Uzay Zamansal Veri Analizi ve Olay Tahmini Uygulaması

Sistemlerinizin ürettiği verileri, doğru ve güvenilir tahminlere dönüştürün! DataBoss’un kendisini sahada ispat etmiş Uzay Zamansal Veri Analizi ve Olay Tahmini Uygulaması ile atacağınız adımları bilgiye dayalı olarak atın!

Uzay zamansal veri analizi, doğru yaklaşımlar getirildiğinde ve doğru yöntemler kullanıldığında, etkili sonuçlar alınmasını sağlıyor. Ancak tüm bu doğruları bir araya getirmek, uzmanlık ve tecrübe gerektiriyor.

Özgün olarak geliştirdiğimiz Uzay Zamansal Veri Analizi ve Olay Tahmini Çerçevesi’ni (framework), farklı ürünlerimizde ve çözümlerimizde başarıyla uyguladık ve uygulamaya devam ediyoruz. Bu çerçeveyi, ayrı bir uygulama ürünü olarak da sunuyoruz.

Uzay Zamansal Veri Analizi ve Olay Tahmini Uygulamamız, farklı sektörleri kapsayan, çok geniş bir uygulama alanına hitap ediyor. Birçok sektör için ileriye yönelik yapılacak ticari tahminlerdeki küçük bir iyileşme bile kayda değer maddi kazançlar sağlıyor. Dünyanın önde gelen şirketleri tahmin çözümleri geliştirmek için çalışmalarını sürdürüyor. Diğer yandan pazardaki mevcut tahmin sistemlerinin hemen hemen hiçbiri yapay zekâ tabanlı değil. Bu çözümlerin hem farklı sektörlere göre özelleştirilmeleri mümkün olmuyor hem de tahmin başarı oranları oldukça düşük kalıyor.

Uzay Zamansal Veri Analizi Uygulamamız; servis (SaaS) modeli ile kullanılabildiği gibi doğrudan uygulamaların içine dahil edilerek de kullanılabiliyor.

Uygulama Alanları

  • Perakende Satış Tahmini
  • Enerji Kullanım Tahmini
  • Suç Olayları Tahmini
  • Finansal Veri Tahmini
  • Akademik araştırmalar

Öne Çıkan Özellikler

  • Farklı ürünlerde kullanılmış, performansını ve uyarlanabilirliğini ispat etmiş çözüm
  • Doğru girdilerle doğru sonuçları veren yöntemler ve algoritmalar
  • Birçok farklı forma ve boyuta sahip veri üzerinde çalışabilir
  • Farklı tahmin modellerini hibrit olarak kullanabilir, kullanılacak alana ve veriye en uygun tahmin modelini belirleyebilir
  • Ana veri dışında yan veri kullanımına imkân vererek tahmin doğruluk oranlarını azami seviyeye çıkartır
  • Akan büyük veri üzerinde kısıtlı donanım kullanarak çalışabilir
  • Kullanıma başladıktan sonra canlı verilerle öğrenmeye devam eder ve kendini otomatik olarak sürekli geliştirir
  • Hem kısa vade (mikro-saniye bazında) hem uzun vade (yıllar sonrası) tahminler üretebilir
  • Birden çok zaman-serisi verisini farklı mimarilerde birleştirerek kullanabilir
  • Ar-Ge ve yapay zekâ model denemeleri amaçlı SAAS olarak kullanılabilir
  • Kullanıcı dostu grafik arayüzlere sahiptir