Управление большими данными

1. Статистический анализ и подготовка данных
2. Построение моделей кластеризации
3. Визуализация данных средствами BI
4. Разработка отчетов и презентации по результатам исследований.

За две недели разработаны модели кластеризации и отчеты с ответами на вопросы клиента.

Python, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Tableau.

1. Создание интерпретируемой прогнозной модели с сезонной составляющей.
2. Учет кривой отклика и эффекта затухания.
3. Расчет оптимальной рекламной компании для различных сценариев.
4. Определение гало-эффекта.

Инфопанель для сравнительного анализа уровня продаж и эффективности рекламы в различных каналах.

Калькулятор оптимального распределения бюджетов на прогнозируемый период.

Python, Tableau, MS Excel.

1. Сбор, очистка и подготовка данных.
2. Анализ признаков и определение их важности.
3. Создание метрик для оценки поведения клиента.
4. Создание модели, прогнозирующей отток клиентов.
5. Внедрение решения.

Прогнозирование клиентов, склонных к разрыву контрактов.

Определение ключевых показателей, влияющих на отток клиентов.

Python, SQL, DB2, Linux, bash.

1. Агрегация информации о клиенте с различных источников.
2. Определение ключевых факторов, влияющих на вероятность наступления события.
3. Разработка моделей, предсказывающих вероятность наступления события.
4. Трактование результатов моделей.

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.

1. Реализация загрузки и возможности ведения планов продаж, нормативов и ресурсных ограничений.
2. Построение оптимизационной модели.
3. Расчет достигнутых показателей и в визуализация оптимального плана средствами BI.

Создан интерактивный инструмент, позволяющий моделировать оптимальный план производства при заданных ограничениях ресурсов.

IBM ILOG CPLEX, IBM Cognos BI.

1. Сбор отзывов с публичных сайтов.
2. Создание системы анализа тональности.
3. Создание информационной панели.

1. Сравнительный анализ деятельности банков.
2. Повышение оперативности и качества бизнес-процессов в анализируемом банке.
3. Повышение эффективности принятия решений по улучшению работы банка.

Python, MySQL, Qlik Sense.