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[forecastingtool]

Time Series Data Analysis: Turn Time Series Pharma Data into Business Intelligence Dashboards

“Every Person Creates 1.7 MB of Data Per Second” It shows how data is being collected today with time as a feature variable. This data is then processed and transformed into a sequence with time as a reference called time series.

Nowadays, a lot of companies are creating millions of bytes of data each day but only some of them are using it for their business growth. This query is not about using data but regarding the awareness of how data can be used for business success. The time series data analysis provides a broad overview of time series data and analyzes how it can be molded into fruitful insights.

What is Time Series Data Analysis

Time series data analysis is a statistical technique used to understand the data patterns after a fixed interval of timestamps. The time series analysis provides an overview of data repeated with a continuous time interval.

Let’s take a scenario to predict the demand for a drug in a Seattle area of the United States and the pharma owner wants to get insights on the sale of a drug in various regions of Seattle. How many dozes were sold, and the age of people who bought in high quantity. All those questions can be answered by using time series data analysis.

Techniques of Time Series Data Analysis

The time series data analysis can be done using different machine learning and deep learning techniques. These time series analysis techniques can be selected by counting a number of factors such as patterns with data points, and more.

Trend Analysis: Identify the long-term movement of time series data to forecast future trends. For instance, power consumption becomes high during peak hours or working days.

Seasonal Analysis: Understand the seasonal patterns of a time series data due to factors like climate, holidays, or other seasonal changes.

ARIMA/SARIMA: Model the dependence of a time series on its past values, as well as its differences and moving averages to forecast future values.

Exponential Smoothing: Calculate a weighted average of past data to forecast future values, particularly useful for short-term forecasting in inventory management, finance, and supply chain management.

Prophet: A forecasting tool that uses a decomposable time series model to forecast future values, and is able to handle seasonality, holidays, and other factors that affect the data.

Neural Networks (NN): Model complex relationships between variables and forecast future values, using algorithms inspired by the functioning of the human brain.

Why You Should Use Odyx yHat for Your Time Series Data Analysis

Odyx yHat is a time series data analysis and forecasting tool designed specifically for non-tech executives to leverage companies with quick data analysis. It’s an all-in-one solution for stakeholders where they can import pharma data, perform exploratory data analysis, draw data insights, and make business decisions better than before.

This artificial intelligence and machine learning solution provide quick time series analysis with the best insights within minutes in the form of histograms, bar charts, and heat maps. See this amazing tool in action by connecting to Odyx yHat.

[oilandgasupdate]

Mold Telecom Data into Subscribers Acquisition Strategy Using Time Series Forecasting Tool

Forecasting enables companies to forecast upcoming instances based on previous instances. In time series forecasting, time series data is used to predict the future and keep the time constraint in view. For telecom companies it helps them in countless use cases including network optimization, subscribers churn prediction, and subscribers acquisition.

To mold telecom data into subscribers acquisition strategy using a time series forecasting tool. The first stage is the availability of data. You would need to gather and clean your data. This would include collecting information on previous acquisition efforts, as well as data on customer market trends, demographics & other relevant factors.

Time Series Forecasting Tool: Data Pre-Processing

Once the data is cleaned and prepared, you would then use a time series forecasting tool to analyze the data and make predictions about future subscribers' acquisition. At first, data is cleaned through different strategies of data preprocessing including dimensionality reduction, feature engineering, and data transformation.

This tool would take into account past customer acquisition patterns, as well as external factors such as market trends and economic conditions, to make predictions about future subscribers' acquisition for telecommunications.

Time Series Forecasting Tool: What To Do Next? 

After data pre-processing time series forecasting tool using different time series ML models to train on data. So, that predictions can be made. Based on these predictions, you would then develop a customer acquisition strategy that is tailored to the specific needs of your business and target market.

This strategy would likely include a combination of marketing, sales, and customer retention efforts, all of which would be informed by the data and predictions generated by the time series forecasting tool such as Odyx yHat. In addition, it is also important to test and evaluate the strategy, by comparing the predictions with the actual outcomes and adjusting the strategy accordingly.

Conclusion

Time series forecasting tools such as Odyx yHat aims to help telecommunications to curate a strategy that will assist in better subscriber acquisition.

