Mit dem schnellen Fortschritt der Technologien, wachsen auch die Bedürfnisse für Optimierung und Automatisierung. Wir haben ein Team aus erfahrenen Experten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Alles was messbar ist, kann auch optimiert werden. Das ist unser Ansatz. Wir haben bereits Pharmaunternehmen geholfen die besten Zeitpunkte für Werbung zu bestimmen und Banken geholfen Potentiale und Risiken besser bestimmen zu können.
Wir liefern messbare Ergebnisse in den Bereichen Sales Automatisierung und Optimierung, Kostenreduzierung so wie Risiko und Potential Messung.
Was sind Optimierungen
Die Optimierungen erlauben den Unternehmenskunden ihren konkreten Auftrag zu formulieren, indem sie ihre Erwartungen, aber auch zusätzliche Anforderungen und/oder Einschränkungen angeben. Auf diese Weise können die Kunden das, was sie von der Konkurrenz hervorhebt, besser betonen und gleichzeitig nicht nur Gewinn, sondern auch andere Ziele anstreben (z.B. soziales Engagement).
Wie das funktioniert
Abhängig von der Kompliziertheit des Problems wählen wir die entsprechende Lösung. Einige der Standardalgorithmen finden nur lokale Lösungen und können kompliziertere Probleme kaum lösen. Aus diesem Grund benutzen wir auch stochastische Optimierungsmethoden, z.B. Particle Swarm Optimierung, bei welcher außer analytischen Ansätzen auch Simulationen angewendet werden.nt).
Welche Probleme werden gelöst
Die Optimierungen können die Verbesserung der Logistik, die Senkung der Lohn- und Mietkosten, und die Steigerung der Vertriebseffizienz unterstützen. Mit Hilfe der Optimierungen kann auch die beste Location für Lager gefunden werden, um die Entfernung zu den Verbrauchern zu verringern.
Details
Das Data Science Team konzentriert sich auf die Erstellung autonomer automatisierter Prozesse mit hoher Prognosefähigkeit. Dafür werden sowohl Standard Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz als auch Algorithmen verwendet, die von den Giganten Google und Yandex entwickelt worden sind.
Wie das funktioniert
Nach dem Erhalt der Daten und einer Besprechung der Probleme mit dem Kunden, trifft das Team eine Entscheidung über die Art des Auftrags und die Schritte, die unternommen werden. Es gibt grundlegend folgende Auftragsarten:
Die Klassifikation wird angewendet, wenn wir untersuchen wollen, unter welchen Bedingungen ein Ereignis eintreten würde – Kreditausfall, Verkauf / Nutzung eines bestimmten Produkts / einer bestimmten Dienstleistung, Kündigung von Dienstleistungen eines Unternehmens (Churn-Modelle).
Im Gegensatz zu den Klassifikationen liefern Regressionsmodelle einen genauen numerischen Wert, der ein Maß für ein Phänomen darstellt – Temperatur, zukünftige Preise von Vermögenswerten, geltend gemachte Schadenersatzansprüche, Kostenermittlung.
Die Segmentierung besteht aus der Gliederung einzelner Gruppen nach vordefinierten Ansätzen. Bei der Segmentierung brauchen wir kein vorgegebenes Ziel und diese findet Anwendung bei der Ausgliederung von verschiedenen sozialen Gruppen, bei der Gruppierung von ähnlichen Produkten und der Erstellung von Bonussystemen.
Welche Probleme werden gelöst
Mithilfe von Prognose- und Analysemodellen kann jedes Unternehmen vergangene und aktuelle Daten von Ereignissen nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen verlässlich darzustellen und aufkommende Risiken und Chancen zu erkennen.
Die prognostischen Analysen finden heute nahezu unendlich viele Anwendungen in der Unternehmenswelt. Diese Technologie unterstützt Unternehmen in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheit, Einzelhandel, Tourismus, Pharmazie, Automobilindustrie, Fertigung usw.
Was ist Hypothesenprüfung
Das Data Science Team konzentriert sich auf die Erstellung autonomer automatisierter Prozesse mit hoher Prognosefähigkeit. Dafür werden sowohl Standard Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz als auch Algorithmen verwendet, die von den Giganten Google und Yandex entwickelt worden sind.
Wie das funktioniert
Mit Hilfe der Business-Abteilung des Kunden erstellt unser Team die Nullhypothesen, die überprüft werden sollen. Im nächsten Schritt werden die geeigneten Tests ausgewählt, die die erforderlichen Bedingungen erfüllen. Es wird sowohl die Sicherheitsstufe bestimmt (Fehlerwahrscheinlichkeit, die wir akzeptieren können), als auch die Stärke des Kriteriums, das die Wahrscheinlichkeit zum Ablehnen der Nullhypothese untersucht.
Welche Probleme werden gelöst
Die Hypothesenprüfung kann leicht bei der Analyse von mehreren gelichzeitig verlaufenden Events helfen, bei der Untersuchung ob ein Vermögenswert immer besser als ein anderer ist und bei der Untersuchung der Größenordnung des Schadens für verschiedene Gruppen.