Pentru o versiune esantionata a raportului (webapp), consultati Raportul FirmAI .

Acest raport se straduieste sa ofere ratinguri de patru dimensiuni corporative: angajati, clienti, actionari si conducere, in comparatie cu concurentii. De asemenea, arata schimbarea evaluarilor in timp. Concurentii sunt identificati automat din date folosind valori statistice ale distantei.

Acest raport consta din analiza programatica a concurentilor, analiza sentimentului NLP, rezumarea NLP, seria temporala ML si predictia sectiunii transversale (evaluare, inchideri, oportunitate geografica), masuri de crestere si calificare a angajatilor, evaluari ale locatiei, crestere a ratingului, analize de social media, satisfactie a compensatiei Analiza, analiza interviurilor, analiza produselor si APC financiara. Sper ca acest raport, analiza, date generate si scripturi de razuire (in folderul de functionalitate), vor beneficia firmele mai mici care nu au neaparat acces la aceasta stiva de tehnologie.

Descriere

Raportul este construit dintr-un exemplu Dash. Este complet automatizat si se actualizeaza lunar. Permite companiilor sa studieze mai multi concurenti si locatii ale companiei fara contributia intensa a utilizatorului. Este primul raport interactiv de acest gen. Este in stil PDF, ceea ce il face usor digerabil si, de asemenea, usor de imprimat pentru intalniri.

Toate informatiile sunt extrase din domeniul public folosind instrumente moderne de programare. Acest raport foloseste tehnici de invatare automata de ultima generatie si tehnici de procesare a limbajului natural pentru analiza profunda a sentimentelor si sarcini de predictie. Raportul analizeaza o companie din patru dimensiuni, fiind angajatii, clientii, actionarii (proprietarii) si conducerea. Informatiile sunt colectate din numeroase surse online, dintre care majoritatea nu stau in spatele zidurilor de plata. Acest raport indeplineste urmatoarele functii.

Raport

Dezvoltare

Raportul va creste dinamic in timp si, in cele din urma, va deveni mai prescriptiv.

  • In viitor, raportul va incerca sa prezica veniturile potentiale si sa identifice portiunea de venit generata din fiecare locatie.
  • Mai mult, nivelul diferit al sanatatii financiare a intreprinderii ar fi estimat folosind tehnici de invatare automata.
  • O alta procedura ar include analiza documentelor financiare ferme si lizibilitatea situatiei financiare, impreuna cu detectarea anomaliilor.
  • Urmatoarele 30 de baze de date noi vor fi compilate pentru a estima nivelul de responsabilitate sociala corporativa a fiecarei firme.
  • In cele din urma, crearea unui model de evaluare imbunatatit pentru firmele care nu sunt tranzactionate public si adaugarea unei analize cauzale.
  • Orice alte forme de analiza suplimentare solicitate de client. Este probabil ca pentru o explorare mai granulara ar fi nevoie de date interne.

Rularea dvs.

  • Descarcati depozitul
  • Rulati razuitoare cu setup.py (numai daca doriti sa generati date noi)
  • Instalati dependente in requirements.txt
  • Rulati main.py
  • Retineti, acest depozit este mare (4 GB), contine deja date