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因果推理

发现行为背后的动因

 

是什么原因在驱动每一次的选择与决策?智能因果引擎能为您拨开迷雾。
 

高知特帮助企业发现并理解“因”,从而揭开用户活跃度、网站跳出率以及购买决定等行为背后的秘密。

了解预测性数据

目前,大多数的机器学习自动化平台都只是在套用已知模型结构,试图让数据适应已有的模型。但问题是,仅依靠相关性而非因果性得出的预测往往不尽人意,无法提供有行动指导力的正确建议、无法为预测提供解释模型,无法甄别预测性行为数据的质量高低。

高知特因果推理技术采用无假设引擎,运用预测性分析技术,对推断结论进行学习、理解和适应,能帮助客户了解偏差,并利用其数据中的预测信号迅速将力量集中于最重要的事情:确定优选行动方案,推动出色商业成效。

我们的解决之道

偏差和因果性处理,需要一套切合实际、行之有效的数学方法作为支持。我们的因果推理引擎可简化流程、减少偏差,并针对情况的变化动态提供战略和战术行动方案。

此外,它还能够发现变量中的关系,构建定制化模型。该模型具有自我完善、训练和矫正能力,助您发现行为背后真正的动因。

我们的因果引擎从数千变量中找出能发挥最大预测效应的变量集,形成组合效应,释放巨大的预测力,实现设定商业目标。

针对设定目标,系统将会自动给出多种行动建议供选择。

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找到因果关系,发现“因”

要界定导致特定结果背后的“因”其实极其困难。那些基于相关性得出的结论往往缺乏行动指导意义和算法模型,无法为预测提供充分解释,也无法甄别预测性行为数据的质量高低。
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