Análise Preditiva Avançada

Integramos com plataformas inteligentes de aprendizado de máquina automatizada, como Prevision.io e H2O.ai, para engenharia de recursos automáticos, aprendizado de máquina e interpretabilidade.

Ou use R e Python diretamente em todos os conjuntos de dados e implemente algoritmos personalizados de Inteligência Artificial.

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PRONTO? CONFIGURADO?
PREVEJA

O que você quer fazer? Previsão de números de vendas? Identificar segmentos de clientes exibindo comportamentos semelhantes? Análise de sentimento em relação a um produto ou empresa? Identificar relações entre ações e resultados?

Leia abaixo sobre como os algoritmos de Machine Learning podem ajudá-lo.

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ANÁLISE DE REGRESSÃO

Identifique o relacionamento entre uma métrica e seus fatores contribuintes e, em seguida, use o modelo para estimar a métrica, considerando um novo conjunto de fatores.

O uso mais comum da análise de regressão nos negócios é prever eventos que ainda precisam ocorrer. A análise de demanda, por exemplo, prevê quantas unidades um cliente comprará. Alguns outros exemplos incluem estimativa de preço de SKU, eficiência de produção, contratação e tipos semelhantes de modelos.

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CLASSIFICAÇÃO DE DADOS

Dado um conjunto de propriedades sobre o tópico de interesse, agrupe tópicos semelhantes usando essas características e identifique outros tópicos possíveis com os mesmos fatores.

O uso mais comum aqui é a identificação de possíveis clientes, a criação de campanhas de marketing direcionadas ou a análise de sentimentos.

ANALYSIS. Seamless vector pattern with word cloud.

ANÁLISE TEXTUAL

Às vezes, os dados não são dispostos em colunas e claramente identificados quanto ao seu significado e, em vez disso, são apenas uma bolha de palavras e frases coletadas por meio de pesquisas, comentários, mídias sociais e documentos.

A análise de texto permite a classificação dessas palavras em categorias distintas.

Útil para análise de sentimento de produtos, serviços ou empresas, automação de documentos ou dados baseados em texto.

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REGRESSÃO DE
SÉRIES TEMPORAIS

Usando a regressão de série temporal, você usa dados históricos com base no tempo para prever seu crescimento futuro.

Essa é uma abordagem amplamente usada para prever vendas, consumo de energia, planejamento de demanda e muitos outros dados baseados em tempo.

INTEGRAÇÕES
MACHINE LEARNING

Você pode integrar o ClicData com muitas das mais populares plataformas de Machine Learning/IA disponíveis hoje.

Aqui estão alguns dos favoritos dos nossos clientes.

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Machine LearningOpen Source

O H2O é uma plataforma de aprendizado de máquina distribuída na memória, de código aberto.

O H2O suporta os algoritmos estatísticos e de machine learning amplamente utilizados, incluindo máquinas com aumento de gradiente, modelos lineares generalizados, aprendizado profundo e muito mais.

O H2O também possui uma funcionalidade AutoML líder de mercado que executa automaticamente todos os algoritmos e seus hiper parâmetros para produzir uma tabela de classificação dos melhores modelos.

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Machine Learning Automatizado

O Prevision.io fornece uma plataforma automatizada de machine learning para gerar e implantar modelos preditivos altamente precisos. Transforme sua empresa em dados, acrescentando inteligência preditiva a todas as suas operações.

  • Aumente a produtividade de seus projetos de ciência de dados
  • Reduza o tempo gasto na implementação
  • Explicações detalhadas das decisões de seus modelos na própria plataforma
  • Nenhum conhecimento técnico prévio ou infra-estrutura é necessário
  • Crie modelos autônomos usando apenas os dados corporativos
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CODIFIQUE VOCÊ MESMO

Coloque suas mãos no código e conecte o Python ao ClicData diretamente através da nossa opção Dedicada usando o SQL Server ODBC e economize meses de trabalho na construção de conectores e operações de limpeza de dados.

Usando o ClicData e Pandas, uma biblioteca licenciada em BSD de fonte aberta que fornece estruturas de dados de alto desempenho e fáceis de usar e com ferramentas de análise de dados para a linguagem de programação Python, você pode ter um bom começo no seu projeto de machine learning sem gastar uma fortuna .

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