AZURE MACHINE LEARNING

SolidQ mette a disposizione un workshop sul Machine Learning, ideato appositamente per venire incontro alle tue esigenze. Basta semplicemente dirci in quale settore lavori, quale misura del business vorresti predire e noi ti proporremo una soluzione per migliorare la tua attività.

5 GIORNI DI WORKSHOP AZURE MACHINE LEARNING

5 giorni di laboratorio durante il quale ti insegneremo a lavorare con i tuoi dati, affiancando il tuo team. Il workshop è suddiviso in 5 fasi:

FASE 1: Identificazione del problema

Identifichiamo le varie sorgenti dei dati (Excel, Access, SQL Server, ERPs, OData, etc.) e definiamo il problema aziendale da predire

U

FASE 2: Analisi e diagnosi

Analisi esplorativa multivariata e verifica della qualità delle variabili di business.

FASE 3: Implementazione

Implementiamo un prototipo della soluzione, utilizzando un algoritmo base, senza personalizzazioni.

Z

FASE 4: Validazione dei risultati

Validiamo i risultati grazie alla collaborazione dei tuoi esperti di dominio e analizziamo i diversi risultati ottenuti.

FASE 5: In-house training

Formiamo il tuo team affinché apprenda i principi di base della soluzione, le tecnologie utilizzate, l’interpretazione dei dati forniti dal modello e l’impatto positivo che la soluzione può apportare al tuo business.

Maggiori Informazioni

"Dal momento stesso in cui la nostra soluzione è stata utilizzata, abbiamo risparmiato sui nostri processi di produzione, poiché la capacità di prevedere i nostri volumi di vendita ha impedito l'accumulo di scorte in eccesso"

Mario Real

"Il nostro processo decisionale è diventato più preciso poiché ora siamo in grado di prevedere cosa accadrà in termini di vendite e di sfruttare così i nostri dati. Dopo soli 5 giorni, il workshop ci ha aiutato a scorgere la grande quantità di insight nascosti nei nostri dati e che ora ci vengono forniti dal nostro sistema"

Paloma Romero

"Il nostro ospedale ha implementato un sistema di forecasting al fine di prevedere se un paziente soffrirà di una specifica malattia nel tempo"

Carmen Gilabert

Può essere applicato a qualsiasi settore, inclusi gli esempi riportati qui sotto:

RETAIL/SUPERMERCATI

Previsioni di vendita, geolocalizzazione per aprire nuove filiali, carte fedeltà clienti e carrelli smarriti

OFFICINE/CONCESSIONARIE DI AUTOMOBILI

Previsioni di scorte, errori e previsioni sulla durata del prodotto

CATERING

Personalizzazione del servizio, geolocalizzazione per aprire nuove filiali, ottimizzazione dei motori di ricerca e previsioni di vendita

ASSICURAZIONE SANITARIA

Previsione dei rischi e calcolo della polizza assicurativa. Previsione delle future malattie e standard di vita del paziente

SETTORE BANCARIO

Estrazione di dati finanziari, geolocalizzazione per aprire nuove filiali, individuazione di errori e di frodi fiscali

TELECOMUNICAZIONI

Rinnovo clienti, analisi delle previsioni, analisi dei dati, analisi di mercato, ecc.

Rilevazione di perdita di clienti

Estrazione di testi

Analisi di mercato

Filtraggio collaborativo

Intercettazione di frodi

Previsioni

U

Analisi predittiva

Profilazione dei dati

Comprensione dei dati

ANALYTICS E DATA SCIENCE

In seguito all’enorme esplosione di dati in ogni settore, le aziende si rivolgono sempre più al Machine Learning, al fine di ottenere una visione più completa del business grazie a modelli predittivi. Attraverso il suo workshop, SolidQ si rivolge direttamente al tuo team, aiutandolo a comprendere meglio il tuo business. I tuoi dati saranno preparati e modellati; il modello predittivo risultante sarà rilasciato grazie all’utilizzo di Azure Machine Learning.

Training

Il nostro team di Data Science eccelle nel mentoring e nella formazione. In questa prima fase di adozione della Data Science, la tua squadra scoprirà come preparare e modellare i dati affinché possano essere dati in input ad un algoritmo di Machine Learning. Questa fase è a tutti gli effetti strutturata come una classe di studio per il team. La formazione può includere: concetti generali di Machine Learning, basi di Azure Machine Learning Studio e programmazione in R per la Data Science.

Preparazione dei modelli predittivi

Identificheremo i pattern statistici all'interno dei dati utilizzando vari algoritmi di Machine Learning. Prepareremo diversi modelli predittivi, utilizzando diversi algoritmi e applicando gli opportuni parametri di tuning specifici per ogni algoritmo. Dato che non c'è modo di sapere in anticipo di quanti modelli avremo effettivamente bisogno, limiteremo questa fase di sviluppo con dei vincoli di tempo.

Preparazione e Panoramica dei dati

Dopo che il tuo team ha trasformato i dati e li ha caricati in un database di test di SQL Server, SolidQ utilizzerà il database per ottenere una comprensione più approfondita dei dati. Grazie a diversi set di dati, che tengono conto di diversi intervalli di tempo (mesi, anni), possiamo determinare le distribuzioni dei valori ed eventualmente creare altre variabili calcolate aggiuntive. Lavoriamo quindi per identificare la relazione tra il passare del tempo e il comportamento dei clienti.