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 dedykowanych 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 Twojej firmy już nigdy nie będą zależały od ślepych, opartych na przeczuciach decyzji 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. We wskazanych zadaniach stosujemy nowoczesne rozwiązania uczenia maszynowego - odszumiające autoenkodery, które są znacznie skuteczniejsze niż klasyczne stochastyczne metody.

Wykrywanie anomalii może być przydatne w:

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

Algorytmy analizy technicznej na podstawie wolumenu obrotów

   

Rodzina niestandardowych algorytmów dla firmy fintech SaaS, do analizy różnych instrumentów finansowych.

Pobierz studium przypadku
portfolio image