ANALÍTICA PREDICTIVA AVANZADA
Nos integramos con plataformas de aprendizaje automático automatizadas como Prevision.io y H2O.ai para la ingeniería automática de características, el aprendizaje automático y la interpretabilidad.
O use R y Python directamente en todos los conjuntos de datos e implementamos algoritmos personalizados de Inteligencia Artificial.
PREPARADO, LISTO?
A PREDECIR
¿Qué quieres hacer? Números de ventas de pronóstico? ¿Identificar segmentos de clientes que exaltan comportamientos similares? ¿Análisis de sentimiento hacia un producto o empresa? ¿Identificar relaciones entre acciones y resultados?
Lea a continuación cómo pueden ayudarlo los algoritmos de Machine Learning.
ANÁLISIS DE REGRESIONES
Identifique la relación entre una métrica y sus factores contribuyentes y luego use el modelo para estimar la métrica dado un nuevo conjunto de factores.
El uso más común del análisis de regresión en los negocios es predecir eventos que aún no han ocurrido. El análisis de la demanda, por ejemplo, predice cuántas unidades comprará un cliente.
Algunos otros ejemplos incluyen la estimación de precios de SKU, eficiencia de producción, contratación y tipos de modelos similares.
CLASIFICACIÓN DE DATOS
Dado un conjunto de propiedades sobre el tema de interés, agrupe los temas similares utilizando esas características e identifique otros temas posibles con los mismos factores.
El uso más común aquí es la identificación de posibles clientes, la creación de campañas de marketing específicas o el análisis de sentimientos.
ANÁLISIS DE TEXTOS
A veces, los datos no se presentan claramente en columnas y se identifican claramente en cuanto a su significado y en lugar de ser solo una mancha de palabras y frases recopiladas a través de encuestas, comentarios, redes sociales y documentos.
El análisis de texto permite la clasificación de esas palabras en categorías discretas.
Utilizado para el análisis de sentimientos de productos, servicios o empresas, automatización de documentos o datos basados en texto.
REGRESIONES
Al usar la regresión de series de tiempo, usa datos históricos basados en el tiempo para pronosticar su crecimiento futuro.
Este es un enfoque ampliamente utilizado para predecir ventas, consumo de energía, planificación de la demanda y muchos otros datos basados en el tiempo.
INTEGRACIONES
CON MACHINE LEARNING
Puede integrar ClicData con muchas de las plataformas de Aprendizaje automático / AI más populares disponibles en la actualidad. Éstos son algunos de los favoritos de nuestros clientes.
CÓDIGO ABIERTO Machine Learning
H2O es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto y distribuida en la memoria.
H2O es compatible con los algoritmos de aprendizaje automático y estadístico más utilizados, como máquinas con gradiente reforzado, modelos lineales generalizados, aprendizaje profundo y más.
La H2O también tiene una funcionalidad AutoML líder en la industria que se ejecuta automáticamente a través de todos los algoritmos y sus hiperparámetros para producir una tabla de clasificación de los mejores modelos.
Automatización Machine Learning
Prevision.io proporciona una plataforma de aprendizaje automático para generar e implementar modelos predictivos de alta precisión. Haga que su negocio sea impulsado por datos agregando inteligencia predictiva a todas sus operaciones.
- Aumente la productividad de sus proyectos de ciencia de datos
- Corte el tiempo empleado en la implementación.
- Acceda a explicaciones detalladas de las decisiones de sus modelos en la plataforma.
- No se necesitan conocimientos técnicos o infraestructura previos.
DESARROLLELO USTED
Ponga sus manos en el código y conecte Python a ClicData directamente a través de nuestra opción Dedicada utilizando SQL Server ODBC y ahorre meses de trabajo en la construcción de conectores y operaciones de limpieza de datos.
Usando ClicData y pandas, una biblioteca de código abierto con licencia BSD que proporciona alto rendimiento.
Estructuras de datos fáciles de usar y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python, puede hacer que su proyecto de aprendizaje automático tenga un gran comienzo sin gastar una fortuna.