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Causalidad
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Comprender los datos predictivos

La mayoría de las empresas trabajan con plataformas de aprendizaje automático que sólo toman las estructuras de modelo conocidas e intentan acoplar los datos en ellos. Estos resultados se basan en la correlación, no en la causalidad y carecen del conocimiento y los modelos que expliquen las predicciones que se hacen. Estos resultados no identifican la calidad de los comportamientos en los datos que son de naturaleza predictiva.
Cognizant Causality Service utliza el análisis predictivo y su motor libre de suposiciones para aprender, entender y adaptar sus conclusiones. Esto permite a nuestros clientes descubrir sesgos y aprovechar las señales predictivas de sus datos para centrarse rápidamente en lo que más importa: identificar las mejores acciones para conseguir los resultados para el negocio.
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Nuestro enfoque

Entender los datos es a menudo complicado. Lidiar con sesgos y causalidades requiere un enfoque matemático práctico y comprobado. Nuestro motor de causalidad simplifica el proceso, reduce los sesgos y ofrece acciones tácticas y estratégicas que permiten a tu negocio responder al cambio.
Puedes identificar relaciones entre las variables y crear un modelo personalizado. A continuación, ese modelo se perfecciona, entrena y se corrige automáticamente, proporcionando factores causales reales. 
El motor descubre qué variables son los mejores factores predictivos decisivos para el objetivo de negocio definido por el usuario a partir de miles de variables. Descubre el efecto de combinar factores que individualmente son predictores débiles, pero fuertes si se utilizan con otros. Este sistema proporciona automáticamente múltiples recomendaciones para lograr el objetivo propuesto.

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Nuestros clientes acuden a nosotros para que les ayudemos a repensar nuevas formas de trabajar con la tecnología.

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