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业务分析解决方案

将你的数据转化为可执行的见解.

拥有超过125个客户, 以及数百个成功项目的历史, 十大手机买球软件排行榜的工作从战略服务开始,也从战略服务继续.

  • 准备评估和概念化
  • 路线图和架构
  • 工具的选择/评估
  • 概念证明(POC)
  • 教育 & 培训
  • 成熟度评估

DataFactZ分析专家正在为十大手机买球软件排行榜的客户彻底改变基于证据的决策. 在众多的趋势技术中, DataFactZ将通过深入分析指导您制定正确的战略,以确保十大手机买球软件排行榜的解决方案与您现有的DW/BI投资互补.

十大手机买球软件排行榜可以组装, 准备并可视化公司的各种数据, 让你对自己的表现有更深入的了解,让你做出更明智的决定.

了解更多关于十大手机买球软件排行榜不同的分析服务

你是否需要新的发展, 增强或支持, DataFactZ只是成为您的扩展分析劳动力.

十大手机买球软件排行榜的专家可以帮助评估和分析您组织的BI需求,并建议最具商业意义的适当解决方案, 仍然要平衡成本和交付BI投资的ROI. DataFactZ的BI开发能力涵盖了整个领域, 包括数据集成, 分析, 报告和分析应用. 十大手机买球软件排行榜拥有深厚的设计知识和经验, 开发, 正确实施BI项目, 为当前或未来的业务目标收集需求.

有超过1000个不同行业的BI/EDW开发项目经验.

150多个应用程序从一种技术迁移到另一种技术.

现场、陆上和海上开发模式,在MI的Northville和印度的Hyderabad设有办事处.

十大手机买球软件排行榜能够帮助公司呈现最小的细节,而不遗漏大局. 十大手机买球软件排行榜的专家在创建数据和分析解决方案时始终牢记可扩展性, 努力为客户提供最深刻的信息.

DataFactZ是所有主要商业智能软件供应商的技术合作伙伴.

如果不能有效沟通,再好的见解也没有什么商业价值. 有效的Dataviz就像一张地图:当你迷失在数据中时非常有用.

不仅仅是图表, 不仅仅是技术方面的考虑, 定义要回答的问题和有效连接的叙述, 通知, 建立信任是任何数据可视化挑战的关键.  许多公司会认识到,成为“数据驱动”需要熟练的开发人员和分析师, 但没有弥合数据和消费之间的差距, 执行力不足. 

随着自助业务BI的出现,数据讲述变得更加重要, 将探索性数据可视化与叙事技术相结合,以引人注目的形式提供深刻见解. 

从概念和模型到交付, 十大手机买球软件排行榜的重点是个性化可用性——终端用户可操作的直观界面,以最大化采用和ROI.

设备
  • 机器学习和深度学习
  • 统计建模
  • NLP和NLG
  • 计算机视觉
  • 文本挖掘与情感分析
  • 聚类
  • 预测
  • 工程特性
  • 模型性能评估
  • 模型监测和再校准
  • 机器学习管道的生产部署

十大手机买球软件排行榜的数据科学解决方案使您的组织成为真正的数据驱动.

在包括金融服务在内的多个领域成功执行, 零售和医疗保健, 十大手机买球软件排行榜的员工有条件加入行业最佳实践与您的组织的潜力.

数据科学框架信息图

寻找答案的专业知识

BI生态系统有上千的企业 来自多个lob的用户经常面临的问题 挑战 跟踪BI的采用和更好的ROI.

数据主导的转型有什么好处?

数据主导的转型可以帮助您提高运营效率以支持增长, 为长期需求创造可持续性, 并通过不断满足业务需求的新技术来区分您的组织.

为什么使用DataFactZ?

DataFactZ可以帮助您创建一个利用AI的数据驱动的迁移计划, 与智能数据打造跨功能数据平台,通过云连接您的业务,提供单一来源的准确数据和业务洞察. 十大手机买球软件排行榜在这里支持你们的转变!

DataFactZ处理什么类型的数据?

DataFactZ为以下类型的业务提供了有意义的分析和见解:医疗保健, 财务状况, 客户, 制造业, 资产, 供应链, 运输 & 物流. 人力资源、销售 & 产品,以及更多.

DataFactZ在数据分析服务方面有哪些经验?

DataFactZ拥有以下服务类型的经验:, 数据分析管理, 数据分析咨询, 数据分析的实现, 数据分析现代化和数据管理服务.

数据分析解决方案的类型是什么?

数据分析解决方案的主要类型有:数据集成和数据仓库, 自助式BI, 数据可视化, 数据科学与大数据. DataFactZ在所有这些类型的解决方案方面都有经验,十大手机买球软件排行榜随时准备帮助您实现它们!

有哪些商业分析的例子?

商业分析是一个宽泛的术语,不同行业之间可能存在差异. 数据分析通常用于提高金融稳定性, 预估需求, 提高生产率, 创建营销策略, 增加销售和数据可视化.

商业分析的四种主要类型是什么?

商业分析的四种类型是:

  • 描述性分析, 使用原始数据来显示过去行为的影响, 没有额外的意义或见解. 
  • 诊断分析, 调查和使用数据来确定过去事件或结果的主要驱动因素是什么. 
  • 预测分析,确定某些决定或行动的可能结果. 
  • 规范的分析, 使用机器学习等工具创建可能有良好结果的计划. 

数据分析如何应用于商业?

数据分析的商业用途是多方面的. 数据可以用来检测异常, 消除风险, 管理客户数据, 研究, 检测欺诈行为, 和分析操作.

什么是预测分析?在哪里使用预测分析?

预测分析是企业利用数据分析某些结果的可能性的一种方法. 这是通过使用历史数据、当前数据、统计数据和机器学习来完成的. 有许多用于预测分析的业务功能,包括欺诈检测, 制造业, 定价和客户关系管理. 

规范性分析是如何完成的?

规范性分析只能在确定了需要解决的问题后才能进行. 一旦确定了问题,算法将使用数据来确定问题发生的地方,这样您的公司就可以决定如何进行. 推荐的准确性将基于良好的数据,并可以根据具体情况定制.

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