Новости
В данной статье мы покажем пример работы нашего сервиса прогнозирования спроса Datanomics Demand Forecast
В данной статье команда Beltel Datanomics расскажет о базовых методах ценообразования и динамического ценообразования на примере офлайн ритейла, рассмотрит их преимущества и недостатки
Beltel Datanomics проверили применимость автоматического прогнозирования для товаров с прерывистым и нерегулярным спросом, к которым относится пневматическое оборудование и крепеж, поставляемые компанией «Форест»
В данной статье рассказываем о решении задачи прогнозирования прерывистого спроса с помощью алгоритмов машинного обучения (ML)
Технологии обработки больших данных плотно вошли в IT индустрию. В этой статье расскажем подробнее об архитектуре платформы обработки больших данных
При разработке систем прогнозирования товарных номенклатур (SKU) важным является выбор правильной метрики качества модели. Результат выбора непосредственным образом влияет на ценность решения
Прогнозирование спроса – важный инструмент для эффективного планирования продаж, поставок и производства
Решение позволило повысить точность прогнозирования автозаказа розничной сети агрохолдинга «Русское поле» на 40%
Применение алгоритмов машинного обучения и технологий Data Science позволяет бизнесу оптимизировать расходы и увеличить прибыль
Пилотные проекты, или проекты Proof of Concept (PoC), с ограниченным функционалом позволяют получать быстрые результаты и минимизировать риски ИИ проектов
Создание аналитических платформ для быстрого принятия решений, построения прогнозов и оптимизации процессов актуально для бизнесов различных отраслей – от ритейла до промышленных производств
На мероприятиях и во время индивидуальных консультаций мы отвечаем на множество вопросов. Решили поделиться ответами со всеми