Retail Sales Forecasting

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La prévision des ventes au détail génère 30 mois de prévisions futures des ventes au détail en utilisant des données historiques. Cette solution aide les détaillants à prédire les ventes futures et ainsi optimiser leur inventaire, logistique, gestion d'entrepôt, planification de la production, allocation du personnel, etc. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection automatique de modèles. Cette solution fournit des résultats cohérents et meilleurs grâce à son approche d'apprentissage en ensemble. Cette solution effectue une sélection automatisée de modèles pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.

Topic Modeling of Mortgage Complaints

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Solution de modélisation de sujets pour les plaintes des clients concernant les services hypothécaires. La solution regroupe les plaintes des clients en sujets basés sur les récits fournis. Étant donné un ensemble de récits de plaintes de clients, cette solution identifie pour chaque plainte les trois principaux problèmes mentionnés dans le récit. La tâche d'identification du problème hypothécaire mentionné dans une plainte de client nécessite une implication humaine et celle-ci est automatisée avec cette solution.

Insurance Customer Churn Prediction

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La perte de clientèle se réfère à la perte de clients existants. Cette solution identifie les clients d'assurance qui sont plus susceptibles de résilier/ne pas renouveler leurs polices avec le fournisseur d'assurance. Pendant la phase d'entraînement, la solution effectue automatiquement une interaction des caractéristiques sur les données d'entraînement et sélectionne un sous-ensemble de caractéristiques basé sur l'importance des caractéristiques. Elle entraîne ensuite plusieurs modèles et identifie le modèle le plus performant. Ce modèle est ensuite sélectionné pour la prédiction sur de nouvelles données.

COVID-19 News Sentiment Analyzer

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Les titres d'actualités sur le COVID-19 aident les entreprises à analyser les titres autour de la pandémie. Il aide les utilisateurs à identifier les sentiments liés au COVID-19 basés sur l'analyse des titres d'actualités et à les classer comme positifs, négatifs, neutres et mixtes. Il détermine le sentiment des titres d'actualités en maintenant l'aspect et la polarité associés au COVID-19. Cette analyse peut être utilisée dans divers scénarios comme les prévisions de mouvements boursiers, l'analyse économétrique, l'efficacité des politiques et l'analyse des risques.

Cloud Compute Cost Forecasting

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La prévision des coûts de calcul en nuage aide les entreprises à évaluer le coût encouru par leurs ressources de calcul en nuage en se basant sur des données historiques. Cela aidera les entreprises à comprendre le coût potentiel de leurs instances VM, clusters, instantanés, etc., afin de mieux planifier leurs ressources de calcul. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection de modèles automatiques. Cette solution effectue une sélection de modèles automatisée pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.

Energy Consumption Forecasting

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La prévision de la consommation d'énergie génère 30 mois de prévisions futures de la consommation en utilisant des données historiques. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection de modèles automatiques. Cette solution fournit des résultats cohérents et meilleurs grâce à son approche d'apprentissage en ensemble. Cette solution effectue une sélection de modèles automatisée pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.

IT Helpdesk Ticket Classification

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Une fréquence élevée de problèmes peut générer un nombre écrasant de tickets de support et une délégation incorrecte aux équipes pour les gérer. Cela entraîne une augmentation du MTTR (temps moyen de résolution) et une baisse du FCR (résolution au premier appel). La solution atténue ces problèmes en entraînant un modèle d'apprentissage automatique multifactoriel qui prend en compte des facteurs tels que l'impact du ticket, l'urgence, la priorité, la description du problème et d'autres caractéristiques pour prédire le groupe le plus pertinent pour résoudre un ticket. Un ensemble de modèles est testé sur les données pour sélectionner le modèle le plus généralisable pour la tâche de classification des tickets.

Time Series Web Traffic Forecasting

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La prévision du trafic web permet aux entreprises d'optimiser l'allocation des serveurs web, la mise à l'échelle des instances, la parallélisation du trafic de charge de travail et l'utilisation en générant une prévision de 30 jours des données de trafic web. Cela aide les entreprises à planifier leur stratégie d'infrastructure informatique à travers les scénarios cloud et sur site. Cela facilite une expérience utilisateur transparente et des clients satisfaits. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec une sélection automatique de modèles. Cette solution effectue une sélection de modèles automatisée pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée, fournissant ainsi des résultats cohérents et meilleurs.

Personally Identifiable Info Anonymizer

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Cette solution identifie et anonymise les informations personnellement identifiables telles que le nom, le numéro de sécurité sociale, l'email, les numéros de téléphone à partir de données tabulaires. La solution est conçue pour fonctionner sur une source de données structurée.