首次实时对公司进行分类

[nurnobi40]

数据城与英国商业、能源和产业战略部 (BEIS)以及知识转移网络 (KTN)合作，正在创建一项名为“实时行业分类”的新标准。我们运用突破性技术，并结合来自不同领域和行业的专家意见，为一系列新兴行业创建分类法，与现有方法相比，准确分类的组织数量最高可提升 95%。

我们的“数据城市探索器”是一款自动分类工具，利用机器学习构建公司列表，从而促进对经济行业的分析。换句话说，它是一款识别并绘制特定领域机构图谱的工具。

其核心方法论是监督机器学习，融合了传统方法的精髓 阿根廷电报号码数据库 和最新的技术发展。监督机器学习技术使用用户定义的训练集来完善挖掘和查询公司数据的算法。

因此，监督式机器学习将手动搜索策略的优势（只要始终有用户控制搜索过程）与自动化技术相结合。使用“数据城市探索者”，用户可以根据算法使用的关键词创建和优化训练集，从而获得相关公司的综合列表。

第一步是确定需要哪些数据。这是一个重要的决定，它将决定训练集的创建以及业务和行业列表的总体规模和质量。



第一：选择关键词



第二步：将相关公司添加到训练集中



确认用于建立名单的公司

上图展示了构建公司列表的初始步骤。首先，用户输入软件用于识别公司的相关关键词。其次，用户选择与其方法相关的公司。然后，数据探索器会创建一个列表。

最后，筛选结果的功能使我们能够定位特定关键词，并排除其他关键词，从而让我们能够极其精准地定位和选择我们想要的组织。正是这种能力使我们能够识别特定分类法或行业类别中的公司，并根据分类器识别的每个公司网站的自我声明构建极其精准的分类列表。



查看第一个列表



训练集中包含/排除的公司



算法生成的分数。传达了公司与关键词和训练集的匹配程度。

该方法应用于 20 个快速发展、高优先级的行业，意味着我们可以识别出几乎两倍于当前方法和估计的组织，以及一系列更细化的数据集（包括行业专长、市场重点、财务数据等），以便更好地进行行业分析和参与。

这些领域包括：

网络安全
人工智能和机器学习
靶向治疗
光子学
增强现实和沉浸式内容
先进制造与先进材料
自动驾驶汽车
机器人与自动化
还有很多。
要了解有关该平台、流程或此不可思议的工具对您的组织的价值的更多信息，我们将在利兹数字节期间举办一次免费网络研讨会，我们将在会上展示该技术并向地方当局和 LEP 提供 20 个许可证（免费），以支持他们围绕地方工业战略开展工作。