Детальная проверка при выборе бизнес-партнера позволяет банкам и компаниям обезопасить себя от мошенников, убедиться в благонадежности поставщика, сохранить свою репутацию. В докладе расскажем, как минимизировать риски при работе с юридическими лицами и предпринимателями на примере проекта в Фонде поддержки предпринимательства.
На вебинаре рассмотрели, как полностью автоматизировать проверку клиентов и отчеты регулятору по 115-ФЗ, как просто проводить анализ клиентов на внешних и внутренних данных и быстро принимать верные финансовые решения на основе данных.
Опыт специалистов Estée Lauder Companies расскажут в управлении товарными запасами онлайн и офлайн розницы. Практический кейс лидера рынка парфюмерии и косметики Люкс и Премиум люкс в применении Loginom без привлечения IT, силами отдела планирования.
Почему важно анализировать и оптимизировать продажи на маркетплейсе? Какие факторы влияют на эффективность продаж? В рамках вебинара наши партнеры, компания Reshape Analytics, ответили на эти и другие вопросы, а также продемонстрировали решение для автоматизированного анализа эффективности и оптимизации торговой деятельности на маркетплейсах.
Как была создана state of the art система автоматизированного тестирования платформы Loginom: от выбора инструментов и внутренностей архитектуры до построения бизнес процесса.
Мошенничество в сфере закупок товаров и услуг является третьим по распространенности видом мошенничества в России. Внедрение технологий и новых методов позволяют оценить риски, выявить и предотвратить подобные действия.
Как за 2 месяца запустить систему поддержки принятия решений для микрофинансовой организации без программистов, силами нескольких аналитиков. С чего мы начинали знакомство с low-code и во что всё это превратилось.
Способен ли low-code помочь крупным предприятиям в разработке наиболее сложных приложений и тем самым ускорить цифровую трансформацию? Факты говорят, что да.
Плюсы и минусы использования low-code платформы Loginom для оптимизации запасов. Как организовать работу над проектам наиболее эффективно, чтоб как можно быстрее получить первые результаты и реализовать весь потенциал self-service аналитики.
Всегда ли одновременное сокращение сроков внедрения проекта и его стоимости приводит к падению качества? В докладе разберем один из подходов к решению бизнес-задач, который позволяет снизить стоимость внедрения, а также поддерживать и развивать созданное решение небольшими ресурсами.
Многообразие инструментов для анализа данных может поставить в тупик любого специалиста, перед которым стоит задача построения бизнес-процесса предприятия. Поэтому важно определить ключевые особенности и области применения аналитической платформы Loginom.
В этой версии исправлено несколько ошибок, возникавших при работе с веб-сервисами и базами данных, исправлена проблема с использованием JSDoc-комментариев в мастере настройки JavaScript, а также внесены исправления в другие компоненты.
Кроме алгоритма Apriori для поиска ассоциативных правил существует алгоритм, получивший название Frequent Pattern-Growth (FPG), что можно перевести как «выращивание популярных (часто встречающихся) предметных наборов». Он позволяет не только избежать затратной процедуры генерации кандидатов, но и уменьшить необходимое число проходов по набору данных до двух.
Читая крутые истории о возможностях искусственного интеллекта, трудно не влюбиться в эту технологию: кажется, что нейросети можно применять для решения любой задачи. Нам тоже хочется верить во всепобеждающую силу искусственного интеллекта, но не получается.
В этой версии исправлено несколько ошибок, возникавших при работе Узла-ссылки, решена проблема с неожиданной ошибкой Калькулятора при работе в параллельном Цикле, устранена потеря связей у пакетов со сложными зависимостями, а также исключен ряд проблем в Веб-клиенте и Настольном приложении.
Студенты Костромского государственного университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
Как корректно рассчитать экономический эффект от применения машинного обучения? Совместно с Террасофт, мы делимся приемами расчетов эффективности модели МL с помощью Loginom и Creatio.
Крупное обновление аналитической платформы Loginom. Реализован функционал мониторинга пользователей и пакетов. Добавлена поддержка Python. Оптимизированы существующие алгоритмы. Появился новый обработчик и визуализатор, а также улучшены существующие
Хотите начать самостоятельно анализировать данные и не знаете, какой аналитический инструмент подойдёт? Где приручать питонов, а где ограничиться Excel? Мы подготовили обзор различных подходов к анализу данных, их преимуществ и недостатков.
В статье приведены примеры решения задач предупреждения аварий на объектах газораспределения, оценки потерь газа при авариях, утечках и аварийных сбросах.
Мы подготовили десятки примеров решений бизнес-задач, чтобы помочь пользователям самостоятельно разобраться в основах работы с платформой Loginom.
Как повысить ценность бизнес аналитики в организации? Как дата-хайп затмевает здравый смысл? Почему технари думают что опыт предметной области легок? Разбираемся в деталях на вебинаре по low-code аналитике.
При анализе информации часто возникает ситуация, когда теоретическое великолепие методов анализа разбивается о действительность. Ведь вроде все давно решено, известно множество методов решения задач анализа. Почему же довольно часто они не работают?
На вебинаре от компании Террасофт Алексей Арустамов рассказал о тенденциях в области клиентской аналитики, технологиях для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, интеграции, очистки данных, построения моделей машинного обучения, а также продемонстрировал взаимодействие Loginom и Creatio.
В этой версии переработан механизм сворачивания и разворачивания подмоделей, в результате чего было исправлено несколько ошибок.