Добыча данных
В эпоху больших данных становится важным, как извлекать из данных полезную информацию. Алгоритмы машинного обучения могут помочь вам понять истинное значение ваших данных.
Машинное обучение
Наши приложения сочетают в себе несколько методов машинного обучения, которые помогут вам понять истинный смысл ваших данных.
Кластер2A
Кластерный анализ часто используется для сегментации клиентов, рекомендаций по продуктам и обнаружения выбросов.
RuleMining2A
Анализ ассоциации часто используется в маркетинговых стратегиях, таких как рекомендации по продуктам и рекламные цены.
Allocation3M
Распределение ресурсов часто используется в управлении портфелем для получения оптимальной прибыли при диверсификации рисков.
Карьера3A
Командный анализ часто используется для содействия сплочению членов команды.
Макро3M
Экономические показатели часто используются для анализа экономических тенденций.
SalesTSK
Установление четких шагов в процессе продаж часто является ключом к успеху.
Кластерный анализ
Кластер2A
Кластеризация — это метод машинного обучения без присмотра, который группирует похожие объекты в один кластер. Кластерный анализ часто используется для сегментации клиентов и обнаружения выбросов. Кластер2A использует два популярных алгоритма кластеризации: K-means и DBSCAN, чтобы помочь вам обнаружить интересные закономерности в ваших данных.
Например, вы можете выполнить кластерный анализ на основе записей о покупках пользователей и адаптировать маркетинговые кампании для каждого кластера или рекомендовать продукты, которые нравятся другим пользователям в том же кластере.
Анализ ассоциаций
RuleMining2A
Анализ ассоциаций часто используется для обнаружения неявных ассоциаций между элементами в больших наборах данных, а обнаруженные ассоциации могут быть выражены в форме правил ассоциаций. Правила ассоциации часто используются для поиска новых возможностей перекрестных продаж. RuleMining2A использует два классических алгоритма анализа ассоциаций, Apriori и FP-Growth, чтобы помочь вам найти правила ассоциаций между элементами в наборе данных.
Например, правило {макароны} ⇒ {креветки}, найденное на основе данных о продажах, означает, что покупатели, покупающие макароны, с большой вероятностью купят и креветки. Эту информацию можно использовать в качестве основы для принятия маркетинговых решений, таких как рекомендации по продуктам, рекламные цены и размещение продуктов.
Распределение ресурсов
Allocation3M
В управлении проектами эффективное распределение ресурсов помогает максимизировать отдачу от ресурсов проекта. Allocation3M использует три классические модели распределения (Mean-Variance, Black-Litterman и Risk-Parity) для оптимизации результатов распределения ресурсов с разных точек зрения. Распределение ресурсов часто используется в управлении портфелем для получения оптимальной прибыли при диверсификации рисков.
Например, вы можете распределить бюджет закупок на основе ежемесячных цен на сырье 20 поставщиков в Азиатско-Тихоокеанском регионе за последний год. Модель Risk-Parity использует метод Ньютона для нахождения набора весов распределения с одинаковой волатильностью, чтобы снизить риск волатильности цен на сырье.
Командный анализ
Карьера3A
Карьера3A может быстро проверить ваш «Поведенческий стиль», «Мотивация работы» и «Основные навыки». Вы можете пригласить друзей и коллег использовать «Командный анализ», чтобы увидеть результаты тестов для всех. Узнав больше о себе и окружающих, вы сможете лучше строить отношения с друзьями и коллегами с разными характерами.
Экономический анализ
Макро3M
Экономические показатели – это статистические данные об экономической деятельности. Набор данных, проанализированный Макро3M, содержит 14 экономических показателей США с 1967 по 2023 год, 4 из которых тесно связаны с рынком США. 4 индикатора: «M2 Money Supply», «Producer Price Index», «Industrial Production Index» и «Nonfarm Payrolls». Эти показатели помогают анализировать общую эффективность экономики.
Макро3M использует три модели глубокого обучения (MLP, RNN и LSTM) для анализа влияния экономических показателей США на рынок, поиска закономерностей и построения моделей обобщения. Вы можете ввести данные 4 индикаторов, чтобы спрогнозировать эффективность рынка на следующий месяц. В долгосрочной перспективе рынок всегда колеблется вокруг экономики и стремится в одном направлении.
Управление продажами
SalesTSK
Одна из лучших стратегий для достижения хороших результатов продаж — установить четкие и подходящие этапы продаж в процессе продаж. SalesTSK сочетает в себе знания об управлении временем и управлении продажами, чтобы помочь вам сосредоточить свое ограниченное время и энергию на процессе продаж. Вы почувствуете себя лучше и продуктивнее, когда сосредоточитесь не на результатах, а на процессе продаж.
SalesTSK может рассчитать ваши «Показатели продаж» на основе ваших данных о продажах. Показатели продаж включают размер сделки, цикл продаж и показатель успеха. Вы можете искать более крупные сделки, более короткие циклы продаж и более высокие показатели успеха, чтобы повысить эффективность продаж.