Применение технологии low-code позволит быстро решить большинство проблем современных компаний. Раньше приходилось вручную писать код для каждой отдельной задачи, сегодня появилась возможность создавать логику из готовых компонентов и масштабировать ее на реальные кейсы.
Основные задачи цифровизации — повышение скорости принятия решений, увеличение вариативности процессов и снижение количества вовлеченных в процесс сотрудников. Loginom позволяет реализовать эти задачи быстро и с минимальным использованием программного кода.
Вторая часть математического аппарата построения деревьев решений — алгоритм C4.5. Рассмотрены вопросы улучшения критерия разбиения, работы с пропущенными данными и классификации новых объектов.
Специалисты выбрали курсы Loginom e-Learning Enterprise с упором на изучение кредитного скоринга.
Как управлять товарными запасами в федеральной сети, если у вас 150 тысяч товаров, а магазины расположены в 26 регионах. Опыт мебельной компании ДЭФО — крупнейшего производителя и поставщика мебели на рынке России.
Loginom — второй по значимости рабочий инструмент после головы. Интервью с заместителем директора по развитию компании «Фармленд».
Loginom DevOps создает единый цикл взаимодействия групп разработки и эксплуатации, позволяет исключить ручные операции, минимизировать ошибки, масштабировать процессы.
Опыт внедрения MDM-системы в сети медицинских лабораторий Инвитро. Компании удалось реализовать моментальную систематическую обработку всех входящих записей о физических лицах в ранее очищенную базу данных, что обеспечило непротиворечивость, достоверность данных, повышение качества клиентской базы.
Презентация нового функционала решения по очистке клиентских данных: модули для решения типовых бизнес-задач, обновленная дедупликация, решение типичных проблем объединения дублей физических и юридических лиц.
Разбираем алгоритм обучения деревьев решений C4.5: требования для обучающего набора данных и классификация новых объектов.
Плюсы, минусы и ограничения в применении методов машинного обучения и искусственного интеллекта при оценке рисков; ключевые бизнес-процессы кредитования. Выступление начальника отдела методологии моделирования рисков Банка России.
Количественная оценка рисков и вероятности возврата кредита, получаемая на основании сотен характеристик заемщика. Все этапы построения скоринговой карты: начиная от загрузки и аудита данных и заканчивая мониторингом актуальности.
Как в короткие сроки построить автоматизированный инструмент интеллектуального анализа заявок, включающий в себя: скоринг, аудит кредитной истории, проверку по черным спискам и другие инструменты продвинутой аналитики.
Доработаны подключения к базам данных и вызов REST-сервисов, исправлено несколько ошибок в обработчике Калькулятор.
Деревья решений — один из методов автоматического анализа данных. Разбираем общие принципы работы и области применения.
Как взять максимум от разных инструментов? Использование преимуществ Loginom и Tableau для анализа географических данных и их наглядной визуализации.
Применение платформы позволило сократить еженедельную работу сотрудников компании на 5 часов и решить задачи консолидации, отчетности и прогнозирования. Интервью с аналитиком компании.
Опыт применения автоматизированного прогнозирования запасов в одной из крупнейших парфюмерно-косметических компаний мира: использование множества прогнозных моделей и подбор наилучшей для конкретной товарной группы.
Loginom Demand Planning — модульное решение автоматизированного прогнозирования и планирования. Обеспечивает переход от ручного ситуативного управления товарными запасами к регулярному менеджменту и снижает зависимость от человеческого фактора.
Loginom Decision Maker применяется для построения автоматизированных систем поддержки принятия решений и обеспечивает высокую скорость вывода на рынок новых продуктов, снижая влияние человеческого фактора.
Студенты одного из крупнейших университетов Урала будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
«Существует большая разница между «мы имеем данные» и «мы ими управляем». Loginom — недостающий кирпич в нашем стеке технологий, — он обрабатывает и моделирует данные, строит математические модели, а Tableau помогает увидеть то, что построили.»
Компания Loginom более 20 лет специализируется на разработке систем для глубокого анализа данных. За это время был пройден путь от первых математических алгоритмов до реализации сложной логики с помощью компонентов. В этом выступлении рассказываем о ключевых особенностях и области применения аналитической платформы Loginom.
Как за один подход мигрировать на современную аналитическую платформу и заменить базу данных, не останавливая работу кредитного конвейера. Практический кейс от сотрудника МФО МигКредит — лидера микрофинансового рынка России.
Продвинутый анализ данных теперь доступен по запросу и не требует знания языков программирования! Почему бизнес переходит в облака и какие перспективы у интеграции Loginom с ClickHouse рассказывает ведущий архитектор облачных решений Яндекс.Облака.