நிதி முன்கணிப்பு மற்றும் திட்டமிடல்
பாரம்பரிய நிதி முன்கணிப்பு வரலாற்று மாதிரிகள் மாற்றமின்றி தொடரும் என்று கருதும் கால வரிசை மாதிரிகளை (time-series models) நம்பியுள்ளது, இது கட்டமைப்பு மாற்றங்கள் மற்றும் காரண இயக்கிகளைத் தவறவிடுகிறது. எங்களது காரண முன்கணிப்பு முறைமை நிதி அளவீடுகளை உண்மையில் எது இயக்குகிறது என்பதை அடையாளம் காட்டுகிறது, இது மாறும் வணிக நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப முன்கணிப்புகளைச் செய்ய உதவுகிறது.
நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.
வருவாய், செலவுகள், லாப வரம்புகள் மற்றும் பணப்புழக்கம் ஆகியவற்றின் உண்மையான இயக்கிகளை அடையாளம் காண காரணக் கண்டுபிடிப்பு அல்காரிதம்களை எகனாமெட்ரிக்சு மாடலிங்குடன் நாங்கள் இணைக்கிறோம். வரலாற்றுத் தரவுகளுக்கு மாதிரிகளைப் பொருத்துவதற்குப் பதிலாக, செயல்பாட்டு அளவீடுகளை நிதி விளைவுகளுடன் இணைக்கும் வழிமுறைகளை நாங்கள் வடிவமைக்கிறோம். இதில் உங்கள் வணிகம் முழுவதும் தலையீடுகள் எவ்வாறு பரவுகின்றன என்பதைக் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளும் சினாரியோ பகுப்பாய்வு அடங்கும்: போட்டிப் பதில்களைக் கருத்தில் கொண்டு சந்தைப்படுத்தல் செலவினங்களின் அதிகரிப்பு வருவாயை எவ்வாறு பாதிக்கும்? வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பில் ஏற்படும் தாமதமான தாக்கம் என்ன? விலை மாற்றங்கள் யூனிட் எகனாமிக்ஸுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன? எங்களது அணுகுமுறை சிக்கலான வணிகச் சூழல்களைக் கையாள [உயர்-பரிமாண எகனாமெட்ரிக்சு முறைகளை](/research#high-dimensional-metrics) பயன்படுத்துகிறது.
எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்தும் CFO-க்கள் பாரம்பரிய முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது முன்கணிப்புப் பிழையை கணிசமாகக் குறைக்கலாம் மற்றும் திட்டமிடலுக்கான செயல்படக்கூடிய சினாரியோ நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம். நிறுவனங்கள் மூலோபாய முடிவுகளின் நிதித் தாக்கத்தை செயல்படுத்துவதற்கு முன்பே நம்பிக்கையுடன் வடிவமைக்க முடியும். சந்தை இடையூறுகளின் போது, எங்களது காரண மாதிரிகள் வரலாற்றுத் தொடர்புகளை விட வணிக வழிமுறைகளுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளதால் அவை மிக வேகமாகத் தகவமைத்துக் கொள்கின்றன.
ஊடாடும் டாஷ்போர்டுகள் நிதி குழுக்களை ஊகங்களைச் சோதனை செய்யவும், 'என்ன நடக்கும்' என்ற சினாரியோக்களை ஆராயவும் மற்றும் புள்ளிவிவர துல்லியத்துடன் வாரியத்திற்கு முன்கணிப்பு நம்பிக்கை வரம்புகளைத் தெரிவிக்கவும் அனுமதிக்கின்றன.
எங்களதுமுறைமை
தரவு ஒருங்கிணைப்பு
ஒரு விரிவான பகுப்பாய்வு அடித்தளத்தை உருவாக்க உங்கள் தற்போதைய தரவு ஆதாரங்களை நாங்கள் ஒருங்கிணைக்கிறோம்.
காரண பகுப்பாய்வு
உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.
மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்
உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.
செயல்பாட்டு அளவு
உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.
தொடங்குவதற்குத் தயாரா?
எங்கள் குழு அதிநவீன ஆராய்ச்சியை நடைமுறைச் செயலாக்கத்துடன் இணைக்கிறது.
எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்Causal AI பயிற்சி
எங்களது நிபுணர் தலைமையிலான படிப்புகள் மூலம் DoubleML கட்டமைப்பில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
DoubleML திறந்த மூல
GitHub இல் எங்களது Python மற்றும் R தொகுப்புகளை ஆராயுங்கள்.
“என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.”
தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது
