Asọtẹlẹ Owo ati Eto
Asọtẹlẹ owo aṣa da lori awọn awoṣe akoko-jara ti o ro pe awọn apẹẹrẹ itan n tẹsiwaju lai yipada, ti n padanu awọn iyipada eto ati awọn awakọ idi. Ilana asọtẹlẹ idi wa n ṣe idamo ohun ti o n wakọ awọn metiriki owo gan-an, ti n jẹ ki awọn asọtẹlẹ mu ara wọn ba awọn ipo iṣowo ti n yipada.
A n loCausal Machine Learninglati yanju awọn ipenija iṣowo ti o nira.
A n darapọ awọn algorithm awari idi pẹlu awoṣe econometric lati ṣe idamo awọn awakọ gidi ti owo-wọle, awọn idiyele, awọn ala, ati ṣiṣan owo. Dipo ki a ba awọn apẹẹrẹ mu data itan, a n ṣe awoṣe awọn ẹrọ ti o so awọn metiriki iṣẹ pọ si awọn abajade owo. Eyi pẹlu atupale ipo ti o ka bi awọn idasi ṣe n tan kaakiri iṣowo rẹ: bawo ni ilosoke ninu inawo ipolowo yoo ṣe kan owo-wọle ti a fun awọn idahun idije? Kini ipa ti o ti pẹ lori iye igbesi aye alabara? Bawo ni awọn iyipada ninu idiyele ṣe n ṣiṣẹ pọ pẹlu eto-ọrọ ẹyọkan? Ona wa n lo [awọn ona econometric iwọn giga](/research#high-dimensional-metrics) lati koju awọn agbegbe iṣowo ti o nira.
Awọn CFO ti o n lo pẹpẹ wa le din aṣiṣe asọtẹlẹ ku ni pataki ni akawe si awọn ona aṣa ati gba awọn oye ipo ti o le ṣe fun eto. Awọn ile-iṣẹ le ṣe awoṣe ipa owo ti awọn ipinnu ilana pẹlu igboya ṣaaju imuse. Lakoko awọn idamu ọja, awọn awoṣe idi wa n mu ara wọn ba yiyara nitori wọn wa ni idaduro si awọn ẹrọ iṣowo dipo awọn ibatan itan.
Awọn dasibọọdu ibaraenisepo jẹ ki awọn ẹgbẹ owo ṣe idanwo awọn ero labẹ wahala, ṣawari awọn ipo kini-ti, ati ṣe ibaraẹnisọrọ awọn aaye igboya asọtẹlẹ si igbimọ pẹlu iwulo iṣiro.
IlanaWa
Idapọ Data
A n ṣopọ awọn orisun data rẹ to wa tẹlẹ lati kọ ipilẹ atupale ti o kun.
Atupale Idi
Lilo Double Machine Learning lati ṣe idamo awọn ibatan idi-ati-ipa gidi.
Iṣeṣiro Ilana
Ṣe awoṣe awọn ipo oriṣiriṣi lati sọtẹlẹ ipa awọn ipinnu rẹ.
Iwọn Iṣẹ
Gbe awọn awoṣe ti o ṣetan-fun-iṣelọpọ kalẹ ti o n ṣopọ pẹlu awọn eto rẹ to wa tẹlẹ.
“Oye ni iyipada lati asotele ohun ti yoo sele si oye idi ti o gbodo sele.”
Awon Asiwaju Ile-ise Gbekele Wa
