Mentor Academy

Προηγμένες Μέθοδοι Στατιστικής Ανάλυσης

Στην εποχή των μεγάλων δεδομένων (Big Data), η ακριβής και αξιόπιστη ανάλυση δεδομένων είναι το κλειδί για την επιχειρηματική επιτυχία. Η Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων δεν είναι απλώς μια διαδικασία, αλλά ένα απαραίτητο εργαλείο για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων που απαιτεί εξειδικευμένες δεξιότητες και προηγμένες τεχνολογίες.

Το συνηθέστερο σχήμα δεδομένων είναι τα δομημένα (structured data). Οι τύποι αυτών των δεδομένων μπορεί να είναι:

Κείμενο (text)

Κείμενο (text)

Ημερομηνία (date)

Ημερομηνία (date)

Αριθμητικά δεδομένα (numerical)

Αριθμητικά δεδομένα (numerical)

Κατηγορικά δεδομένα (categorical).

Κατηγορικά δεδομένα (categorical).

Αυτά τα δεδομένα οργανώνονται σε πίνακες και σχεσιακές βάσεις δεδομένων (Relational Database Management Systems - RDBMS), διευκολύνοντας την αποτελεσματική ανάκτηση, ανάλυση και εξαγωγή συμπερασμάτων

Οι Υπηρεσίες μας

Αναλαμβάνουμε εξ ολοκλήρου την ανάλυση των δεδομένων σου με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα, χρησιμοποιώντας τις πιο σύγχρονες και καινοτόμες τεχνικές. Με τις υπηρεσίες μας, μπορείς να μετατρέψεις τα δεδομένα σου σε πανίσχυρα εργαλεία λήψης αποφάσεων και να οδηγηθείς στην κορυφή

Στατιστική Μοντελοποίηση

Με τις τελευταίες εξελίξεις στην Επιστήμη της Στατιστικής, προσφέρουμε:

Προηγμένες Μεθόδους Περιγραφικής Ανάλυσης

(Descriptive Analysis)

Αξιόπιστη Προγνωστική Ανάλυση

(Predictive Analysis)

Παραμετρικά & Μη Παραμετρικά Τεστ για ακριβή αποτελέσματα

Παρέχουμε ολοκληρωμένη ποσοτική και ποιοτική ανάλυση, εξασφαλίζοντας τεκμηριωμένη ερμηνεία των δεδομένων σου μέσω επαγγελματικών παρουσιάσεων στη μορφή που επιθυμείς

Αντιμετώπιση Σύνθετων Δεδομένων

Η συντριπτική πλειοψηφία των δεδομένων που παράγονται παγκοσμίως είναι μη δομημένα (unstructured data), όπως:

Aρχεία εικόνας (image)

Aρχεία εικόνας (image)

Αρχεία κειμένου (text)

Αρχεία κειμένου (text)

Αρχεία ήχου (audio)

Αρχεία ήχου (audio)

Αρχεία βίντεο (video)

Αρχεία βίντεο (video)

Τα μη δομημένα δεδομένα συχνά αποθηκεύονται σε συστήματα διαχείρισης μη σχεσιακών βάσεων δεδομένων (NoSQL databases) ή σε κατανεμημένα συστήματα αρχείων (distributed file systems), όπως το Hadoop Distributed File System (HDFS). Η επεξεργασία και ανάλυσή τους απαιτεί εξειδικευμένες τεχνικές όπως επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing - NLP), Υπολογιστική όραση (computer vision), και αλγόριθμους βαθιάς μάθησης (Deep Learning).

Συχνά, αυτές οι τεχνικές χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με τεχνολογίες επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων (big data technologies) όπως το Apache Spark και το TensorFlow, για να επιτευχθεί αποτελεσματική ανάλυση και εξαγωγή συμπερασμάτων από μεγάλους όγκους μη δομημένων δεδομένων. Επιπλέον, συχνά ερχόμαστε αντιμέτωποι με έννοιες όπως:

big-data

Big Data

Τεράστιοι όγκοι δεδομένων που απαιτούν ειδική επεξεργασία και υποδομές για την αποθήκευση και ανάλυσή τους

data-collection

Unbalanced Data

Δεδομένα με άνιση κατανομή κλάσεων

data-storage

High Dimensional Data

Δεδομένα με πολλές μεταβλητές

database-management(1)

Noisy Data

Δεδομένα με θόρυβο ή ανακρίβειες που απαιτούν τεχνικές προ-επεξεργασίας για τον καθαρισμό τους

file

Missing Data

Δεδομένα με Ελλείπουσες τιμές

data(1)

Sparse Data

Αραιά δεδομένα με πολλές μηδενικές τιμές

temporal-data-storage

Temporal and Spatial Data

Δεδομένα με χρονική (temporal) ή χωρική (spatial) διάσταση, που απαιτούν εξειδικευμένες μεθόδους ανάλυσης (time series analysis & spatial statistics)

data-streaming

Streaming Data

Συνεχής ροή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, απαιτώντας τεχνικές επεξεργασίας ροών

Είναι γεγονός ότι οι κλασσικές στατιστικές τεχνικές αδυνατούν να ανταπεξέλθουν στην ανάλυση αυτών των δεδομένων, και όταν χρησιμοποιούνται, τα αποτελέσματα συχνά θεωρούνται αναξιόπιστα. Στην πλατφόρμα μας, προσφέρουμε τις πιο προηγμένες και σύγχρονες λύσεις για τις αναλύσεις σου, ενσωματώνοντας τις τελευταίες τεχνολογίες της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning Algorithms)

Παρέχουμε κορυφαίους αλγόριθμους για:

Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence)

Αξιοποιούμε την AI για να προσφέρουμε:

Προηγμένες Μέθοδοι
Στατιστικής Ανάλυσης

Πρωτοπόροι στην εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και προηγμένης Ανάλυσης Δεδομένων, με αποδεδειγμένη τεχνογνωσία. Προσφέρουμε εξατομικευμένες λύσεις και πιστοποιημένη εκπαίδευση για επιχειρήσεις, ιδιώτες και ακαδημαϊκούς, υλοποιώντας καινοτόμα έργα και διαμορφώνοντας ηγέτες στην εποχή της AI.

