MRF Works AI - Model Research Framework | Süni İntellekt Həlləri

Xidmətlər

Sahələrdə tətbiq

Bu xidmət real müştərilərlə bu sahələrdə işləyir:

Həllər

Bu xidmət ilə birlikdə istifadə olunan AI modulları:

Bu səhifəni süni intellekt ilə oxu

Data Analytics yaxşıdır — amma bəs gələcək?

— Data Analytics sizə göstərir: nə olub, nə baş verir, harada problem var

— Amma cavab vermir: sabah nə olacaq?

— Hansı müştərini itirəcəyik?

— Hansı marşrut gələn ay zərərli olacaq?

Proses

Addım 1 — Data hazırlığı

Data Analytics xidməti çərçivəsində data təmizlənir, strukturlaşdırılır. ML üçün əlavə feature engineering aparılır — yeni hesablanmış göstəricilər, ölçəkləndirilmə, train/test bölünməsi.

Addım 2 — Use case müəyyənləşdirmə

Şirkətin sahəsinə və ehtiyaclarına uyğun ML tətbiq sahəsi seçilir: proqnoz, seqmentasiya, risk, optimallaşdırma.

Addım 3 — Model qurulması

AI dəstəyi ilə uyğun ML modeli qurulur, öyrədilir və test edilir. Hər use case üçün 3-5 model müqayisə edilərək ən yaxşısı seçilir. Model dəqiqliyi qiymətləndirilir.

Addım 4 — Nəticələrin vizuallaşdırılması

Model nəticələri dashboard-a inteqrasiya edilir — proqnozlar, risk balları, seqmentlər vizual şəkildə göstərilir. Streamlit veb interfeysi ilə brauzer üzərindən istifadə.

Addım 5 — Təlim və təhvil

Müştəri komandasına model nəticələrinin oxunması və istifadəsi öyrədilir. Sənədləşdirmə təhvil verilir.

Nə veririk?

ML modeli — şirkətə uyğun, öyrədilmiş və test edilmiş (5-6 model)

Proqnoz/Risk hesabatı — model nəticələri professional formatda (Excel + Word)

Dashboard inteqrasiyası — ML nəticələri vizual paneldə (Streamlit)

Müştəri seqmentasiyası — RFM və klaster analizi

Model sənədləşdirməsi — hansı model, niyə, nə dəqiqlliklə

Təlim — komanda üçün ML nəticələrinin oxunması və istifadəsi

Texniki dəstək — pulsuz dəstək müddəti

Sənədləşdirmə — tam texniki sənəd (Build Guide + Implementation Guide)

Real nümunələr

Nümunə 1 — Logistika (Mənfəət proqnozu)

Nəqliyyat şirkətinin təmizlənmiş əməliyyat dataları üzərində mənfəət proqnoz modeli qurulur. 3 model müqayisə edilir (Linear Regression, Random Forest, XGBoost) və ən dəqiqi seçilir. Model yeni əməliyyatın mənfəətini əvvəlcədən hesablayır.

→ Zərərli əməliyyatlar əvvəlcədən görünür

→ Qiymətləndirmə dəqiqləşir

Nümunə 2 — Mühasibatlıq (Ödəniş riski)

Şirkətdə gecikmiş ödənişlər problem yaradır. Keçmiş ödəniş dataları üzərində debitor borc gecikmə proqnozu modeli qurulur. Hər müştəri üçün risk balı hesablanır.

→ Riskli müştərilər əvvəlcədən müəyyən edilir

→ Pul axını stabilləşir

Nümunə 3 — Satış (Müştəri seqmentasiyası)

Pərakəndə şirkətin müştəri dataları üzərində RFM analizi və K-Means klasterləmə aparılır. Müştərilər dəyər qruplarına bölünür: VIP, loyal, risk, itirilmiş.

→ Hər qrupa fərqli marketinq strategiyası tətbiq edilir

→ Konversiya artır

Texnologiyalar

Supervised Learning — proqnoz və təsnifat modelləri (gəlir proqnozu, risk təsnifatı)Unsupervised Learning — müştəri seqmentasiyası (RFM, K-Means klasterləmə)Zaman seriyası proqnozu — Prophet, statsmodels ilə aylıq/rüblük proqnozlarReqressiya modelləri — mənfəət, gəlir, xərc proqnozu (XGBoost, Random Forest, Linear Regression)Təsnifat modelləri — risk, churn, fraud təsnifatı (Logistic Regression, Decision Tree, XGBoost)Anomaliya aşkarlama — qeyri-adi əməliyyatların avtomatik təyiniModel müqayisə — hər use case üçün 3-5 model test edilərək ən yaxşısı seçilirDashboard inteqrasiyası — ML nəticələri Streamlit veb panelə əlavə edilirPython ekosistemi — scikit-learn, XGBoost, Prophet, pandas, plotly

Sektorlar

Maliyyə — gəlir/xərc proqnozu, pul axını, büdcə planlamasıMühasibatlıq — ödəniş gecikmə riski, anomaliya aşkarlanması, əmək haqqı proqnozuSatış — satış proqnozu, müştəri seqmentasiyası, churn riskiLogistika — marşrut gəlirliliyi proqnozu, tələb proqnozuMarketinq — kampaniya ROI proqnozu, müştəri dəyəriPərakəndə — stok optimallaşdırma, tələb proqnozu, qiymət analiziİstehsal — istehsal planlaması, qüsur proqnozu, təchizat riskiİnsan resursları — işçi ayrılma riski, performans proqnozu

Proqnozlaşdırıcı Analitika və ML həlləri