You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
MODELAGEM ESTATÍSTICA
MODELOS TEMPORAIS DE PROJEÇÃO
Descubra como o Alteryx faz a projeção dos seus números, sem a necessidade de qualquer codificação, baseada em sazonalidade e na tendência dos dados históricos da sua empresa.
MODELOS TEMPORAIS DE PROJEÇÃO
Venha descobrir como o Alteryx faz a projeção dos seus números, sem a necessidade de qualquer codificação, baseado em sazonalidade e na tendência dos dados históricos da sua empresa.
PASSADO/FUTURO
Análise de série de dados para entender a estrutura que gerou o resultado numérico. Ou seja, utilize dados passados para projetar o cenário financeiro futuro.
COMO APLICAR EM MEU NEGÓCIO?
Para começar você precisa ter a melhor ferramenta, com Alteryx você constrói facilmente poderosas análises preditivas, geoespaciais e muito mais. Participe do webinar e descubra agora como começar!
Não perca as insights!
Artigos, eventos e muito mais!
Seu endereço de e-mail é utilizado para enviar-lhe a Newsletter da Keyrus e para fins de prospecção comercial. Você pode usar o link de descadastro em nossos e-mails a qualquer momento. Saiba mais sobre a gestão de seus dados e seus direitos.
Continue a ler
Publicação no blog
'Don't Worry, Be Data', o novo slogan dos bancos
Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
Publicação no blog
Level Up para as análises avançadas! Game Over para análises básicas
Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
Publicação no blog
O guia definitivo: como migrar dos sistemas legacy para uma plataforma cloud
Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
Publicação no blog
Fly me to the... Cloud! A Analítica Cloud em 6 passos
Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
Publicação no blog
Fusão lendária: Data Science + Marketing para conseguir uma hiper-personalização
Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
Publicação no blog
Contar com uma plataforma de dados moderna não será o sonho do setor de Marketing?
Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
Publicação no blog
Um dilema em mãos: porque é que os analistas de marketing não estão a analisar?
Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
Publicação no blog
O fim de uma lenda e a razão pela qual os teus Dados Externos podem fazer história
Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
Publicação no blog
As 7 Práticas de Análise de Dados que possas estar a utilizar e que o estejam a atrasar
A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
Publicação no blog
A revolução actual da Gestão de Dados para capacitar o machine learning
Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.