データマイニング
ビッグデータの時代では、データから有用な情報をいかに抽出するかが重要になります。機械学習アルゴリズムは、データの背後にある本当の意味を理解するのに役立ちます。
機械学習
当社のアプリケーションは複数の機械学習技術を組み合わせて、データの背後にある本当の意味を発見できるようにします。
クラスタ2A
クラスター分析は、顧客のセグメンテーション、製品の推奨、外れ値の検出によく使用されます。
RuleMining2A
関連分析は、製品の推奨、プロモーションの価格設定、および製品の配置によく使用されます。
割り当て3M
リソース割り当ては、最適な収益を獲得し、リスクを分散するために資産管理でよく使用されます。
キャリア3A
チーム分析は、チームメンバー間の結束を促進するためによく使用されます。
マクロ3M
経済指標は、マクロ経済の傾向を分析および予測するためによく使用されます。
販売TSK
販売プロセスで明確な販売ステップを確立することが、多くの場合成功の鍵となります。
クラスター分析
クラスタ2A
クラスタリングは、類似したオブジェクトを同じクラスターにグループ化する教師なし機械学習手法です。クラスター分析は、顧客のセグメンテーションや外れ値の検出によく使用されます。クラスタ2A は、K-means と DBSCAN という 2 つの一般的なクラスタリング アルゴリズムを使用して、データ内の興味深いパターンを発見するのに役立ちます。
たとえば、ユーザーの購入記録に基づいてクラスター分析を実行し、クラスターごとにマーケティング キャンペーンをカスタマイズしたり、同じクラスター内の他のユーザーが好む製品を推奨したりできます。
関連分析
RuleMining2A
関連分析は、大規模なデータセット内の項目間の暗黙的な関連を発見するためによく使用され、発見された関連は相関ルールの形式で表現できます。アソシエーション ルールは、新しいクロスセリングの機会を見つけるためによく使用されます。RuleMining2A は、Apriori と FP-Growth という 2 つの古典的な関連分析アルゴリズムを使用して、データセット内のアイテム間の関連ルールを見つけるのを支援します。
たとえば、販売データから見つかったルール {パスタ} ⇒ {エビ} は、パスタを購入する顧客はエビも購入する可能性が高いことを意味します。この情報は、製品の推奨、プロモーション価格、製品の配置などのマーケティング上の決定の基礎として使用できます。
リソース割り当て
割り当て3M
プロジェクト管理では、リソースを効果的に割り当てることで、プロジェクト リソースの効果を最大化できます。割り当て3M は、3 つの古典的な割り当てモデル (Mean-Variance、Black-Litterman、Risk-Parity) を使用して、さまざまな観点からリソース割り当て結果を最適化します。リソース割り当ては、リスクを分散しながら最適な収益を得るためにポートフォリオ管理でよく使用されます。
たとえば、アジア太平洋地域のサプライヤー 20 社の過去 1 年間の月次原材料価格に基づいて調達予算を割り当てることができます。Risk-Parity モデルは、ニュートン法を使用して、原材料価格の変動リスクを軽減するために、等しいボラティリティを持つ割り当ての重みのセットを見つけます。
チーム分析
キャリア3A
キャリア3A は、あなたの行動スタイル、仕事のモチベーション、コアスキルを素早くテストできます。友人や同僚をチーム分析に招待して、全員のテスト結果を確認できます。自分自身や周囲の人たちについてもっと学ぶことで、異なる性格を持つ友人や同僚とより良い関係を築くことができます。
経済分析
マクロ3M
経済指標は、経済活動に関する統計です。マクロ3Mによって分析されたデータセットには、1967年から2023年までの14の米国経済指標が含まれており、そのうち4つは米国市場と高い相関関係があります。4つの指標は、「M2 Money Supply」、「Producer Price Index」、「Industrial Production Index」、「Nonfarm Payrolls」です。これらの指標は、経済の全体的なパフォーマンスを分析するのに役立ちます。
マクロ3M は 3 つのディープ ラーニング モデル (MLP、RNN、LSTM) を使用して、米国の経済指標が市場に与える影響を分析し、パターンを見つけて一般化モデルを構築します。4 つの指標データを入力して、翌月の市場パフォーマンスを予測できます。長期的には、市場は常に経済に合わせて変動し、同じ方向に向かう傾向があります。
販売管理
販売TSK
良好な販売実績を達成するための最良の戦略の1つは、販売プロセスにおいて明確で適切な販売ステップを確立することです。販売TSKは、時間管理と販売管理の知識を組み合わせて、限られた時間とエネルギーを販売プロセスに集中させるように導きます。結果ではなく販売プロセスに焦点を合わせると、気分が良くなり、生産性が向上します。
販売TSKは、販売データに基づいて販売指標を計算できます。販売指標には、取引の規模、販売サイクル、成功率が含まれます。より大きな取引、より短い販売サイクル、より高い成功率を探して、販売実績を向上させることができます。