大數據常指處理快速、大量、複雜的資料來源,是資料科學領域下的重要實務應用。台灣大數據公司集結領域專家、資料科學家與數據工程師為您解讀問題情境中可能的影響變數。透過收集影響變數相關數據,發展運算法逐步分析並由數據中提取出有價值的信息,甚至預測未來。
1.問題解讀
協同業主、領域專家,以資料科學的取向解讀問題,訂立問題解決流程與數據處理架構。
2.數據收集
透過主觀、客觀、自動化的數據取得與情境問題相關的影響因素。
3.數據分析
應用各種科學化的數據分析技術,針對收集到的資料進行判讀與價值資訊之擷取。
4.模型建立
透過演算法架構數據與問題結果之間的關係,建立高度可靠、可重複驗證的數據模型。
5.資料視覺化
將繁雜的數據有意義的以圖形化的顯示方式呈現,方便問題情境的即時監控以及與工作團隊的不同專業人員溝通。
資料科學的領域甚為廣大,台灣大數據在下列專業領域中已具有實務經驗,除此之外的領域,我們的資料科學家與數據工程師將與具專業領域知識的您協力解決問題。
Intelligent
HealthCare
智能照護
在IoT的架構下,透過感測器擷取尿布的物理變化數據,即時性的提供家庭及大型照護中心針對幼兒及年長者舒適的尿布配戴體驗。
FinTech
科技金融
記錄投資人在真實證券市場的投資與交易紀錄,比對投資決策與投資績效數據,讓機器代理人學習動態投資情境中,學習高價值性的投資人的投資行為及投資決策。
Persuasive
Advertising
說服性廣告
透過分散式的網路應用程式及實體場域中的品牌軌跡數據,運算用戶族群在生活型態中的產品需求與品牌偏好,透過多媒體的廣告推薦技術,依用戶對產品的渴望程度推播最具說服性的電子商務廣告。