DIVE INTO THE NEW AGE OF ACCELERATED ANALYTICS

NAŠE USLUGE

OBRADA, ANALIZA, VIZUALIZACIJA PODATAKA

U današnjem digitalnom svijetu podaci su postali neprocjenjiv resurs za organizacije i pojedince. No kako iskoristiti tu golemu količinu podataka i pretvoriti je u korisne informacije? Odgovor se nalazi u obradi, analizi i vizualizaciji podataka.

Obrada Podataka

Prvi korak u postizanju vrijednih uvida iz podataka je prikupljanje i obrada. Obrada podataka odnosi se na čišćenje, transformaciju i organizaciju podataka kako bi bili spremni za analizu. To uključuje uklanjanje duplikata, popunjavanje praznih vrijednosti te pretvaranje u odgovarajući format. Obrada podataka osigurava da su podaci pouzdani i upotrebljivi.

Analiza Podataka

Nakon obrade dolazimo do srži - analize podataka. Ovdje se koriste različite tehnike i alati za istraživanje kako bi se identificirali obrasci, trendovi i ključni uvidi. Analiza podataka može uključivati statističke metode, strojno učenje, dubinsku analizu i mnoge druge tehnike. Cilj je razumjeti što podaci govore i kako se mogu primijeniti za donošenje boljih odluka.

Naša ponuda analitičkih usluga obuhvaća sljedeće vrste analize podataka:

Deskriptivna analiza: razumijevanje osnovnih obrazaca u podacima i detaljan pregled ključnih statističkih pokazatelja.
Inferencijalna analiza: donošenje zaključaka i prognoza na temelju uzoraka podataka.
Strojno učenje: modeli za predviđanje, klasifikaciju i segmentaciju podataka.
Vizualizacija podataka: vizualni prikazi podataka za lakše razumijevanje i komuniciranje rezultata analize.

Obradu, analizu i vizualizaciju podataka radimo u R-u, programskom jeziku za računalstvo i grafiku te pri tome koristimo integrirano razvojno okruženje RStudio.

Za kreiranje izvještaja u formatima html, pdf, ms word, dashboard korisitimo R Markdown.

STROJNO UČENJE

Strojno učenje (Machine learning, ML) je grana umjetne inteligencije (Artificial Inteligence, AI) koja se bavi razvojem algoritama i modela koji omogućuju računalima da nauče i poboljšaju svoje performanse na osnovu iskustva ili podataka, identificiraju obrasce u podacima, donesu odluke, naprave prognoze i reagiraju na nove situacije. ML se koristi za pronalaženje uzoraka i informacija koje je teško ili nemoguće uočiti pomoću tradicionalnih statističkih ili analitičkih metoda. Ono omogućava stručnjacima da bolje razumiju podatke, donose informirane odluke i izvuku vrijedne uvide iz podataka.

U analizi podataka, ML se koristi u sljedeće svrhe:

Klasifikacija: Identifikacija kategorija ili klasa na osnovu podataka. Na primjer, klasifikacija e-mailova (spam ili ne-spam), klasifikacija klijenata u različite segmente na osnovu njihovih karakteristika, otkrivanje/predviđanje customer churn-a (odljev kupaca/klijenata).
Regresija: Predviđanje numeričkih vrijednosti na osnovu postojećih podataka. Predviđanje budućih prodajnih rezultata na osnovi povijesnih podataka o prodaji, cijenama proizvoda, promocijama i drugim faktorima. Predviđanje rasta i prirasta stabala, šteta od prirodnih nepogoda poput oluja, požara ili poplava na šumskim područjima.
Grupiranje (Clustering): Grupiranje sličnih podataka zajedno kako bi se identificirali prirodni obrasci u podacima. Na primjer, identifikacija grupa sličnih korisnika na osnovi njihovog ponašanja.
Analiza vremenskih serija: Analiza i predviđanje vremenskih serija, kao što su cijene na burzi, potrošačke navike tokom vremena, meteorološki podaci
Otkrivanje anomalija: Identifikacija odstupanja ili anomalija u podacima koje mogu ukazivati na neobična ponašanja ili probleme. Na primjer, otkrivanje prevare u transakcijama kreditnih kartica.
Obrada prirodnog jezika (Natural Language Processing, NLP): Analiza, razumijevanje i generirranje ljudskog jezika. Koristi se u aplikacijama kao što su analiza sentimenta, chatbotovi i prepoznavanje entiteta u tekstu.
Računalni vid: Analiza i interpretacija vizualnih podataka kao što su prepoznavanje objekata, lica ili pokreta na slikama i video zapisima.

Naša ponuda usluga strojnog učenja obuhvaća klasifikaciju, regresiju i grupiranje.

Za izradu ML modela koristimo h2o.ai (automated ML), napredni alat za strojno učenje otvorenog pristupa dostupan u R programskom jeziku, a za interpretaciju koristimo LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).

SHINY WEB APLIKACIJE

Shiny web aplikacije su interaktivne aplikacije koje se temelje na programskom jeziku R i razvojnom okruženju Shiny. One omogućuju analizu, vizualizaciju, dijeljenje podataka i analitičkih rezultata putem web preglednika.

Nekoliko ključnih karakteristika Shiny web aplikacija:

Interaktivnost: Korisnici mogu komunicirati s aplikacijom putem različitih ulaznih elemenata, poput gumba, padajućih izbornika, polja za unos teksta i grafikona koji reagiraju na njihove akcije.
Analiza podataka: Shiny aplikacije često se koriste za analizu podataka. Korisnici mogu učitati svoje podatke, provesti statističke analize i generirati grafove ili tablice kako bi bolje razumjeli svoje podatke.
Vizualizacija podataka: Shiny omogućuje izradu različitih vrsta grafova i vizualizaciju podataka. Ovo je izuzetno korisno za prikazivanje podataka na način koji olakšava razumijevanje i donošenje odluka.
Prilagodljivost: Razvojni okvir Shiny omogućuje prilagodbu izgleda i funkcionalnosti aplikacije prema potrebama i željama korisnika. Mogu se prilagoditi boje, stilove, raspored i još mnogo toga.
Reaktivnost: Shiny aplikacije su "reaktivne" što znači da se automatski ažuriraju kako bi odgovarale promjenama u korisničkim ulazima. To omogućuje brzu i dinamičku analizu podataka.
Dijeljenje rezultata: Shiny aplikacije omogućuju jednostavno dijeljenje rezultata analize s drugima putem web preglednika što je posebno korisno za timsku suradnju i komunikaciju rezultata.
Razvoj i implementacija: Shiny aplikacije mogu se razvijati lokalno i implementirati na web serveru ili u oblaku, ovisno o potrebama i zahtjevima projekta.

Nudimo uslugu implementacije Shiny aplikacija postavljanjem na cloud server kako bi bile dostupne na web-u. Pri tome koristimo Amazon Web Services (AWS) te Git i Docker tehnologije.