Analítica predictiva y modelos de Machine Learning para decisiones estratégicas

¿Y si pudieras anticiparse al futuro de tu negocio? En Nexia lo hacemos posible con analítica predictiva: transformamos datos en decisiones estratégicas. Detectamos riesgos antes de que ocurran, anticipamos la demanda, optimizamos costos y revelamos oportunidades ocultas.
Tomá decisiones con la confianza de saber lo que viene.

Cómo implementamos modelos predictivos en Nexia

Para el caso de modelos predictivos utilizamos modelos estadísticos clásicos como por ejemplo: SARIMA, regresión logística, regresión lineal mediante modelos lineales generalizados, análisis y predicciones de series temporales analisis bayesiano sistema de clasificacion y regresion utilizando machine learning como por ej Random forest, MLP, CNN, K-neighbors, XG boost, Support vector machine SVM, Deep learning y procesamiento de datos secuenciales CNN (convolution neural network) LSTM long (short term memory), transformer, GPT, Gemini, otros.

Modelos predictivos: demanda, ventas, costos, riesgo y anomalías

En nexia aplicamos utilizamos utilizamos modelos estadisticos clasicos y de machine learning, para analisis y predicciones de:

Beneficios Clave

Detecciones de anomalías: las anomalías son eventos o sucesos extraordinarios que pueden ser identificados aplicando el modelo correcto dependiendo del caso, nosotros analizamos el problema puntual los datos disponibles y comparamos diferentes modelos para la detección de las mismas.

Análisis de costos y predicciones: analizamos los costos operativos y estructurales y capacidad de la empresa y en base a ello podemos determinar perfiles de consumo, podemos hacer pronósticos de costos. en consecuencia hacemos reportes o tableros de control para tomar decisiones en base a datos.

Demanda y ventas: Las demanda y las ventas de diferentes industrias y materiales, la estudiamos mediante un análisis utilizando los modelos con esa información realizamos predicciones utilizando modelos predictivos generando informes y visualizaciones para tomar decisiones a tiempo.

Riesgo: El riesgo suele ser un problema de clasificación que implica análisis de texto y base de datos como también análisis de imágenes, videos . Creamos modelos para identificar el riesgo para poder realizar auditorias sobre todo tiempo de riesgo organizaciones. Para ello ajustamos modelos de clasificación y los comparamos para seleccionar el mejor para el caso de aplicación.

Diagnóstico Express: Identifica oportunidades de automatización

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