allez plus loin avec l'analyse predictive
Nous nous intégrons à des plateformes intelligentes d'analyse prédictive telles que Prevision.io et H2O.ai pour l'interprétation des données et leur projection automatique.
Vous pouvez également utiliser R et Python directement sur tous les ensembles de données et implémenter des algorithmes d’intelligence artificielle personnalisés.
Prêt à Vous Lancer ?
Vous souhaitez afficher une prévision commerciale ? Identifier les segments de clients présentant des comportements similaires ? Analyser des sentiments envers votre produit ou une marque ? Identifiez les relations entre les actions et les résultats. Découvrez ci-dessous comment les algorithmes et le Machine Learning peuvent vous aider.
analyse de regression
Identifiez la relation entre une métrique et ses facteurs contributifs, puis utilisez le modèle pour estimer la métrique à partir d'un nouvel ensemble de facteurs. L'utilisation la plus courante de l'analyse de régression dans les entreprises consiste à prédire des événements qui ne se sont pas encore produits.
L'analyse de la demande, par exemple, prédit le nombre d'unités qu'un client achètera. Parmi d'autres exemples, citons les prix estimés des unités de gestion, l'efficacité de la production, le recrutement et des types de modèles similaires.
classification des donnees
Avec un ensemble de propriétés sur le sujet qui vous intéresse, regroupez les sujets similaires en utilisant ces caractéristiques et identifiez d’autres sujets possibles avec les mêmes facteurs.
L’utilisation la plus courante ici est l’identification des clients potentiels, la création de campagnes marketing ciblées ou l’analyse des sentiments.
analyse textuelle
Parfois, les données ne sont pas clairement présentées en colonnes et clairement identifiées quant à leur signification.
Il s'agit simplement d'un groupe de mots et de phrases collectés via des enquêtes, des commentaires, des médias sociaux et des documents.
L'analyse textuelle permet de classer ces mots en catégories distinctes. Ce type d'analyse est utile pour l'analyse de sentiments sur un produit, service ou une entreprise, l'automatisation de documents ou de données textuelles.
regression chronologique
À l'aide de la régression chronologique, vous utilisez des données historiques basées sur le temps pour prévoir une croissance future.
Il s'agit d'une approche largement utilisée pour prévoir les ventes, la consommation d'énergie, la planification de la demande et de nombreuses autres données temporelles.
comment combiner business intelligence & machine learning ?
Vous pouvez intégrer ClicData à la plupart des solutions de Machine Learning et Intelligence Artificielle les plus populaires disponibles à ce jour.
Voici les solutions préférées par nos clients.
H20.ai MACHINE LEARNING OPEN SOURCE
H2O est une plateforme de Machine Learning distribuée en mémoire et open source. H2O prend en charge les algorithmes d’apprentissage statistique et d’apprentissage automatique les plus largement utilisés, notamment les machines à gradient renforcé, les modèles linéaires généralisés, l’apprentissage en profondeur et bien plus encore.
H2O dispose également d’une fonctionnalité AutoML de pointe qui s'exécute automatiquement à travers tous les algorithmes et leurs hyper paramètres pour produire un classement des meilleurs modèles.
prevision.io Machine Learning Automatise
Prevision.io est une plateforme d'analyse prédéctive qui génère et déploie des modèles prédictifs très précis. Ajustez vos modèles économiques selon l'intelligence fournie par les données:
- Optimisez la productivité de vos projets de data science.
- Réduisez le temps d'implémentation de la solution.
- Accédez aux explications détaillées sur les modèles directement sur la plateforme elle-même.
- Aucune connaissance technique ni infrastructure préalable n'est requise.
- Construisez des modèles autonomes à l'aide de vos données d'entreprise.
pythonprogrammez vous-meme
Prenez le contrôle du code et connectez Python à ClicData directement via notre option Dedicated à l'aide de SQL Server ODBC et économisez des mois de travail de construction de connecteurs et d'opérations de nettoyage des données.
En utilisant ClicData et pandas, une bibliothèque open source sous licence BSD offrant de hautes performances, des structures de données et des outils d'analyse de données faciles à utiliser pour le langage de programmation Python, vous pouvez démarrer votre projet d'analyse prédictive sans effort financier significatif.