Глубокий анализ данных не может быть сегодня выполнен без технологий машинного обучения. Метод обработки и анализа информации, применяемый в области Больших Данных (Big Data) извлекает знания из сырого набора данных с целью прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций. Говоря простым языком, это искусственный интеллект, который становится умнее с каждым полученным опытом.

Услуги направления «Машинное обучение и Большие данные» (Machine Learning & Big Data)

Разработка решений с использованием машинного обучения (Machine Learning)

  • Прогнозирование оттока клиентов
  • Прогнозирование спроса (на регулярные и акционные товары, оптимизация промокампаний)
  • Рекомендательные системы
  • Сегментирование и профилирование клиентской базы (по жизненному циклу, прибыльности, причинам посещения магазинов, покупательскому поведению, товарным предпочтениям, стилю потребления услуг, стилю потребления контента.)
  • Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью
  • Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка клиентских рисков и прибыли

Работа с данными

  • Глубокий анализ имеющихся данных
  • Проработка путей обогащения данных внешней информацией
  • Консолидация и адаптация данных под решаемые задачи
  • Оценка значимости данных для решаемой с помощью искусственного интеллекта задачи
  • Математическое моделирование
  • Проверка качества модели и прогноза

Выбор платформы и технологий с учетом специфики задач и данных

  • Оценка потребностей заказчика и выбор наиболее подходящего решения
  • Внедрение и разработка новой функциональности платформы
  • Подготовка интеграционных решений в ИТ-инфраструктуру заказчика

Визуализация результатов работы

  • Сбор функциональных требований к интерфейсу системы
  • Разработка отчетности для визуализации результата
  • Разработка и настройка «тонкого клиента» под требуемые задачи для управления системой

Техническая поддержка аналитических решений:

  • Консультации по функциональности и результатам углубленной аналитики
  • Аудит системы на качество моделирования и устойчивость результатов
  • Работы по адаптации, доработке и переобучению моделей машинного обучения