Kerndatei Wissenschaft und Maschine Lernen
Wir verfügen über fundierte Kenntnisse der Kerndisziplinen Data Science und Machine Learning. Zukunftsorientierte Unternehmen interessieren sich zunehmend dafür, wie Data Science und Machine Learning ihnen in der heutigen Zeit zu mehr Erfolg verhelfen können.
Tabellarische Daten sind heute in Unternehmen der am häufigsten verwendete Datentyp, und das aus gutem Grund. Es ist einfach, Daten in strukturierten Zeilen und Spalten zu sammeln und zu organisieren, und die Leute wissen intuitiv, wie sie diese Daten lesen sollen. Tabellarische Daten sind zu einer grundlegenden Organisationseinheit für Unternehmen geworden. Bei so vielen Daten, die sich über Hunderte oder sogar Tausende von Tabellen erstrecken, wird es jedoch zu einer Herausforderung, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Hier kommen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft ins Spiel.
Vereinfacht ausgedrückt ist ein typischer Datensatz für maschinelles Lernen oder Kerndatenwissenschaft eine Sammlung von Beobachtungen. Eine Zeitreihe fügt den Daten eine neue Dimension hinzu, nämlich eine explizite Abhängigkeitsordnung zwischen den Datenbeobachtungen.
Diese zusätzlichen Informationen können sowohl hinsichtlich der Datenbeschränkungen als auch der Struktur komplex sein. Manchmal können Datensätze viele verschiedene Arten von Zeitreihen enthalten, die berücksichtigt werden müssen, was die Komplexität noch erhöht. Für Unternehmen, die Prognosen erstellen und Vorhersagen treffen möchten, ist die Berücksichtigung von Zeitreihendaten jedoch von größter Bedeutung, um genaue Vorhersagen treffen zu können.
Wenn Ihr Unternehmen aus Ihren Daten, egal ob es sich um einfache Tabellen- oder Zeitreihendaten handelt, mehr umsetzbare Erkenntnisse gewinnen möchte, dann machen Sie sich keine Sorgen. Wir verfügen über die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen, um Ihre Daten zum Leben zu erwecken.
Was können Sie damit tun?
Mit unserer Expertise in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen können wir Unternehmen bei folgenden Zielen unterstützen:
- Prognose des Customer Lifetime Value
- Produktempfehlungen
- Keine manuelle Dateneingabe mehr
- Finanzanalyse und Prognose
- Vorausschauende Wartung
- Spam erkennen
- Betrug erkennen
- Analyse der Kundenabwanderungsrate
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