手元にデータはあるけど、どう使っていいのかわからない、という方。
せっかくのデータ、そのままにしておくのはもったいない!です。
人工知能を使ったら、あんな作業やこんな作業が簡単・効率的になるかもしれません。
モデルと合わせてモデルの中身を説明したレポートを提供いたします。
例えば以下のようなことが出来ます。
例1:ユーザの情報から成約確率予測モデルを作成
⇨確率の高いユーザから営業・メルマガ配信といったことが可能となります
例2:昨年売上や今年の気候から売上予測モデルを作成
⇨需要が事前に予想出来るので、仕入れ量を調整するといったことが可能となります
以上はほんの一例です。こんなことは出来る?といったお問い合わせもお気軽にどうぞ。
【ご依頼の流れ 】
分析用データ(csvファイル)および ご依頼内容の概要をご連絡いただく。
(フォーマットは以下)
↓
データをもとに分析結果(以下項目)をご提供
① 分析結果の報告レポート (PDFファイル)
(1) AI予測モデル(計算式)
(2) モデルの詳細説明
(3) 予測モデル精度(どの程度当たるモデルか?)
② 予測モデル(.exeファイル)
各分析項目を入力すると、予測値を自動算出するアプリケーション
モデルの提供形式については柔軟に対応いたしますのでご相談ください。
【ご依頼時のフォーマット】
<必須>
・予測したい項目
ex.)成約確率
・予測のために使う項目(ファイルにカラム名を記入いただく為ざっくりでかまいません)
ex.)ユーザの年齢、性別、など
・データ数
<あれば>
・ドメイン知識:教えていただくことでモデルの精度が向上する場合がございます
ex.)経験的に30代の喫煙者の成約率が高い気がする、など
【納期について】
納期は解析内容の確認後、14日以内です。
オプションにてより短納期にしていただくことも可能です。
【使用ツール】
Python
ご不明点やご要望あれば、何でもお問い合わせ下さい。
【提供いただくデータについて】
・csv形式(カンマ区切り)・データは半角数字のみでお願いいたします。
これに該当しない場合、データ前処理オプションをご購入ください。
・一行目は列名を記載ください。(出来ればアルファベット)
例)target, column1, column2, column3,...
・データ数(行)は2~3万件程度まででお願いいたします。
ある程度であれば無料でご対応可能な場合がありますので、事前にご相談ください。
【ご注意事項】
・予測モデルによる算出結果は予測値であり、100%の精度をお約束するものではありません。また、モデル精度はご提供のデータにも依存するため、精度のご指定はできません。
・提供いただいたデータの変数以外に、予測に影響を及ぼす変数がある場合、予測が外れることもあります。そのため、本モデルによって生じた予想外の事故、損害(予測売上を達成しなかったので在庫過剰になった、など)については一切の責任を負いかねます。判断材料の一つとしてご使用いただきますようご了承ください。