Το συνηθέστερο σχήμα δεδομένων είναι τα δομημένα (structured data). Οι τύποι αυτών των δεδομένων μπορεί να είναι:

Κείμενο (text)

Ημερομηνία (date)

Αριθμητικά δεδομένα (numerical)

Κατηγορικά δεδομένα (categorical)

Αυτά τα δεδομένα οργανώνονται σε πίνακες και σχεσιακές βάσεις δεδομένων (Relational Database Management Systems – RDBMS), διευκολύνοντας την αποτελεσματική ανάκτηση, ανάλυση και εξαγωγή συμπερασμάτων.

Οι υπηρεσίες μας

Αναλαμβάνουμε εξ ολοκλήρου την ανάλυση των δεδομένων σου με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα, χρησιμοποιώντας τις πιο σύγχρονες και καινοτόμες τεχνικές. Με τις υπηρεσίες μας, μπορείς να μετατρέψεις τα δεδομένα σου σε πανίσχυρα εργαλεία λήψης αποφάσεων και να οδηγηθείς στην κορυφή.

Στατιστική Μοντελοποίηση

Με τις τελευταίες εξελίξεις στην Επιστήμη της Στατιστικής, προσφέρουμε:

Προηγμένες Μεθόδους Περιγραφικής Ανάλυσης

(Descriptive Analysis)

Αξιόπιστη Προγνωστική Ανάλυση

(Predictive Analysis)

Παραμετρικά & Μη Παραμετρικά Τεστ για ακριβή αποτελέσματα

Παρέχουμε ολοκληρωμένη ποσοτική και ποιοτική ανάλυση, εξασφαλίζοντας τεκμηριωμένη ερμηνεία των δεδομένων σου μέσω επαγγελματικών παρουσιάσεων στη μορφή που επιθυμείς

Αντιμετώπιση Σύνθετων Δεδομένων

Η συντριπτική πλειοψηφία των δεδομένων που παράγονται παγκοσμίως είναι μη δομημένα (unstructured data),
όπως:

Aρχεία εικόνας (image)

Aρχεία εικόνας (image)

Αρχεία κειμένου (text)

Αρχεία κειμένου (text)

Αρχεία ήχου (audio)

Αρχεία ήχου (audio)

Αρχεία βίντεο (video)

Αρχεία βίντεο (video)

Τα μη δομημένα δεδομένα συχνά αποθηκεύονται σε συστήματα διαχείρισης μη σχεσιακών βάσεων δεδομένων (NoSQL databases) ή σε κατανεμημένα συστήματα αρχείων (distributed file systems), όπως το Hadoop Distributed File System (HDFS). Η επεξεργασία και ανάλυσή τους απαιτεί εξειδικευμένες τεχνικές όπως επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing - NLP), Υπολογιστική όραση (computer vision), και αλγόριθμους βαθιάς μάθησης (Deep Learning).

Συχνά, αυτές οι τεχνικές χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με τεχνολογίες επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων (big data technologies) όπως το Apache Spark και το TensorFlow, για να επιτευχθεί αποτελεσματική ανάλυση και εξαγωγή συμπερασμάτων από μεγάλους όγκους μη δομημένων δεδομένων. Επιπλέον, συχνά ερχόμαστε αντιμέτωποι με έννοιες όπως:

big-data

Big Data

Τεράστιοι όγκοι δεδομένων που απαιτούν ειδική επεξεργασία και υποδομές για την αποθήκευση και ανάλυσή τους.

data-collection

Unbalanced Data

Δεδομένα με άνιση κατανομή κλάσεων

data-storage

High Dimensional Data

Δεδομένα με πολλές μεταβλητές

database-management(1)

Noisy Data

Δεδομένα με θόρυβο ή ανακρίβειες που απαιτούν τεχνικές προ-επεξεργασίας για τον καθαρισμό τους.

file

Missing Data

Δεδομένα με Ελλείπουσες τιμές

data(1)

Sparse Data

Αραιά δεδομένα με πολλές μηδενικές τιμές

temporal-data-storage

Temporal and Spatial Data

Δεδομένα με χρονική (temporal) ή χωρική (spatial) διάσταση, που απαιτούν εξειδικευμένες μεθόδους ανάλυσης (time series analysis & spatial statistics)

data-streaming

Streaming Data

Συνεχής ροή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, απαιτώντας τεχνικές επεξεργασίας ροών

Είναι γεγονός ότι οι κλασσικές στατιστικές τεχνικές αδυνατούν να ανταπεξέλθουν στην ανάλυση αυτών των δεδομένων, και όταν χρησιμοποιούνται, τα αποτελέσματα συχνά θεωρούνται αναξιόπιστα. Στην πλατφόρμα μας, προσφέρουμε τις πιο προηγμένες και σύγχρονες λύσεις για τις αναλύσεις σου, ενσωματώνοντας τις τελευταίες τεχνολογίες της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning Algorithms)

Παρέχουμε κορυφαίους αλγόριθμους για:

Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence)

Αξιοποιούμε την AI για να προσφέρουμε: