1. Hem
  2. /
  3. Våra tjänster
  4. /
  5. Advanced Analytics & Machine Learning

Advanced Analytics & Machine Learning

Kraven på företag att modellera de stora mängderna av insamlade data för att bättre förstå sin verksamhet ökar. Det är dock ingen självklarhet att data kan användas för prediktiv analys eller att rätt data ens har sparats.

Vi ser era ambitioner från ett helhetsperspektiv där datainsamling och modellering är två lika viktiga delar i ett lyckat projekt. Vårt arbete utförs då i två huvudsakliga steg, där det första avser att hjälpa er med att optimera datainhämtningen. Vi ser då till att rätt data samlas in och håller den kvalitet som krävs för modellering. I det andra steget utförs analys och modellering baserat på fastställda frågeställningar.

Förberedelsearbetet är nyckeln till ett lyckat projekt. Därför har vi valt att lägga lika stort fokus på att utarbeta och skapa rutiner för datainsamling som själva byggandet av modellerna.

221006-Attollo-LumeahPhotography-web(1920px)-013
Vi hjälper dig med
  • Utveckling – Vi utvecklar modeller som hjälper er att automatisera beslutsfattandet och bli mer datadrivna i era verksamhetsprocesser.
  • Readiness-analys – Vi utreder vilka förutsättningar som finns för ett framgångsrikt maskininlärningsprojekt.
vag-text-bild
bild2

Ett urval av våra tjänster

  • Prediktiv analys med hjälp av machine learning modeller för frågeställningar inom verksamhet, marknad och kundkrets
  • Genomlysning och optimering av datainsamling för att skapa förutsättningar för prediktiv modellering
  • Dataförståelse och modelleringsstöd vid planering och uppstart av machine learning projekt
  • Undersöka och utforma hur Advanced Analytics kan appliceras i verksamheten och skapa mervärde i arbetsprocesserna

Vanliga frågor från kunder

En vägledning för dig som har frågor som rör Advanced Analytics & Machine Learning. Vi har sammanställt några av de vanligaste frågorna vi får under ett kundsamtal och hoppas att dessa kan hjälpa till i er utveckling mot en mer datadriven verksamhet.

Vad är en Advanced Analytics-readiness studie?

När vi gör en Advanced Analytics-readiness studie undersöker vi hur ert företag bäst kan förberedas för framtida modellerings- och maskininlärningsprojekt. Vi går då igenom hur datainsamlingen sett ut historiskt, hur väl den speglar dagens verksamhet och i synnerhet hur noga den beskriver de uppsatta frågeställningarna.

Vårt arbete sker utifrån två huvudsakliga aspekter; varje variabel skall vara värdefull för analysen och datainsamlingen skall ske med en sådan kvalitet att den blir användbar.

Vilka styrkor och svagheter finns det med maskininlärning?

Maskininlärning fungerar oftast som bäst när det finns relativt mycket data att tillgå och när modellen ska lära sig enklare mönster. När mönstren blir mer komplexa och det finns mindre data att tillgå fungerar det sämre, det gör det exempelvis svårt att förutspå pandemier eller lågkonjunkturer.

Finns det någon användning för maskininlärning inom vårt område?

Maskininlärning används idag inom alla möjliga branscher för exempelvis standardproblem som prisoptimering och prediktivt underhåll. Därtill innebär maskininlärning också möjligheten att lösa specifika affärsproblem med specialiserade modeller.

Vilka typer av problem kan lösas med hjälp av maskininlärning?

Maskininlärning kan lösa problem inom många olika kategorier. De vanligaste rör bland annat klassificering, regression, bildigenkänning och NLP (Natural Language Processing).

Exempel på vanliga klassificeringsproblem är att förutspå sena betalningar, uppsägningsrisker hos kunder, lokalisera bedrägerier, använda sensordata för att hitta fel i tid eller vilken produkt som bör rekommenderas. Även bildigenkänning räknas till klassificeringsproblem.

NLP används ofta som input till andra ML-modeller och kan användas i exempelvis chattbottar, sentimentsanalys på sociala medier, strukturering av textdokument, översättning, lokalisering av liknande textdokument eller röstigenkänning.

Det har ju pratats länge om AI och maskininlärning, men varför är det just nu det har ökat så mycket?

Några skäl till att antalet implementationer ökat så mycket är att datorer har blivit mycket kraftfullare än tidigare och att det har blivit billigare med datorkraft. Utöver det så finns det idag avsevärt större datamängder att tillgå än tidigare.  

Hur skiljer sig maskininlärning från exempelvis ett klassiskt datorprogram?

Till skillnad från exempelvis ett beslutsträd där programmet måste få direktiv för att tolka data lär sig maskininlärningsprogrammet sambanden själv genom att använda olika algoritmer.

Hur viktig är datan och datakvaliteten?

En väl justerad maskininlärningsmodell kan inte rädda dåliga eller rent av felaktiga data. Datakvaliteten kan förbättras till viss del genom att städa bland datan, men ofta är själva siffrorna viktigare än att ha en perfekt modell. Vi kan bistå med att undersöka vilken data som behövs samt med att utvärdera dess kvalitet.

q-vag-slider-case

Vi skapar långa relationer

Vill du veta mer?

Kontakta oss via mail eller via formulär så kontaktar vi dig och berättar mer om våra tjänster och hur vi skulle kunna hjälpa dig.

Kontakta oss
Kontakta oss via formuläret nedan så hör vi av oss.

*” anger obligatoriska fält

Samtycke*