Data analyse
Het Office AI platform geeft de mogelijkheid om vraagstellingen te doen op basis van data analyse methoden:
- Survival Analysis: Voer een overlevingsanalyse uit om de tijd te schatten voordat een klant churnt (vertrekt) bij een online dienstverlener, op basis van historische klantgegevens.
- Pattern mining: Ontdek frequent voorkomende patronen in de aankoopvolgorde van klanten om inzicht te krijgen in hun koopgedrag
- Network Analysis: Analyseer een sociaal netwerk van gebruikers en identificeer invloedrijke personen en gemeenschappen binnen het netwerk
- Collaborative Filtering: Gebruik collaborative filtering om aanbevelingen te doen voor gebruikers op basis van de aankoopgeschiedenis van vergelijkbare gebruikers
- Dimensionaliteit Reductie: Verminder de dimensie van een dataset met gezichtskenmerken terwijl je het meeste van de informatie behoudt, om gezichtsherkenning te verbeteren
- Text Categorization: Classificeer nieuwsartikelen in verschillende categorieën, zoals politiek, sport en technologie, op basis van de inhoud van de artikelen
- Recommender System: Bouw een aanbevelingssysteem op basis van het aankoopgedrag van klanten om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen aan nieuwe gebruikers
- Sentiment Analyse: Voer een sentimentanalyse uit op een verzameling van 1000 klantrecensies om te bepalen hoe positief, negatief of neutraal de reacties zijn over een nieuw gelanceerd product
- Anomaly Detection: Analyseer de temperatuurgegevens van een industriële machine en detecteer anomalieën die kunnen wijzen op potentiële defecten in het systeem
- Feature Selectie: Gegeven een dataset met 50 verschillende variabelen, gebruik een feature-selectie algoritme om de meest relevante variabelen te identificeren die een significante invloed hebben op de verkoopprestaties van een product
- Tijdreeksanalyse: Analyseer de dagelijkse bezoekersaantallen van een website en voorspel de verwachte bezoekersaantallen voor de komende maand
- Regressie-analyse: Gebruik een lineaire regressie om de relatie tussen het aantal gewerkte uren per week en de maandelijkse salarissen van werknemers te modelleren
- Data cleaning/preprocessing: Ontvang een dataset met klantgegevens waarbij sommige rijen ontbrekende waarden bevatten. Verwijder alle rijen met ontbrekende waarden en converteer de kolom ‘geboortedatum’ naar het juiste datumformaat
- Sequence-to-Sequence Modellering: Gegeven een dataset met Engelse zinnen, train een sequence-to-sequence model om deze zinnen naar het Frans te vertalen
- Customer Churn Prediction: Analyseer klantgegevens van een telecombedrijf en bouw een model om te voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen opzeggen
- Imbalanced Data Classification: Los het probleem van ongebalanceerde data op door een model te trainen om frauduleuze transacties te detecteren in een dataset met weinig positieve voorbeelden
- Causal Inference: Voer een causale analyse uit om de impact van een nieuwe marketingcampagne op de verkoop te evalueren en statistisch te bepalen of er een causaal verband is
- Geospatiale Analyse: Gebruik geospatiale gegevens van verkeerspatronen om hotspots van congestie in een stad te identificeren en aanbevelingen te doen voor infrastructuurverbeteringen
- Semi-Supervised Learning: Train een semi-supervised leeralgoritme om productreviews in te delen als positief of negatief met behulp van een klein gelabeld dataset en een groter ongelabeld dataset
- Time Series Forecasting met Seasonal Decomposition: Pas seizoensontleding toe op maandelijkse verkoopgegevens om seizoensinvloeden te identificeren en een verbeterde voorspelling van de verkoop te doen
- Collaborative Filtering met Matrix Factorization: Implementeer matrix factorisatie om filmbeoordelingen te voorspellen op basis van gebruikersvoorkeuren in een aanbevelingssysteem
- Fairness Evaluation: Evalueer de eerlijkheid van een algoritme voor sollicitatiebeoordeling en bepaal of het aanvragers discrimineert op basis van bepaalde demografische kenmerken
- Hypothesis Testing: Voer een hypothesetest uit om te bepalen of er een significant verschil is in de gemiddelde aankoopwaarde tussen klanten van verschillende leeftijdsgroepen
- Spectrale Clustering: Cluster gegevens van verschillende sensoren om defecten in een complex systeem te identificeren en onderhoudsbehoeften te voorspellen
- Survival Analysis met Competing Risks: Analyseer de overlevingskansen van patiënten met verschillende typen kanker en neem rekening met concurrerende risico’s, zoals herstel en overlijden
- Change Point Detection: Detecteer veranderingen in de klanttevredenheidsscores van een bedrijf en identificeer de tijdstippen waarop significante veranderingen hebben plaatsgevonden
- Conformal Prediction: Gebruik conformal prediction om betrouwbaarheidsintervallen te berekenen voor voorspellingen van de verkoopvolumes van een product, inclusief p-waarden voor de statistische significantie
- Event Log Mining: Analyseer logs van een computersysteem om afwijkende gedragspatronen te identificeren die kunnen wijzen op potentiële cyberaanvallen
- Subgroup Discovery: Ontdek interessante subgroepen van klanten die een hogere kans hebben om een specifiek product te kopen, op basis van demografische en gedragsgegevens