Machine Learning e Data Mining

La conoscenza ottenuta individuando pattern e correlazioni tra le informazioni, utilizzando analisi predittive e modelli inferenziali a supporto dei processi di business, è sempre più un fattore chiave di successo e vantaggio competitivo che si concretizza in maggior efficacia nella penetrazione di mercato, efficienza dei processi aziendali, ottimizzazione dei costi amministrativi, riduzione dei rischi derivanti da potenziali danni reputazionali o eventuali azioni legali, miglioramento della relazione con il cliente e della sua soddisfazione, incremento della qualità e del valore dei beni prodotti.

L’esperienza a 360° maturata in anni di esperienza nel mondo della Business Intelligence, ci mette in condizione di operare con consulenti funzionali e di processo, data scientist, data engineering ed esperti di sviluppo applicativo e application integration, rendendoci un fattore abilitante per la realizzazione di soluzioni in ambito machine-learning e data mining.

I nostri esperti di Machine Learning e Data Mining operano in aderenza alla metodologia CRISP-DM, coprendo l’intero processo di sviluppo di una soluzione dalla fase iniziale di Business Understanding fino a quella di deploying e integrazione nei sistemi applicativi aziendali, accompagnando il cliente anche nelle fasi di monitoraggio dell’accuratezza dei modelli e del loro miglioramento.

Possiamo citare alcune delle esperienze maturate in vari ambiti nella realizzazione di soluzioni di classificazione,  regressione, clusterizzazione e profilazione, quali:

  • Retail: previsione delle soglie ottimali di stock sulla rete di vendita per il riordino dei prodotti continuativi
  • Customer Relationship Management (CRM): analisi predittiva del comportamento dei clienti (Life Customer Value) e analisi della propensione al riacquisto
  • Operation: modelli di previsione della manutenzione degli impianti e allarmi per la segnalazione di accessi anomali a dispositivi di pagamento
  • Finance: modelli previsionali dei risultati di vendita e marginalità

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