FORECAST
Unutar paketa Forecast primjenjuju se tehnike strojnog učenja kako bi se stvorili pouzdani modeli za predviđanje budućih događaja, trendova ili vrijednosti na temelju povijesnih podataka. Ovaj paket idealan je za klijente koji žele poboljšati strategije i donošenje odluka putem točnih prognoza.
od 1200 €*
*sređeni do djelomično sređeni interni podaci do 20.000 redova podataka i 20 obilježja (stupaca)
svaki dodatni red i obilježje 2€
nesređeni podaci 100€
eksterni podaci 100€ (po bazi podataka)
USLUGE UNUTAR PAKETA
Analiza potreba i ciljeva
Početna konzultacija s klijentom
ciljeve integracije sustava preporuka
identifikacija ciljane publiku i vrste proizvoda ili usluga koje će biti obuhvaćene preporukama.
Eksplorativna analiza podataka
-
ispitivanje podataka - razumijevanje strukture i karakteristika
-
identifikacija ključnih varijabli koje će se koristiti u modeliranju
-
vizualizacija podataka - otkrivanje potencijalnih obrazaca i odnosa
Izbor modela
-
odabir odgovarajućeg statističkog modela ili modela strojnog učenja za predviđanje
-
učenje modela na podacima
Validacija modela
-
testiranje modela na nezavisnom skupu podataka kako bi se procijenila njegova točnost i pouzdanost
-
prilagođavanje i optimizacija modela prema potrebi
Predviđanje budućih događaja
-
korištenje treniranih modela za predviđanje budućih događaja ili vrijednosti
-
generiranje prognoza ili rezultata predviđanj
Evaluacija i interpretacija rezultata
-
analiza i tumačenje rezultata predviđanja
-
procjena performansi modela koristeći metrike kao što su točnost, preciznost, odziv
Izvještaj
-
uključuje sve rezultate analize, prognoze i interpretaciju
Primjeri analiza unutar paketa: regresijska analiza (predviđanje cijena proizvoda, usluga, potrošačkog ponašanja, rasta i prirasta šuma), klasifikacija (predviđanje customer churn-a),
vremenske serije (predviđanje prodaje proizvoda tokom vremena, predviđanje dinamike rasta šuma, utjecaja klimatskih čimbenika na šumske ekosustave), sustavi preporuka (predviđanje proizvoda ili sadržaja koji će biti relevantni za korisnika).