雪山顶上面对月亮的旅行者

用于决策的数据

理解数据。
验证预测

将数据汇总为清晰的报告,并检查预测的有效性。配置指标,评估来源质量,并在历史数据上将模型与基础方法进行比较。

套餐与价格

任务
数据
脚本

试点
检查
启动

3 级别:报告、
预测、数据仓库

统一指标
假设验证
解决方案

700+已实现
的项目
2011工作室
启动年份
40+利基和商业-
模型
2023Google
Premier Partner 身份
开发、
营销、分析
我们如何工作

在预测之前
梳理数据

当CRM中的销售额、会计中的付款和广告中的支出按不同规则计算时,报告就会失去意义。我们从定义开始:什么是订单、退货和收入,计算周期和数据源是什么。

检查历史完整性、重复项、遗漏和更新延迟。收集约定的来源,计算指标并显示限制。有时第一个有用的结果是一个没有机器学习的稳定仪表板。

如果数据适合预测,我们设定范围和验证方法。将模型与简单的基准方法在训练不可见的后期历史数据上进行比较。根据选定的误差指标和对业务决策的适用性评估结果。

  • 指标词典与约定的数据源
  • 数据的质量、完整性和时效性验证
  • 带有直观过滤器和时间段的仪表板
  • 带有延迟历史校验的预测
  • 限制条件和更新顺序的描述

指标

团队的统一计算规则

质量

遗漏和延迟在报告中可见

验证

模型与基础方法进行比较

动作

指标有其回答的问题

预测是评估,而不是承诺

我们不把不确定性替换为一个精确数字。我们讨论可能值的范围、范围和应用条件。如果模型不能改进基本方法,这本身也是研究的结果。

方法

分析与 可验证的基础

从指标定义到团队据此做出的决策。

统一计算逻辑

确认事件、货币、周期和退款核算。在报告成为决策基础之前,解决与原始系统的不一致问题。

诚实的模型检查

对于时间序列,我们遵循时间顺序并排除仅在事件发生后才知道的特征。在相同的时间段内比较误差。

更新规范

制定下载和更新检查时间表。在连接外部服务之前确定访问权限、数据位置和数据结构。

流程

从来源 至清晰解决方案

我们仅在检查显示出实际效益的地方添加机器学习。

01

业务问题

确定解决方案:采购、细分、销售计划或渠道控制。设定目标范围和价值评估标准。

02

来源审计

检查历史记录、标识符和可用导出。标记遗漏、重复和访问限制。

03

数据组装

我们配置上传、转换和指标定义。将样本与源系统进行核对。

04

报告和基本方法

构建仪表板和简单的评估方法。检查哪些问题在没有复杂模型的情况下已经得到解决。

05

预测验证

如果包含在套餐内,我们基于历史数据训练模型并在下一周期验证。分析错误和稳定性。

06

传输与监控

向团队解释指标和限制。交付加载描述、更新规则以及应对质量下降的反应程序。

实践

三层架构 分析系统

来源、计算和可视化必须遵循同一逻辑。

数据采集与存储

SQL、可用API及标准化导出。针对大数据量,我们设计数据仓库;根据负载和部署选择ClickHouse或其他工具。

分析与模型

用于研究、细分和预测的 Python。我们在评估结果之前固定错误指标和检查程序。

团队报告

BI 工具的选择取决于访问权限和数据存储位置。我们展示周期、来源、更新日期和指标定义。

— 成本

价格方案
基于AI分析

从协调后的报告到预测检查和数据仓库构建。在开始之前,我们需要确认数据源的复杂性和历史数据量。

工作范围 基础仪表盘 来自商定来源的指标与报告 25 000 ₽ 从10天起 热门 预测分析 一个具有历史数据验证的模型 65 000 ₽ 从20天起 一站式DWH(数据仓库) 按任务存储并配置分析流程 120 000 ₽ 起 从35天起
数据来源
最多3个来源 任务构成
存储库
不包含 根据任务要求的架构和加载
预测
不包含 任务列表
客户细分
不包含 细分与任务更新
通知
不包含 按任务要求的渠道与条件
缺陷修复
14 天 90 天
移交给团队
操作指南 按任务要求的培训与一个月维护

一次性工作成本。BI许可证、服务器、云资源及付费数据源费用另行支付。预测取决于是否有足够的历史数据;其质量由验证决定,而非保证百分比的准确性。

— 常见问题

所有重要事项
启动前

工作范围、原始物料、审批程序和启动条件。

  • 报告与预测有什么区别?

    报告描述了根据商定规则已经发生的事情。预测评估指定范围内的未来数值并包含误差。要应用它,需要进行历史检查并理解限制条件。
  • 你们保证什么样的准确性?

    不预先承诺百分比。针对任务选择指标,将模型与基准方法在延后的历史数据上比较并展示验证结果。如果质量不足以解决问题,提出其他方案或完善数据。
  • 如果数据不完整怎么办?

    从审计开始,确定哪些可以恢复,哪些会限制结论。在历史数据较短或流程发生变化的情况下,预测可能不切实际。在这种情况下,我们首先建立收集和报告系统。
  • 数据会传输到云端吗?

    在连接前确认部署架构和访问权限。云 BI 或其他外部服务可以接收数据;本地版本需单独设计。在未检查整个链条的情况下,不保证不存在外部传输。
  • 模型发布后会发生什么?

    需要监控错误、控制数据新鲜度和定期更新。我们另行商定维护的顺序、频率和成本;所包含的周期在所选套餐中说明。