Advanced Analytics

Advanced Analytics er teknikker inden for AI og ML, der går ud på at anvende komplekse algoritmer og statistiske modeller til at trække indsigt og forståelse ud fra store datamængder.

Formålet med Advanced Analytics er at opdage mønstre og tendenser, der ikke er synlige for det blotte øje, og derefter bruge disse opdagelser til at tage bedre beslutninger.

Hvis du vælger at få lavet en løsning hos os, vil vi bruge en række teknikker og værktøjer inden for datalogi og kunstig intelligens for at sikre den bedst mulige løsning til dine behov. Vores tekniske ekspertise dækker områder som Advanced Analytics, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) og Computer Vision, og vi vil ofte kombinere disse teknikker for at opnå den mest effektive løsning.

Eksempler på brug af Advanced Analytics

Clustering

Ved at analysere data kan man identificere grupper af datapunkter, der deler fælles egenskaber, hvilket kan hjælpe med at forstå kundernes præferencer og adfærd. Herefter kan man segmenter kunderne baseret på deres egenskaber og adfærd, hvilket kan hjælpe med at skræddersy tilbud og markedsføringsstrategier.

Grafiske Brugerflader

Dashboards og grafiske brugerflader er effektive værktøjer til at vise Advanced Analytics resultater på en visuelt attraktiv og letforståelig måde.

Dashboards og grafiske brugerflader gør det muligt for brugerne at få en øjeblikkelig forståelse af komplekse dataanalyser og tendenser. Heriblandt diverse KPI’er, advarsler og rapporter.

Optimering af processer

Ved at analysere data kan man identificere ineffektive processer og udvikle løsninger til at optimere disse processer.

Overblik og visualisering

Med Advanced Analytics kan man skabe overblik over data ved at gøre brug af visualiseringer. Disse visualiseringer kan vise sammenhænge i data.

Ved at skabe sammenhænge i data kan man omdanne data til overskuelige, værdifulde informationer.

Outlier Detektering

Ved at analysere data kan man også finde outliers / afvigelser i sin data. Outliers er datapunkter, der adskiller sig væsentligt fra andre datapunkter i en datamængde. Afvigelser kan skyldes mange forskellige faktorer, såsom målefejl, korrupte data, eller faktiske afvigelser i dataene. Ved at identificere og fjerne afvigelser kan man øge nøjagtigheden og kvaliteten af de analyser, der udføres på de resterende data.