Dé su primer paso en el mundo de la Ciencia de Datos

Ofrecemos modelos de decisión predictivos utilizando algoritmos basados ​​en reglas complejas 

¿Cuál es su madurez en gestión empresarial basada en datos? 

Nivel 1 - Operacional

  • Si constantemente retrabaja la información
  • Su sistema de gestión ERP / CRM no es la única fuente de verdad.
  • Sus informes no tienen consenso entre diferentes areas de responsabilidad, se generan de forma reactiva y/o se centran en el cumplimiento legal
  • La gestión empresarial basada en datos no es una práctica común en su organización y no está alineada con la planeacion estratégica

Nivel 2 - Estrategico

  • Si tiene confianza para tomar decisiones estratégicas con información directamente de su datawarehouse
  • Su reportes tienen un grado aceptable de automatización, son proactivos, usan análisis multidimensionales y tableros de indicadores.
  • La gestión basada en datos es una práctica común. Sus indicadores de desempeño están alineados con la estrategia y compartidos con los interesados.

Stage 3 - Transformacional

  • Si tiene confianza para tomar decisiones operativas y estratégicas basadas en modelos de predicción, planificación de escenarios y mitigación de riesgos
  • Su inteligencia de negocio le permite descubrir informacion de valor en su negocio y sugerir acciones de mejora con tecnologias ​​basadas en Ciencia de Datos y Machine Learning (Aprendizaje de maquina inteligente)
  • La gestión basada en datos es el núcleo de su ventaja competitiva. El valor de los datos influye en las inversiones.
MMSML
Analytics-Maturity-Model

Data Science - 1. Modelos con series de tiempo

Existen numerosas fuentes de datos que cambian con el tiempo, conocidas como series de tiempo.

Podemos construir modelos que entienden las tendencias del pasado para predecir el futuro.

Por ejemplo, si tiene datos sobre el historial de compras en línea de un usuario, podemos predecir qué artículos comprará con cierta probabilidad en su próxima visita a su sitio de ventas en linea.

Data Science - 2. Modelos de regresion y prediccion

Data Science - 3.  Algoritmos Avanzados

Aproveche los datos que su empresa recopila todos los días.

CLUSTERING

La agrupación en clústeres ayuda a su empresa a identificar patrones de datos y similitudes para las decisiones empresariales como:

  • En los negocios minoristas, clustering descubre patrones ocultos en el comportamiento de compra del cliente, las campañas de ventas y la retención de clientes.
  • En la industria de seguros, ayuda a la detección de fraudes, la identificación de factores de riesgo y los esfuerzos de retención de clientes.
  • Aplicaciones de servicios financieros como: segmentación de clientes, puntaje de crédito y rentabilidad del cliente.
Sklearn-k-means

PROYECTO: Clustering aplicado a la estrategia de segmentación de clientes en empresa de servicios

clusteringapps

Quiere saber como aplicar esta tecnologia en su empresa? 

CONTACTE A UN CONSULTOR SENIOR

Principal Component Analysis

Análisis de componentes principales PCA es una metodología para reducir la alta dimensionalidad / variables de un problema complejo. Aquí intentamos reducir la cantidad de variables que describen un resultado de negocio para hacer predicciones y acciones de mejora.

El motor de búsqueda en Internet más famoso y poderoso, Google, utiliza el algoritmo PCA para mostrar los resultados más relevantes cuando busca algo. Facebook utiliza PCA para el reconocimiento facial.

Nuestras aplicaciones de PCA están en el campo de las finanzas cuantitativas, ayudando a nuestros clientes a:

  • Analizar curvas de rendimiento o rentabilidad.
  • Cobertura de carteras de renta fija.
  • Pronosticar retornos de portafolios de inversión q y analizar el riesgo
  • Desarrollo de algoritmos de asignación de activos para portafolios de renta variable.
PCA
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¿Preguntas? Nuestros agentes de venta tienen las respuestas.