title

خدمات علم داده

title




data-since

خدمات علم داده شامل مشاوره ، توسعه و پشتیبانی از علم داده است تا شرکت ها را قادر به انجام آزمایشاتی بر روی داده های خود در جستجوی بینش کسب و کار کند.


دلایل واقعی عملکرد پایین را مشخص کنید و پیش بینی های دقیق را فعال کنید
ما می توانیم با پیش بینی دقیق و تجزیه و تحلیل موثر ریشه ، بهترین روش های علم داده را برای هدایت تصمیم گیری شما به اشتراک بگذاریم و پیاده سازی کنیم.


seo

اطلاعات عملیاتی

بهینه سازی عملکرد فرایند به دلیل تشخیص انحرافات و الگوهای نامطلوب و تحلیل ریشه ای آنها و پیش بینی عملکرد آنها .

seo

مدیریت زنجیره تامین

بهینه سازی مدیریت زنجیره تأمین با پیش بینی های قابل اعتماد تقاضا ، توصیه های بهینه سازی موجودی کاال ، ارزیابی تامین کننده و ارزیابی ریسک.

seo

کیفیت محصول

شناسایی پیشگیرانه انحرافات فرآیند تولید بر کیفیت محصول و اختالالت فرآیند تولید تأثیر می گذارد.

seo

تعمیرات قابل پیش بینی

نظارت بر ماشین آالت ، شناسایی و گزارش از الگوهای منجر به حالتهای قبل از خرابی و خرابی

seo

تجربه شخصی سازی مشتری

شناسایی الگوهای رفتاری مشتری و انجام تقسیم بندی مشتری برای ساخت موتورهای پیشنهادی ، طراحی خدمات شخصی و غیره

seo

ریزش مشتری

شناسایی مبدل های احتمالی با ایجاد پیش بینی بر اساس رفتار مشتری.

seo

بهینه سازی فرآیند فروش

امتیاز دهی پیشرفته و امتیاز ، توصیه های مرحله بعدی فروش ، هشدار درباره احساسات منفی مشتری و غیره

seo

مدیریت ریسک مالی

پیش بینی درآمد پروژه ، ارزیابی ریسک های مالی ، ارزیابی قابلیت اطمینان یک چشم انداز

seo

بهینه سازی درمان بیمار

شناسایی بیماران در معرض خطر ، امکان درمان شخصی پزشکی ، پیش بینی احتمال بروز علائم و غیره

seo

تجزیه و تحلیل تصویر

به حداقل رساندن خطای انسانی با بازرسی بصری خودکار ، تشخیص چهره یا احساسات ، درجه بندی و شمارش




خدمات علوم داده ما شامل چه مواردی است


۱.تجزیه و تحلیل نیازهای تجاری

  • طرح اهداف تجاری برای مالقات با علم داده.
  • تعریف مسائل با راه حل موجود علم داده (در صورت وجود).
  • تصمیم گیری در مورد داده های قابل ارائه در علم داده

۲.تهیه اطالعات

  • تعیین منبع داده برای علم داده
  • جمع آوری ، تغییر شکل و پاکسازی داده ها

۳ .طراحی و توسعه مدل یادگیری ماشین (ML)

  • انتخاب تکنیک ها و روش های بهینه علوم داده
  • تعریف معیارهای ارزیابی مدل (های) ML در آینده
  • توسعه ، آموزش ، آزمایش و استقرار مدل ML.

۴ .ارزیابی و تنظیم مدل یادگیری ماشین

۵.ارائه خروجی علم داده در قالب توافق شده.

  • بینش علم داده آماده برای استفاده تجاری به صورت گزارش و داشبورد
  • برنامه سفارشی ML برای استفاده از سلف سرویس (اختیاری).
  • ادغام مدل ML در برنامه های دیگر (اختیاری).

۶.آموزش کاربر و مدیر ، مشاوره پشتیبانی علوم داده.