Data Analytics
參考
* 政府資訊科技總監辦公室
* 香港生產力促進局
* 三菱日聯證券(香港)控股有限公司

 



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     大數據分析服務

什麼是大數據分析? 大數據分析是AI的系統。

他們對龐大而多樣的數據集(包括結構性和非結構性數據)使用先進的技術,分析 實時數據和批量數據。 這些大量數據來自傳感器,設備,視頻/音頻,網絡,日誌文件, 線上,社交媒體和內部應用程序數據。 數據集的大小和類型,超出了傳統關係數據庫的管理和處理能力範圍。

大數據分析主要用於預測分析,機器學習,數據挖掘,文本分析和自然語言處理。

我們的大數據分析服務


我們在這裡填補數據分析知識與領域知識之間的A.I.技術差距, 並在需要時提供技術傳授。 以下是我們的分析服務:

  • 內部培訓

  • 顧問服務

  • 建立大數據分析的AI系統


(A) 零售業 / 電子商務 / B2C


它使用歷史內部和外部數據,運用統計,算法和機器學習技術來確定未來結果的可能性。

預測模型使用已知結果來訓練模型,該模型將用於預測新數據結果。

預測模型可以執行以下操作:

  • 客戶細分和定位

  • 預測性產品建議

  • 產品價格優化

  • 客戶行為模式的預測分析

歡迎使用我們的社區版本: Discover Behavior Pattern


(B) 文本挖掘 / 情緒分析


這包括從文檔,報告,電子郵件,新聞提要,數據庫, 網站,博客和社交媒體,例如運用公司內部數據以及Facebook上的信息, Twitter,Google,Yahoo,LinkedIn和其他網站,以獲取相關有用及高質量信息,建構可行的商業計劃。

根據文本的分析,公司可以運用情緒分析:分析網站內容,博客,社交媒體,社交網絡帖子,傳入文檔,電子郵件等等,以確定該用戶對特定公司,品牌或產品的情緒。


(C) 庫存預測


零售商總是對預測其庫存水平感興趣,以便減少積壓庫存,最大化其收入。

同樣,製造商也需要對他們的庫存項目進行良好的預測,以使他們的生產不會被截斷,合同不會受到損害,最大化其收入。


(D) 欺詐識別


違約概率(PD)是信用風險中最重要的組成部分,目標是識別PD上的有效特徵並估算公司資產類別中新貸款的PD。 機器學習算法對PD具有相當好的預測能力。



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