Minería de datos
En la era del big data, cómo extraer información útil de los datos se vuelve importante. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarlo a comprender el verdadero significado detrás de sus datos.
Aprendizaje automático
Nuestras aplicaciones combinan múltiples técnicas de aprendizaje automático para ayudarlo a descubrir el verdadero significado detrás de sus datos.
Cluster2A
El análisis de clusters se utiliza a menudo en la segmentación de clientes, recomendaciones de productos y detección de valores atípicos.
RuleMining2A
El análisis de asociación se utiliza a menudo en recomendaciones de productos, fijación de precios promocionales y colocación de productos.
Asignación3M
La asignación de recursos se utiliza a menudo en la gestión de carteras para obtener rendimientos óptimos y al mismo tiempo diversificar los riesgos.
Carrera3A
El análisis del equipo se utiliza a menudo para promover el entendimiento mutuo entre los miembros del equipo.
Macro3M
Los indicadores económicos se utilizan a menudo para analizar y predecir tendencias macroeconómicas.
SalesTSK
Establecer pasos de ventas claros y visuales en el proceso de ventas suele ser la clave del éxito de las ventas.
Análisis de cluster
Cluster2A
La agrupación en clústeres es una técnica de aprendizaje automático no supervisada que agrupa objetos similares en el mismo grupo. El análisis de clusters se utiliza a menudo en la segmentación de clientes y la detección de valores atípicos. Cluster2A utiliza dos algoritmos de agrupación populares, K-means y DBSCAN, para ayudarle a descubrir patrones interesantes en sus datos.
Por ejemplo, puede realizar análisis de clusters basados en los registros de compras de los usuarios y personalizar campañas de marketing para cada cluster, o recomendar productos que les gusten a otros usuarios del mismo cluster.
Análisis de asociación
RuleMining2A
El análisis de asociación se utiliza a menudo para descubrir asociaciones implícitas entre elementos en grandes conjuntos de datos, y las asociaciones descubiertas se pueden expresar en forma de reglas de asociación. Las reglas de asociación se utilizan a menudo para encontrar nuevas oportunidades de venta cruzada. RuleMining2A utiliza dos algoritmos clásicos de análisis de asociación, Apriori y FP-Growth, para ayudarle a encontrar reglas de asociación entre elementos del conjunto de datos.
Por ejemplo, la regla {pasta} ⇒ {camarones} encontrada en los datos de ventas significa que es probable que los clientes que compran pasta también compren camarones. Esta información se puede utilizar como base para decisiones de marketing, como recomendaciones de productos, precios promocionales y colocación de productos.
Asignación de recursos
Asignación3M
En la gestión de proyectos, la asignación eficaz de recursos ayuda a maximizar el impacto de los recursos del proyecto. Asignación3M utiliza tres modelos de asignación clásicos (Mean-Variance, Black-Litterman y Risk-Parity) para optimizar los resultados de la asignación de recursos desde diferentes perspectivas. La asignación de recursos se utiliza a menudo en la gestión de carteras para obtener rendimientos óptimos y al mismo tiempo diversificar los riesgos.
Por ejemplo, puede asignar su presupuesto de adquisiciones en función de los precios mensuales de materias primas de 20 proveedores en la región de Asia Pacífico durante el año pasado. El modelo Risk-Parity utiliza el método de Newton para encontrar un conjunto de ponderaciones de asignación con igual volatilidad para reducir el riesgo de volatilidad de los precios de las materias primas.
Análisis del equipo
Carrera3A
Carrera3A puede probar rápidamente su “Estilo de comportamiento”, “Motivación laboral” y “Habilidades básicas”. Puede invitar a amigos y colegas a utilizar el “Análisis del equipo” para ver los resultados de las pruebas de todos. Al aprender más sobre usted y quienes lo rodean, podrá establecer mejores relaciones con amigos y colegas con diferentes personalidades.
Análisis económico
Macro3M
Los indicadores económicos son estadísticas sobre la actividad económica. El conjunto de datos analizado por Macro3M contiene 14 indicadores económicos de EE. UU. desde 1967 hasta 2023, 4 de los cuales están altamente correlacionados con el mercado de EE. UU. Los 4 indicadores son “M2 Money Supply”, “Producer Price Index”, “Industrial Production Index” y “Nonfarm Payrolls”. Estos indicadores ayudan a analizar el desempeño general de la economía.
Macro3M utiliza tres modelos de aprendizaje profundo (MLP, RNN y LSTM) para analizar el impacto de los indicadores económicos de EE. UU. en el mercado, encontrar patrones y construir modelos de generalización. Puede ingresar datos de 4 indicadores para predecir el desempeño del mercado para el próximo mes. A largo plazo, el mercado siempre fluctúa alrededor de la economía y tiende en la misma dirección.
Gestión de ventas
SalesTSK
Una de las mejores estrategias para lograr un buen desempeño de ventas es establecer pasos de ventas claros y apropiados en el proceso de ventas. SalesTSK combina el conocimiento de la gestión del tiempo y la gestión de ventas para guiarlo a enfocar su tiempo y energía limitados en el proceso de ventas. Se sentirá mejor y más productivo cuando su enfoque ya no esté en los resultados sino en el proceso de ventas.
SalesTSK puede calcular sus métricas de ventas en función de sus datos de ventas. Las métricas de ventas incluyen el tamaño del trato, el ciclo de ventas y la tasa de éxito. Puede buscar ofertas más grandes, ciclos de ventas más cortos y tasas de éxito más altas para mejorar el rendimiento de sus ventas.