Решаем задачи в разных сферах бизнеса при помощи классических эконометрических моделей: обнаружение мошенничества, прогноз оттока, маркетинговое моделирование и др. Используем Python, Deep Learning frameworks, NoSQL & Big Data, BI и другие технологии.
Наша команда создала 20+ сценариев в области Data Science для банков, промышленных, энергетических, государственных и других компаний. Напишите нам, и мы пришлем вам подробные материалы.
Сценарии:
Разработать модель кластеризации клиентов:
За две недели разработаны модели кластеризации и отчеты с ответами на вопросы клиента.
Python, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Tableau.
Анализ и прогнозирование спроса на товар.
Построение оптимальной стратегии рекламы.
Инфопанель для сравнительного анализа уровня продаж и эффективности рекламы в различных каналах.
Калькулятор оптимального распределения бюджетов на прогнозируемый период.
Python, Tableau, MS Excel.
Прогнозирование оттока клиентов.
Анализ характеристик, влияющих на отток.
Прогнозирование клиентов, склонных к разрыву контрактов.
Определение ключевых показателей, влияющих на отток клиентов.
Python, SQL, DB2, Linux, bash.
Снизить кредитные риски и потери банка от выдачи плохих кредитов, повысить доходность розничного бизнеса.
Решение помогает автоматизировать процесс оценки кредитного риска, формировать скоринговые карты, а также уменьшить влияние человеческого фактора в процессе обработки заявок.
Application скоринг: оценка кредитоспособности заемщиков для полученя кредита.
Behavioral скоринг: оценка вероятности возврата уже выданных кредитов.
Collection скоринг: оценка возможности полного или частичного возврата кредита заемщиком при нарушении им сроков погашения задолженности.
Fraud скоринг: выявление и предотвращение мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существущих клиентов-заемщиков.
Моделирование оптимального плана производства.
Выбор сценариев и параметров моделирования.
Создан интерактивный инструмент, позволяющий моделировать оптимальный план производства при заданных ограничениях ресурсов.
IBM ILOG CPLEX, IBM Cognos BI.
Создать систему анализа деятельности банков на основе собранных отзывов клиентов.
Python, MySQL, Qlik Sense.