Módulos que integram KXEN Analytic Framework (KAF)

KXEN AF v5.1 é composto de um conjunto de módulos que podem ser adquiridos em conjunto, agrupados em diferentes pacotes, ou individualmente. Estes módulos podem ser utilizados junto com o “Modeling Assistant” e o“Robust Reporting” como uma Solução de Automatização em Mineração de Dados. Também podem se integrar, via APIs, de forma simples e transparente, nos processos de negócio estratégicos. KXEN AF v5.1 está desenvolvido sobre padrões como JDM (Java Data Mining), Web-services, PMML (Predictive Modeling Markup Language), SQL e Unicode. A arquitetura do KXEN AF V5.1 melhorou de forma significativa com o objetivo de conseguir uma facilidade de uso inclusive maior que em versões anteriores, acelerar o processo de treinamento dos modelos e trabalhar com volumes de dados ainda maiores.

KXEN Robust Regression (K2R)

Módulo para criação de modelos de regressão. É uma solução universal de classificação, regressão e conhecimento da importância das variáveis. Posibilita a predição de comportamentos (variáveis objetivas nominais) ou quantidades (variáveis objetivas contínuas). Diferente do que é habitual com as ferramentas analíticas da primera geração, K2R maneja com facilidade um número muito alto de variáveis de entrada (aproximadamente 10.000) de forma automática. K2R proporciona indicadores e gráficos que permiten avaliar facilmente a qualidade e robustez dos modelos treinados. K2R mostra graficamente a importância relativa de cada variável para explicar cada pregunta do negocio. Ao mesmo tempo é um claro indicador de que variáveis não contém informações relevantes para o modelo ou estão correlacionadas com outras.

Benefícios: O valor que um projeto de mineração de dados contribui com o negócio é incrementado tanto pela possibilidade de desenvolver um número maior de modelos como por criá-lo com mais rapidez. A possibilidade de desenvolver mais modelos permite avaliar um maior número de cenários a um nível de granularidade maior. Por exemplo, se uma campanha de marketing direto pode beneficiar-se da possibilidade de ajustar diferentes modelos separados por região, por segmento de clientes, por canal, por produtos, por mês, etc.., a capacidade de automatização com a qual contribui o K2R permite o desenvolvimento e a execução de todos estes modelos com os mesmos, e inclusive menos, recursos dos necessários para a execução de um só detes modelos com as ferramentas analíticas tradicionais. 

KXEN Smart Segmenter (K2S)

Módulo para a criação de modelos de segmentação. É a solução específica para a criação de modelos de clustering ou  segmentação. Se encarrega de descobrir agrupamentos naturais ou comportamentos comuns em um conjunto de individuos e proporciona a descrição correspondente de cada um dos segmentos encontrados.
K2S foi desenhado e otimizado para mostrar segmentos relacionados com uma determinada pergunta de negócio (segmentação semi-supervisionada ou dirigida). Como o resto de técnicas de modelagem do KXEN, K2S garante que cada modelo é confiável em base de simples indicadores de qualidade e robustez. Os segmentos encontrados se mostram tanto mediante sua representação gráfica como por sua definição numérica. Mediante o uso de uma rotina específica de pós-processo, curto e facilmente inteligível, podem gerar regras para descrever claramente cada segmento, inclusive se utilizarão milhares de variáveis de entrada.

Benefícios:
Os modelos de segmentação proporcionam um alto valor adicionado em análises do Ciclo de Vida do Cliente. Permitem conseguir grandes melhoras nos programas de aquisição, retenção e venda cruzada. Neste âmbito, o emprego de K2S facilita o entendimento de nossos clientes nos ajudando a descobrir o grupo de alto, médio e baixo valor em seu ciclo de vida. Pode nos ajudar a encontrar grupos separados de clientes de alto valor que, desde uma perspectiva de marketing, deveriam ser tratados de forma distinta. Adicionalmente, os novos segmentos encontrados podem ser estudados, fazendo uso do K2R, combinando os modelos de regressão com os de classificação, para incrementar o conhecimento de nossos clientes.

KXEN Time Series (KTS)

Módulo para a criação de modelos de séries temporais

É uma solução de predição. Prediz padrões e tendências significativas de dados em tempo real mediante o uso de dados ordenados cronológicamente para antecipar a ocorrência de determinados fatos em um futuro próximo.

KTS identifica a tendência, a periodicidade e a sazonalidade para proporcionar predições ajustadas e confiáveis. Por meio de um processo automatizado de três passos, KTS separa o indício de tendências, sazonalidades, periodicidade e outras flutuações previsíveis. Em uma segunda fase desenvolve-se o modelo que descreve os dados do passado, e, por último, prediz os valores futuros para uma categoria de horas ou datas. Em cada etapa do processo, KTS é capaz de levar em consideração outros sinais para melhorar os resultados. A ferramenta cria automáticamente centenas, e inclusive milhares, de variáveis adicionais para chegar a conseguir um modelo de predição de qualidade sem necessidade de uma grande quantidade de preparação manual de dados.

Benefícios: Igual ao K2R, a automatização do KTS incrementa o valor que o projeto de mineração de dados contribui ao negócio, dado que permite analizar um grande número de modelos. Desta forma podem contrastar-se rapidamente distintos níveis de granularidade na predição para eleger com um maior grau de probabilidades de acerto aquele que apresenta uma maior perfeição. Assim, se o objetivo é predizer volumes de vendas mensais, podem desenvolver com rapidez modelos diários, semanais ou mensais por região, loja, produto ou categoria, para determinar a melhor aproximação.

Conheça a arquitetura de KXEN Analytic Framework

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