Analýza velkých dat

Začněte dělat správná rozhodnutí založená na informacích ukrytých ve vašich datech. Analýza velkých dat vám pomůže pochopit chování zákazníků, skryté vlastnosti trhů nebo odhalit rizikové faktory pro vaše podnikání.

Co to je analýza Velkých dat

Analýza Velkých dat (Big Data Analysis) je souhrnný název pro postupy a nástroje, s jejichž pomocí lze získávat (Data Mining), třídit a analyzovat velké datové soubory a nacházet v nich souvislosti.

Při analýze Velkých dat odhalíte užitečné informace ukryté v rozsáhlých souborech dat, vznikajících každý den uvnitř i vně vaší organizace. Může se jednat o data vznikající při styku s klienty nebo odběrateli, ale také o data zachycující vývoj trhu. Informace získané při jejich analýze vám umožní nejen hodnocení historie, ale také přípravu prediktivních modelů popisujících pravděpodobný budoucí vývoj.

K čemu a kde slouží

E-commerce

Díky dokonalé znalosti chování zákazníků a konkurence můžete zvýšit konverzní poměr e-shopu, personalizovat nabídku nebo ušetřit na logistice.

Finanční sektor

Analyzujte rizikovost investic, vytvořte modely budoucího vývoje finančních trhů nebo vlastní scoringový model pro hodnocení firem.

On-line marketing

Lepší cílení marketingových kampaní znamená vyšší efektivitu vynakládaných prostředků a jejich vyšší návratnost (ROI).

Řízení vztahu se zákazníky

Analyzujte svá data a poznejte lépe své zákazníky, pochopte jejich potřeby a zlepšete svůj zákaznický servis.

Jaká data můžete analyzovat

Návštěvnost webových stránek, objednávky na e-shopech, komunikace v sociálních sítí, skladové pohyby nebo vývoj na finančních trzích. Data obsahující zajímavé a užitečné informace jsou všude kolem nás. Zeptejte se nás jak je získat.

  • Strukturovaná data jsou data, která jsou uložena v přesně definovaných a popsaných datových polích. Když lidé mluví o databázích, mají většinou na mysli právě strukturovaná data. Typickým příkladem je databáze zákazníků, ve které každý záznam tvoří jméno, adresu, číslo účtu a tak dále. Strukturovaná data mají jasný model a popis, a proto je lze dobře ukládat, zpracovávat a analyzovat.
  • Nestrukturovaná data naopak přesně definovanou strukturu nemají. Do této kategorie patří všechna data, která nemají stálou pevně definovanou strukturu, například obrázky, videa, webové stránky nebo obsah e-mailové a či jiné komunikace. Nestrukturovaná data tvoří absolutní většinu generovaný dat a pojem "Velká data" se vztahuje především k nim.
  • Semistrukturovaná data jsou průnikem dvou výše uvedených typů. Jedná se o typ strukturovaných dat bez přesného modelu. Příkladem může být celý e-mail, který se skládá z nestrukturovaných dat, textového obsahu a příloh, a strukturovaného obsahu, hlavičky mailu s přesně definovanou strukturou a poli (odesilatel, adresát, datum a čas odeslání).

Naše technologie

Využíváme nástroje a metody vyvíjené a používané vědeckými týmy, které se věnují výzkumu posouvajícímu hranice současného lidského poznání. Naši klienti tak mohou těžit z nejnovějších poznatků vědců zpracovávající data získaná kosmickými sondami nebo při experimentech na urychlovači v CERNu.

  • SciPy je knihovna programovacího jazyka Python určená pro vědecké a technické výpočty a analýzu dat. Počet funkcí a metod obsažených v této knihovně se neustále rozšiřuje díky práci rozsáhlé vědecké komunity i podpoře softwarových společností.
  • NumPy je rozšíření programovacího jazyka Python, které obsahuje rozsáhlou knihovnu pokročilých matematických funkcí pro zpracování a analýzu velkých multi-dimenzionálních polí a matic.
  • Scikit-learn je knihovna jazyka Python obsahující implementace výkonných algoritmů pro analýzu dat a strojové učení. Pro výpočty a modelování využívá knihovny Numpy a Scipy a knihovnu Matplotlib pro vizualizaci dat a výsledků.
  • Pandas je knihovna pro zpracování a analýzu dat v programovacím jazyku Python. Původně byla navržena jako nástroj na kvantitativní analýzu finančních dat, ale dnes je silným nástrojem pro analýzu časových řad a práci s rozsáhlými tabulkami dat.
  • iPython a IPython Notebook jsou webové vývojové prostředí pro Python a interaktivní shell pro interaktivní výpočty v různých programovacích jazycích. Díky své sofistikované a výkonné architektuře jsou ideální pro provádění paralelních a distribuovaných výpočtů. Umožňují propojení programového kódu, jeho výstupů a dokumentace s využitím multimédií.
  • Python je dynamický interpretovaný jazyk. Někdy bývá zařazován mezi takzvané skriptovací jazyky. Jeho možnosti jsou ale větší. Python byl navržen tak, aby umožňoval tvorbu rozsáhlých, plnohodnotných aplikací (včetně grafického uživatelského rozhraní). Python je při výpočtech mnohonásobně rychlejší ve srovnání s rozšířenými statistickými programovacími jazyky jako je R.
  • Root je objektově orientovaný framework pro analýzu rozsáhlých dat vyvinutý v CERNu. Původně byl určen pro analýzu dat v částicové fyzice a obsahuje několik funkcí specifických pro tuto oblast, ale používá se i v jiných aplikacích, jako je astronomie a dolování a analýza dat (data mining).

Zašlete nám poptávku

Kontaktní formulář
*
*
*
Ověřovací kód
Ověřovací kód
*
Anglicky