Numlabs - logo

Prognozowanie i przewidywanie trendów

   

Uczenie maszynowe i modele statystyczne do wykrywania anomalii, prognozowania i rozpoznawania zależności w szeregach czasowych.

Usługi Data Science dostosowane do Twoich potrzeb

   

Numlabs obsługuje wszystkie kroki w procesie analizy danych:

  • Wyodrębnianie danych (ze źródeł ustrukturyzowanych, takich jak bazy danych, lub nieustrukturyzowanych, takich jak raporty pisemne)
  • Przetwarzanie i przechowywanie (budowanie jezior danych, przetwarzanie strumieni)
  • Data science i analityka (z użyciem sieci neuronowych, autoencoderów, i sprawdzonych metod statystycznych)
  • Raportowanie (przy pomocy R shiny, Plotly, D3.js i innych)

Prognozowanie i przewidywanie trendów

   

Aby podejmować decyzje oparte na faktach samo zebranie ogromnej ilości danych nie wystarczy. Wyciąganie właściwych wniosków w odpowiednim czasie jest równie ważne. Dzięki AI staje się to proste. Nasi specjaliści data science z pomocą własnych algorytmów pomogą przewidzieć przyszłą sprzedaż, dostosować działania marketingowe do odpowiedniej grupy odbiorców i błyskawicznie reagować na wykryte anomalie.

Data science i analityka finansowa

   

Twoja sprzedaż, wydatki lub przychody są zgodne z wzorcami, które można bezpośrednio prognozować na podstawie zdarzeń z przeszłości.

Używając algorytmów (takich jak ANOVA, GARCH, ARIMA lub Sieci Neuronowe LSTM), które pomagają w tym zadaniu, operacje firmy nigdy nie będą zależały od dzikich domysłów menedżerów, a od twardych dowodów, opartych na danych liczbowych.

Wykrywanie anomalii

   

Wykrywanie nietypowych zachowań jest jedną z gałęzi AI. Uczymy sieci neuronowe standardowych zachowań, więc wszystko, co jest podejrzane o bycie odchyleniem od tego standardu, może zostać zgłoszone i adekwatnie potraktowane. By to osiągnąć, używamy nowatorskich struktur deep learning do redukcji szumów w auto-encoderach, które przewyższają standardowe, stochastyczne metody.

Wykrywanie anomalii może być przydatne w:

  • Wykrywanie nadużyć finansowych (w zakupach ecommerce, korzystaniu z platform SaaS).
  • Błędna detekcja (linii produkcyjnej przemysłu, software pipeline, data feed).
  • Odkrywanie trendów (nietypowy popyt na określone produkty, wyjątkowo niska skuteczność kampanii marketingowej itp.).