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
Vervolgens kun je in menselijke taal allerlei vervolgvragen stellen rondom de gegeven antwoorden. Dat kan bijvoorbeeld dagelijks, wekelijks of maandelijks automatisch worden uitgevoerd. indien gewenst kunnen gegevens worden geanonimiseerd of kan elk resultaat van de chatbot via een automatisch gestart goedkeuringsproces verlopen.