Deskriptiv, prädiktiv und präskriptiv - Die drei Ansätze um jedes Geschäftsproblem mit Hilfe von Analysen zu lösen.
Die präskriptive Analyse wird aus gutem Grund als "die Zukunft der Datenanalyse" bezeichnet. Diese Art der Analyse geht über Erklärungen und Vorhersagen hinaus und empfiehlt die beste Vorgehensweise für die Zukunft. Sie ist besonders nützlich, wenn es darum geht, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Gehen Sie mit TENSORCRUNCH den nächsten Schritt in Richtung Zukunft!
Business Intelligence, Textanalysen, Bilderkennung, Speech Recognition...
… Um nur einige Anwendungsfelder zu nennen bei denen Sie TENSORCRUNCH unterstützt. Dabei helfen wir Ihnen angefangen bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Daten rund um CRM, ERP und MES bis hin zur Identifizierung von Bildern bzw. Objekten und Sprache.
Stetig neue Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz sorgen für neue Anwendungsgebiete.
Wir halten Sie über neueste Trends und Lösungen auf dem Laufenden.
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TENSORCRUNCH
Unsere Lösungen für Data Science nach Bereichen:
Business Intelligence:
- Datenerhebung und Definition der Messpunkte
- Big Data Analyse von semi- und unstrukturierten Daten
- Prescriptive Analyse von Daten aus ERP, MES und CRM
- Erstellung von Dashboards
Textanalysen:
- Sentimentanalysen von Texten aus z B. CRM, Bewertungsportalen, Foren
- Wort bzw. Token Klassifizierung um wichtige Schlagwörter aus Texten zu extrahieren
- Übersetzungen von Texten auch mit Corporate Language
- Fragen beantworten durch die KI
KI für IoT und Industrie 4.0:
- Erstellung von KI Modellen für Microcontroller und ASIC's auf Basis von MicroPython
Klassische Analaysen:
- Forecasting für z.B Umsatz- oder Absatzprognosen
- Zeitreihenanalyse für z.B. dynamisches Pricing
- Risk Management, Fraud Detection
- Lead Scoring zur Bewertung der Leadqualität
- Clusterbildung, Produktempfehlungen, kundenindividuelles Angebot, etc.
Bildanalysen:
- Automatisierte Sammlung und Aufbereitung von von Bilddaten
- Bildsegmentierung und Objekterkennung
- Objektidentifizierung
Audio Sprachanalysen:
- Automatisierte Aufbereitung von Audiodaten
- Spracherkennung, Sprachsynthese
- Wandlung von Text zu Sprache und Sprache zu Text
Häufige Fragen und Antworten
Rund um das Thema Data Science
Die Datenwissenschaft ist ein Fachgebiet, das Fachwissen, Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Mathematik und Statistik kombiniert, um sinnvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler wenden Algorithmen des maschinellen Lernens auf Zahlen, Texte, Bilder, Videos, Audiodaten usw. an, um Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) zu entwickeln, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Systeme wiederum generieren Erkenntnisse, die Analysten und Geschäftsanwender in einen greifbaren Geschäftswert umsetzen können.
Zu den Aufgaben der Data Science gehört es, Strategien für die Datenanalyse zu entwickeln, Daten für die Analyse vorzubereiten, Daten zu erforschen, zu analysieren und zu visualisieren, Modelle mit Daten unter Verwendung von Programmiersprachen wie Python und R zu erstellen und Modelle in Anwendungen einzusetzen.
Immer mehr Unternehmen werden sich der Bedeutung von Data Science, KI und maschinellem Lernen bewusst. Unabhängig von Branche und Größe müssen Unternehmen, die im Zeitalter von Big Data wettbewerbsfähig bleiben wollen, Data-Science-Fähigkeiten effizient entwickeln und implementieren oder riskieren, ins Hintertreffen zu geraten.
Wir setzen ein:
Eine Auswahl der wichtigsten Werkzeuge mit denen wir arbeiten:
METABASE