सेवा
जीआईएस और भू-विश्लेषण
स्थान-आधारित डेटा, शक्तिशाली विश्लेषिकी के साथ संयुक्त, आपकी उंगलियों पर जानकारी का खजाना रखता है। भू-विश्लेषण के रूप में जाना जाता है, यह स्मार्ट निर्णय लेने की नींव है।
साइट चयन
भू-विश्लेषणात्मक साइट चयन एक नई सुविधा, परिवहन मार्ग, फ़्रैंचाइज़ी आदि का पता लगाने के लिए मजबूत निर्णय लेने में मदद करता है। Agilytics आपके साथ काम करता है ताकि कारकों को एक एकल मानचित्र आउटपुट परत में संयोजित किया जा सके जो सर्वोत्तम साइट स्थानों को इंगित करता है।
ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड)
आंतरिक डेटाबेस के लिए डेटा में हेरफेर करना और परिवर्तित करना एक कठिन और समय लेने वाला कार्य हो सकता है। ETL आपको कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से अपने डेटा हेरफेर के सभी या कुछ हिस्सों को प्रबंधित करने की अनुमति देता है। Agilytics की टीम में ETL प्रक्रियाओं के डिजाइन और कार्यान्वयन में उद्योग विशेषज्ञ शामिल हैं।
स्थलाकृतिक सर्वेक्षण LiDAR डाटा प्रोसेसिंग
LiDAR डेटा में फ्लडप्लेन, तटीय क्षेत्र मानचित्रण, राजमार्ग संरेखण मानचित्रण, अवसंरचना ऑब्जेक्ट मानचित्रण आदि जैसे अनुप्रयोग क्षेत्र हैं। उदाहरण के लिए LiDAR व्युत्पन्न डिजिटल उन्नयन मॉडल DTM) बाढ़ क्षेत्र की सीमाओं को परिभाषित करने और बाढ़ के मैदान मानचित्रण अध्ययनों में निवारण और शमन रणनीतियों की योजना बनाने के लिए उपयोगी हैं।_cc781905 -5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d_
प्रारंभिक प्रसंस्करण में LiDAR "शोर" बिंदुओं के लिए डेटा को फ़िल्टर करना शामिल है जो परियोजना क्षेत्र के लिए वास्तविक ऊंचाई की सीमा के बाहर अत्यंत उच्च या निम्न बिंदु हैं।
मौजूदा और नए अधिग्रहीत स्थलाकृतिक डेटा से बड़े इलाके के कवरेज के विकास को मानकीकृत करने के लिए एक विश्वसनीय प्रक्रिया की आवश्यकता उभरी।
Agilytics को परियोजना की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कच्चे LiDAR पॉइंट क्लाउड डेटा को संसाधित करने का अनुभव और विशेषज्ञता प्राप्त है।
वेब विकास
टीम Agilytics को ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर तकनीकों जैसे कि React, NodeJS & Python, Django Framework में व्यापक विशेषज्ञता प्राप्त है। हमारा अनुभव वेबसाइट और सॉफ्टवेयर विकास और रखरखाव, स्क्रैपर और क्रॉलर लिखने, इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, भुगतान एकीकरण, UI/UX, और सामान्य प्रौद्योगिकी परामर्श सेवाओं के पूर्ण स्पेक्ट्रम को कवर करता है।
डेटा विश्लेषण
Agilytics डेटा वैज्ञानिक शक्तिशाली विश्लेषणात्मक जानकारी निकालने और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए आपके डेटा पर काम करेंगे।
भू-स्थानिक भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करने वाली कंपनियों को उन लोगों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होता है जो इसका उपयोग नहीं करते हैं। , भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करना संभव है जो आपको यह तय करने में मदद करता है कि आपको अपने व्यवसाय को कहाँ लक्षित करना है, और अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहना है।
Agilytics निम्नलिखित विशेषज्ञता के साथ आंखें खोलने वाले डेटा मॉडल और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण बनाने में सक्षम है:
*अजगर:
- ज्यूपिटर नोटबुक, SciPy, NumPy, Scrapy, wxPython, nltk।
* आर प्रोग्रामिंग भाषा:
- ग्राहकों के लिए विकसित इंटरफेस जो उन्हें शाइनी के माध्यम से इंटरैक्टिव वेब अनुप्रयोगों द्वारा आर पर्यावरण में डेटा में हेरफेर, कल्पना और विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
- R. में बड़े डेटा सेट को हैंडल किया
- विकसित और कार्यान्वित डेटा-माइनिंग तकनीकें जो ग्राहकों को लक्षित विपणन प्रयासों में मदद करती हैं (जैसे, Naïve Bayes, क्लस्टर विश्लेषण, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, प्रिंसिपल कंपोनेंट्स एनालिसिस)
वेब विश्लेषिकी
Agilytics सिर्फ को मापने के लिए वेब एनालिटिक्स नहीं कर सकतावेब यातायात but व्यापार के लिए एक उपकरण के रूप में और बाजार अनुसंधान, और एक वेबसाइट की प्रभावशीलता का आकलन और सुधार करने के लिए।
वेब विश्लेषिकी अनुप्रयोगों के साथ Agilytics कंपनियों को पारंपरिक प्रिंट या ब्रॉडकास्ट के परिणामों को मापने में मदद कर सकता है विज्ञापन अभियान.
वेब एनालिटिक्स का मूल लक्ष्य वेब ट्रैफिक और उपयोग पैटर्न से संबंधित डेटा एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना है। डेटा मुख्य रूप से चार स्रोतों से आता है:
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प्रत्यक्ष HTTP अनुरोध डेटा: सीधे HTTP अनुरोध संदेश (HTTP अनुरोध शीर्षलेख) से आता है।
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नेटवर्क स्तर और सर्वर जनित डेटा HTTP अनुरोधों से जुड़ा हुआ है: HTTP अनुरोध का हिस्सा नहीं है, लेकिन यह सफल अनुरोध प्रसारण के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, अनुरोधकर्ता का आईपी पता।
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आवेदन स्तर डेटा HTTP अनुरोधों के साथ भेजा गया: सत्र और रेफ़रल सहित अनुप्रयोग स्तर के प्रोग्राम (जैसे जावास्क्रिप्ट, PHP, और ASP.Net) द्वारा उत्पन्न और संसाधित।
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बाहरी डेटा:ऊपर वर्णित वेबसाइट व्यवहार डेटा को बढ़ाने और वेब उपयोग की व्याख्या करने में सहायता के लिए ऑन-साइट डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है।