使用机器学习的商业智能

提供业务分析，基于业务需求对机器学习方法进行选型、构建以及模型实现。基于庞大的数据算法对数据进行图形化数据探索。

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企业数据问题

  • 缺乏数据挖掘能力

    数据挖掘需要专业的数据科学家，一般企业没有团队实践数据挖掘。

  • 高价值业务场景无法落地

    数据没有经过模型算法，无法适配风险预测、信用评价、关联推荐等业务场景。

  • 数据观察难

    数据知识间的关系图谱，未来发展趋势等无法通过合适的可视化方式表达观察。

安畅帮您解决

  • 专业的咨询团队

    机器学习领域专家团队，提供机器学习算法应用方案设计。

  • 机器学习模型构建

    根据业务需求，选择合适的机器学习算法，并进行编码实现。

  • 图形化数据呈现

    基于机器学习过程及结果进行可视化展示，便于业务跟踪学习结果。

方法论与架构

获得了现代化工具，将商业决策由人的经验沉淀为可重用的数据模型，为商业洞察提供了研判预测的能力。

持续优化业务，同时业务数据反哺模型，促进实现一个正向螺旋的良性业务模式循环。

服务优势

  • 为业务定制

    基于开源模型，无缝嵌入业务流程。为企业特定业务场景及数据基础定制化开发。

  • 数据清洗一体化

    良好的数据质量与模型学习结果的准确性紧密相连，安畅可同时提供数据全生命周期质量管理服务。

客户案例

某电梯制造企业故障预测建模

通过基于决策树的机器学习算法构建电梯故障预测模型。通过物联网传感器的参数持续追踪并预测电梯故障指标。

提供服务

  • 通过统计学思想挖掘传感器数据内在相关性并优化机器学习算法建模的置信度。
  • 优化的基于决策树的机器学习算法模型的构建。
  • 深入持续进行的数据采集、治理、模型训练与迭代优化。

客户收益

  • 实现电梯实时的故障预测与告警，提高了电梯的安全保障。
  • 有助电梯使用单位提前进行风险预判并降低设备保有成本。
  • 直观可信的数据成果直接驱动电梯制造工艺的持续优化。
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