使用機器學習的商業(yè)智能
提供業(yè)務分析，基于業(yè)務需求對機器學習方法進行選型、構建以及模型實現(xiàn)?；邶嫶蟮臄?shù)據算法對數(shù)據進行圖形化數(shù)據探索。
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企業(yè)痛點
缺乏數(shù)據挖掘能力
數(shù)據挖掘需要專業(yè)的數(shù)據科學家，一般企業(yè)沒有團隊實踐數(shù)據挖掘。
高價值業(yè)務場景無法落地
數(shù)據沒有經過模型算法，無法適配風險預測、信用評價、關聯(lián)推薦等業(yè)務場景。
數(shù)據觀察難
數(shù)據知識間的關系圖譜，未來發(fā)展趨勢等無法通過合適的可視化方式表達觀察。
安暢幫您解決
專業(yè)的咨詢團隊
機器學習領域專家團隊，提供機器學習算法應用方案設計。
機器學習模型構建
根據業(yè)務需求，選擇合適的機器學習算法，并進行編碼實現(xiàn)。
圖形化數(shù)據呈現(xiàn)
基于機器學習過程及結果進行可視化展示，便于業(yè)務跟蹤學習結果。
方法論與架構
獲得現(xiàn)代化工具，將商業(yè)決策由人的經驗沉淀為可重用的數(shù)據模型，為商業(yè)洞察提供研判預測的能力。 持續(xù)優(yōu)化業(yè)務，同時業(yè)務數(shù)據反哺模型，促進實現(xiàn)一個正向螺旋的良性業(yè)務模式循環(huán)。
服務優(yōu)勢
為業(yè)務定制
基于開源模型，無縫嵌入業(yè)務流程。為企業(yè)特定業(yè)務場景及數(shù)據基礎定制化開發(fā)。
數(shù)據清洗一體化
良好的數(shù)據質量與模型學習結果的準確性緊密相連，安暢可同時提供數(shù)據全生命周期質量管理服務。
客戶案例
某電梯制造企業(yè)故障預測建模
通過基于決策樹的機器學習算法構建電梯故障預測模型。通過物聯(lián)網傳感器參數(shù)持續(xù)追蹤并預測電梯故障指標。
提供服務
依據統(tǒng)計學思想，挖掘傳感器數(shù)據內在相關性，優(yōu)化機器學習算法建模的置信度。優(yōu)化基于決策樹的機器學習算法模型構建。深入持續(xù)進行數(shù)據采集、治理、模型訓練與迭代優(yōu)化。客戶收益
實現(xiàn)電梯實時故障預測與告警，提高電梯安全保障。幫助電梯使用單位提前進行風險預判并降低設備保有成本。沉淀直觀可信的數(shù)據成果，驅動電梯制造工藝持續(xù)優(yōu)化。400-821-7070
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