Análisis de Datos

Análisis de Datos es el proceso de estudiar, examinar, comparar y interpretar los datos con el fin de obtener grandes ideas conocimientos profundos sobre los problemas y fenómenos en el mundo real. El análisis de datos extracta y descubre diferentes informaciones útiles y valiosas que facilitan los procesos de toma de decisiones.

En Eris Innovation aplicamos la ciencia moderna de datos a los problemas y retos de cada día, utilizando las últimas herramientas y técnicas de análisis de datos que nos ha convertido en uno de los principales proveedores de soluciones en el sector privado actual.

Modelado Predictivo

El alto dominio de modelado predictivo nos ha ayudado a desarrollar unos métodos novedosos y precisos que entregan resultados suficientemente aceptables, alentadores y prometedores en el campo de la predicción del precio de la electricidad o Energy Price Forecasting. Estas técnicas ingeniosas aprovechan de los beneficios del sistema neuronal del ser humano, además de las capacidades de razonamiento humanos que aumentan nuestras habilidades para hacer predicciones precisas y fiables de los indicadores económicos, las ventas de productos, precio de mercancías y demandas del cliente.

Optimización

Optimización es el proceso de maximizar el rendimiento y la eficiencia de un sistema, mientras se minimizan los costes sin eliminar las restricciones del sistema. Las técnicas de optimización proporcionan un modelo matemático de un negocio que cuantifica las compensaciones entre numerosos objetivos y aportan valiosas ayudas para quienes toman las decisiones. En Eris Innovation tenemos una gran experiencia en la resolución de varios problemas complejos de optimización multi-objetivo aplicando diferentes algoritmos de optimización que van desde enfoques más estadísticos como programación no-lineal mixta en enteros (NLMIP) hasta metaheurísticas como los algoritmos genéticos (GA), recocido simulado (SA) y Optimización por el enjambre de partículas (PSO).

Detección de Anomalías

Detección de anomalías es la identificación de un comportamiento inesperado o anormal en los datos, también llamado como desviaciones y valores atípicos. Los datos anómalos podrían ser posibles averías o fallos en el sistema que indican la posibilidad de un fraude (financiero/ bancario), problemas de salud en una muestra poblacional, ataques de ciberseguridad y etc. Sin embargo, en la minería de datos, las anomalías no representan necesariamente fallas o problemas y algunas veces sólo son indicativas de algunas nuevas tendencias o comportamientos, por ejemplo, los nuevos hábitos de compra de los consumidores.