Pour réaliser nos estimations locales de scores d’intérêts, nous utilisons des modèles géostatistiques innovants et reconnus par l’industrie.

Le « géo » au cœur de nos modèles

Pour hybrider des données incomplètes provenant de sources différentes.

LES MODELES GEOSTATISTIQUES

Modèles d’analyse et traitement de l’information géolocalisée

En l’absence de données comportementales exhaustives, les approches géostatistiques permettent une estimation rigoureuse des variables d’intérêt là où l’information est manquante.

Les modèles géostatistiques ou modèles géo-probabilistes, permettent le croisement et l’hybridation de données hétérogènes.

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DONNÉES HÉTÉROGÈNES ET INCOMPLÈTES

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MODELISATION GEOSTATISTIQUE

CORRELATIONS SPATIALES

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ESTIMATIONS / PREDICTIONS DE LA VARIABLE D’INTERET

R&D

Des investissements importants pour de nouveaux modèles.

Faisant face à de nouvelles problématiques clients, et sans cesse à la recherche de meilleures performances d’estimation et de prédiction, nous développons des modèles et des algorithmes géostatistiques innovants (technologie M-GS®).

showhere Mines ParisTech

SHOWHERE collabore également avec l’équipe de Géostatistique de Mines ParisTech au développement de modèles de prédiction de données géolocalisées et indexées sur des graphes. Pour les appliquer aux réseaux sociaux et permettre la prédiction de scores d’intérêt et de comportement consommateurs encore plus précis.

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