Wir erkennen aus Ihren Daten Cluster. Diese Cluster können Ihnen helfen unterschiedliche Kundengruppen zu definieren um gezielt Ihre Marketing und Ihr Produktportfolie anzupassen. Wir extrahieren aus Ihren Text automatisch mit Machine Learning Algorithmen Themen und führen Ähnlichkeitsanalysen mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen zwischen Texten durch. Zur Vorbereitung der Daten nutzen wir für die Textextraktion aus Bildern Techniken wie Optical Character Recognition (OCR). Für umfangreiche Datensätze nutzen wir Word Embedddings oder neuronale Netze. Für das Clustering nutzen wir einen k-means Clustering Algorithmus oder LDA (Linear Discriminant Analysis) Algorithmus.

Wir nutzen Machine Learning um eine automatische Klassikation Ihrer Daten vorzunehmen. Dies kann insbesondere nützlich sein, wenn Sie einen Typ von Kunden durch einen Algorithmus identifieren möchten und auf Basis der Entscheidung des Algorithmus unternehmerische Entscheidungen treffen wollen. Daten können Kaufdaten Ihrer Kunden oder auch Textdaten sein. Die Daten können einer Kategorie von Daten automatisch durch einen Machine Learning Algorithmus zugeordnet werden. Wir nutzen für die Klassifikation der Daten logistische Regression.

Wir nutzen die Daten und die daraus resultierenden Features zur Vorhersage von Käufen oder auch Reviews Ihrer Produkte. Hierfür beziehen wir uns auf einzelne oder mehrere Features aus de Daten. Wir optimieren die Features und finden so den besten Machine Learning Algorithmus um das Kaufverhalten Ihrer Kunden vorherzusagen. Wir wählen Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression und mehrfache Regression um lineare Abhängikeiten zwischen den Daten vorherzusagen. Wir nutzen Support Vector Machines (SVM), testen verschiedene Kerne um schnell durch ein Trennungsverfahren der Daten unternehmerische Entscheidungen zu treffen. Wir nutzen Decision Trees wie Random Forest um auf Basis von vorhergegangen Entscheidungen zukünftige Entscheidungen (Prädiktion) durch den Algorithmus zu treffen oder vorzuschlagen.