Logo

Сквозная аналитика для вашего бизнеса

Мы предлагаем комплексные решения для сквозной аналитики, которые помогают собрать и анализировать данные из всех ключевых точек контакта вашего бизнеса. Вы можете выбрать использование готовых аналитических систем, либо доверить нам создание уникального решения, адаптированного к вашим задачам и специфике.

Индивидуальные решения для углубленного анализа данных

В рамках создания уникального решения мы разрабатываем аналитическую инфраструктуру на базе передовых BI-систем:

  • Power BI,
  • Google Looker,
  • Yandex DataLens.

Эти инструменты позволяют создавать интерактивные и наглядные дашборды, которые предоставят вам исчерпывающую картину работы вашего бизнеса в режиме реального времени.

Для обеспечения гибкости и возможности объединять данные из различных источников мы используем бекенд на Node.js, что позволяет нам создавать кастомные коннекторы и выстраивать сложную логику интеграции данных. Это значит, что мы можем подключать практически любые системы, где доступен API, объединяя данные из CRM, рекламных платформ, ERP-систем и других сервисов, чтобы вы могли видеть полную картину.

Автоматизация сложных аналитических процессов

Мы также предлагаем возможности автоматизации сложных процедур анализа, помогая ускорить обработку данных и минимизировать ручной труд. С нашими решениями вы сможете быстро адаптироваться к изменениям, следить за метриками в режиме реального времени и принимать обоснованные решения на основе точных данных.

Методы

Нажмите на чип

CatBoost
Clustering
P-value
Predict conversion
Correspondence Analysis
Principal Component Analysis
t-SNE
Логистическая регрессия

CatBoost

Продвинутая библиотека градиентного бустинга на деревьях решений с открытым исходным кодом от «Яндекс». Используется в поисковых и рекомендательных системах.

Решает задачи:

  • Классификации
  • Регрессии

CatBoost был внедрён Европейским центром ядерных исследований (ЦЕРН) при исследованиях на Большом адронном коллайдере (БАК) для объединения информации с различных частей детектора LHCb в максимально точное, агрегированное знание о частице. Используя для комбинирования данных CatBoost, учёным удалось добиться улучшения качественных характеристик финального решения, где результаты CatBoost оказались лучше результатов, получаемых с использованием других методов