sezonale. Një biznes shërbimesh mund të kërkojë të kuptojë klientët që rikthehen. Zgjedhim qasjen më të thjeshtë që ndihmon atë vendim dhe vlerësojmë nëse machine learning sjell vlerë të mjaftueshme për të justifikuar koston.

  • Një pyetje biznesi dhe një kriter i përcaktuar suksesi
  • Kontroll i cilësisë, historikut dhe përdorimit të lejuar të të dhënave
  • Një raport ose metodë bazë përpara një modeli më kompleks
  • Supozime, kufizime dhe përgjegjësi të dokumentuara

Nga pyetja e biznesit te një zgjidhje e testuar

Çdo fazë na jep prova për të vendosur mbi investimin e radhës.

Nëse të dhënat nuk janë të përshtatshme për machine learning, rezultati i parë mund të jetë një panel raportimi ose një plan për të përmirësuar mbledhjen e tyre.

  1. 1

    Përcaktojmë vendimin

    Biem dakord për vendimin që duhet të marrë ekipi, mënyrën si do të përdoret rezultati dhe treguesin që do ta bënte punën të dobishme.

  2. 2

    Vlerësojmë të dhënat

    Shqyrtojmë burimet, lejet e aksesit, mbulimin dhe cilësinë. Identifikojmë boshllëqet dhe përcaktojmë një projekt të realizueshëm.

  3. 3

    Ndërtojmë dhe krahasojmë

    Nisim me një raport, rregull ose parashikim të thjeshtë. Kur ka arsye, krahasojmë një model me këtë bazë në të dhëna të veçuara për testim, duke ruajtur rendin kohor për parashikimet.

  4. 4

    E vëmë në përdorim

    Lidhim rezultatin e dakordësuar me një panel ose proces pune, dokumentojmë kufizimet dhe përcaktojmë planin e monitorimit e rishikimit.

Vlera për biznesin

  • Pamje e përbashkët e performancës

    Tregues të përcaktuar dhe burime të gjurmueshme i japin ekipit një bazë të përbashkët për diskutim.

  • Planifikim më i informuar

    Prirjet dhe parashikimet ndihmojnë vendimet për stokun, personelin dhe fushatat.

  • Shqyrtim më i fokusuar

    Raportet dhe sinjalizimet ndihmojnë ekipin të gjejë ndryshimet që kërkojnë vëmendje.

  • Prova përpara zgjerimit

    Një projekt pilot i kufizuar tregon nëse qasja është e dobishme përpara një zbatimi më të gjerë.

Pyetje të shpeshta

A na duhet një sasi e madhe të dhënash për të nisur?

Jo domosdoshmërisht. Një panel i dobishëm mund të nisë me pak burime të strukturuara mirë. Machine learning kërkon mjaft shembuj të përshtatshëm dhe, për parashikime, historik të mjaftueshëm. Vlerësojmë përshtatshmërinë përpara se të propozojmë një model; nuk ka një minimum të vetëm për çdo problem.

A mund të nisim nga skedarë Excel ose softueri që përdorim?

Po. Mund të vlerësojmë skedarë Excel, eksporte databazash dhe të dhëna nga sistemet ekzistuese. Lidhjet automatike varen nga aksesi dhe ndërfaqet që ofrojnë ato sisteme.

A kërkon çdo projekt analize machine learning?

Jo. Një raport i qartë, një rregull biznesi ose një parashikim i thjeshtë statistikor mund të mjaftojë. E marrim në konsideratë machine learning kur të dhënat dhe vlerësimi tregojnë një përmirësim të dobishëm ndaj kësaj baze.

Si e vlerësoni nëse një model është i dobishëm?

Përcaktojmë një tregues të përshtatshëm, krahasojmë me një metodë të thjeshtë bazë dhe testojmë me të dhëna që nuk janë përdorur për trajnim. Për parashikimet ruajmë rendin kohor. Diskutojmë gabimet, pasigurinë dhe kostot operative me ekipin tuaj, pastaj përcaktojmë monitorimin nëse modeli vihet në përdorim. Saktësia dhe rezultatet e biznesit varen nga të dhënat dhe rasti i përdorimit.

Shërbime të lidhura

Softuer • AI • Automatizim

Le të flasim për projektin tuaj

Ndani disa detaje dhe do t’ju kthejmë përgjigje me hapat e ardhshëm — pa asnjë detyrim.

Kërkoni ofertëRezervoni një konsultim