Exploration de données
À l’ère du Big Data, il devient important de savoir comment extraire des informations utiles des données. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent vous aider à comprendre la véritable signification de vos données.
Apprentissage automatique
Nos applications combinent plusieurs techniques d’apprentissage automatique pour vous aider à découvrir la véritable signification de vos données.
Cluster2A
L’analyse clusterisée est souvent utilisée dans la segmentation des clients, les recommandations de produits et la détection des valeurs aberrantes.
RuleMining2A
L’analyse d’association est souvent utilisée dans les stratégies marketing telles que les recommandations de produits et les tarifs promotionnels.
Allocation3M
L’allocation des ressources est souvent utilisée dans la gestion de portefeuille pour obtenir des rendements optimaux tout en diversifiant les risques.
Carrière3A
L’analyse d’équipe est souvent utilisée pour promouvoir la cohésion entre les membres de l’équipe.
Macro3M
Les indicateurs économiques sont souvent utilisés pour analyser et prédire les tendances macroéconomiques.
VentesTSK
Établir des étapes de vente claires et visuelles dans le processus de vente est souvent la clé du succès.
Analyse de cluster
Cluster2A
Le clustering est une technique d’apprentissage automatique non supervisée qui regroupe des objets similaires dans le même cluster. L’analyse de cluster est souvent utilisée dans la segmentation des clients et la détection des valeurs aberrantes. Cluster2A utilise deux algorithmes de clustering populaires, K-means et DBSCAN, pour vous aider à découvrir des modèles intéressants dans vos données.
Par exemple, vous pouvez effectuer une analyse de cluster basée sur les enregistrements d’achat des utilisateurs et adapter les campagnes marketing pour chaque cluster, ou recommander des produits appréciés par les autres utilisateurs du même cluster.
Analyse d’association
RuleMining2A
L’analyse d’association est souvent utilisée pour découvrir des associations implicites entre des éléments dans de grands ensembles de données, et les associations découvertes peuvent être exprimées sous la forme de règles d’association. Les règles d’association sont souvent utilisées pour trouver de nouvelles opportunités de ventes croisées. RuleMining2A utilise deux algorithmes d’analyse d’association classiques, Apriori et FP-Growth, pour vous aider à trouver des règles d’association entre les éléments de l’ensemble de données.
Par exemple, la règle {pâtes} ⇒ {crevettes} trouvée à partir des données de ventes signifie que les clients qui achètent des pâtes sont également susceptibles d’acheter des crevettes. Ces informations peuvent servir de base aux décisions marketing telles que les recommandations de produits, les prix promotionnels et le placement de produits.
Allocation des ressources
Allocation3M
En gestion de projet, l’allocation efficace des ressources contribue à maximiser l’impact des ressources du projet. Allocation3M utilise trois modèles d’allocation classiques (Mean-Variance, Black-Litterman et Risk-Parity) pour optimiser les résultats d’allocation des ressources sous différentes perspectives. L’allocation des ressources est souvent utilisée dans la gestion de portefeuille pour obtenir des rendements optimaux tout en diversifiant les risques.
Par exemple, vous pouvez allouer votre budget d’approvisionnement en fonction des prix mensuels des matières premières de 20 fournisseurs de la région Asie-Pacifique au cours de l’année écoulée. Le modèle Risk-Parity utilise la méthode de Newton pour trouver un ensemble de pondérations d’allocation avec une volatilité égale afin de réduire le risque de volatilité des prix des matières premières.
Analyse d’équipe
Carrière3A
Carrière3A peut tester rapidement votre « Style de comportement », votre « Motivation au travail » et vos « Compétences de base ». Vous pouvez inviter des amis et des collègues à utiliser « Analyse d’équipe » pour voir les résultats des tests pour tout le monde. En en apprenant davantage sur vous-même et sur votre entourage, vous pourrez mieux nouer des relations avec des amis et des collègues aux personnalités différentes.
Analyse économique
Macro3M
Les indicateurs économiques sont des statistiques sur l’activité économique. L’ensemble de données analysé par Macro3M contient 14 indicateurs économiques américains de 1967 à 2023, dont 4 sont fortement corrélés avec le marché américain. Les 4 indicateurs sont «M2 Money Supply», «Producer Price Index», «Industrial Production Index» et «Nonfarm Payrolls». Ces indicateurs aident à analyser les performances globales de l’économie.
Macro3M utilise trois modèles d’apprentissage profond (MLP, RNN et LSTM) pour analyser l’impact des indicateurs économiques américains sur le marché, trouver des modèles et construire des modèles de généralisation. Vous pouvez saisir 4 données d’indicateur pour prédire les performances du marché pour le mois prochain. À long terme, le marché fluctue toujours autour de l’économie et tend dans la même direction.
Gestion des ventes
VentesTSK
L’une des meilleures stratégies pour obtenir de bonnes performances commerciales consiste à établir des étapes de vente claires et appropriées dans le processus de vente. VentesTSK combine des connaissances en gestion du temps et en gestion des ventes pour vous aider à concentrer votre temps et votre énergie limités sur le processus de vente. Vous vous sentirez mieux et plus productif lorsque vous ne vous concentrerez plus sur les résultats mais sur le processus de vente.
VentesTSK peut calculer vos indicateurs de vente en fonction de vos données de vente. Les indicateurs de vente incluent la taille de la transaction, le cycle de vente et le taux de réussite. Vous pouvez rechercher des transactions plus importantes, des cycles de vente plus courts et des taux de réussite plus élevés pour améliorer vos performances commerciales.