[lea-co-ao]

UNITEL TEM APLICATIVO PARA EVENTOS CULTURAIS. A Unitel acaba de lançar a Aplicação de streaming - Unitel Net Shows, para os amantes da Cultura e Arte. ~> http://www.lea.co.ao/noticias/noticias.php?id=ODYx&cat=NQ== https://www.instagram.com/p/CME0kISspxo/?igshid=780wu70ukgnd

[xydo-official]

[131019] Xydo’s Tweet: 시도레미가 우승했네요!!! 부전승이었던 치사량은 오딕스관련 댓글이 많아서 오딕스가 될줄 알았는데 반전이!!!! 부전승이었던 치사량은 영어로 발음이 어렵고 쓰기어려워서 시도레미로 가게되었습니다🤣 많은 관심가져주셔서 모두 감사해요🙋‍♂️💕  - 근데 이거 팬클럽관리는 누가하는거죠..? Translation: Xydoremi won!!! A lethal dose that led to a minor victory* Because there were so many comments related to Odyx I thought you would be Odyx but there was a twist!!!! Because “the lethal dose that led a minor victory” is hard to pronounce and hard to write in English I transfer that to Xydoremi�� Thank you for your interest🙋‍♂️💕 - But who will be the fanclub manager..? *Note: Not sure if I even understood that but I guess he wanted to say that it was a thight win.

[renatosampaio101]

Quando o desespero prevalece sobre as leis de trânsito

Esse “causo” chega a ser dramático, e o desespero do desenrolar dos fatos colocaram em apuros nosso personagem libanês. Ele passou poucas e boas em uma tarde de domingo, em julho em meados dos anos 80. Fazia frio e garoava, em uma típica tarde paulistana de inverno.

Para comemorar o final do curso e a graduação como piloto profissional de aviação do amigo Goar Odyxe Duarte Neto, uma turma se reuniu para um churrasco de confraternização entre os formandos.

Goar foi ao tal churrasco com mais quatro amigos, sendo três formandos como ele e o pai de um deles, o simpático e alegre libanês Farid Fuad. Os cinco foram ao evento comemorativo na cidade vizinha a São Paulo, Mogi das Cruzes, em um Monza Hatch novinho que o libanês havia presenteado ao filho Mansur, um dos recém-formados com Goar.

Era um dia de domingo bastante festivo e feliz para todos. Mas, como é comum nessas ocasiões, a alegria dos participantes algumas vezes excede o bom senso.

Depois de comer muita carne engordurada, caprichar na dose de maionese e comer bolo com bastante chantilly, Farid, no final, ainda encheu a cara de chocolate que era servido como sobremesa e, para completar, como saideira, o libanês abusou do chimarrão. Depois de tudo que havia comido, ainda fechou a conta com chocolate em barra e a água quente do chimarrão… O resultado final colocaria o libanês Farid em apuros.

Libanês em silêncio

Na viagem de volta, seu filho Mansur dirigia o Monza, e o seu Farid, feliz naquele final de dia, estava falante e cheio de contar piadas. Nosso relator Goar estranhou quando seu Farid se calou.

Os três caronas no banco traseiro no Monza acharam esquisito o repentino silêncio do libanês e pensaram até que poderiam ter ofendido seu Farid em algum comentário sem perceber. Mas a realidade não era bem essa. Toda aquela comilança do domingo começava a se manifestar.

Mesmo frio e garoando, “seu” Farid abriu a janela do carro e colocou a cabeça para fora. Parecia até um maquinista de trem. Os caronas e o filho Mansur começaram a achar as atitudes do libanês cada vez mais esquisitas. Quando entraram na marginal Tietê, já em São Paulo, seu Farid disse ao filho em arrastado sotaque árabe: ��Vai para escritório, Mansur”!

Seu Farid tinha um próspero escritório de contabilidade na avenida Cásper Libero, e a grande maioria de seus clientes eram patrícios libaneses que tinham lojas de comércio de roupas na região do Bom Retiro, não muito distante de seu escritório no centro velho de São Paulo.

O filho estranhou ainda mais o pedido do pai: “Fazer o que no escritório, pai? Hoje é domingo, não tem ninguém lá trabalhando; porque não vamos para casa”?

Seu Farid, em tom alterado e em volume mais alto, bradou: “Vai pra escritório, Mansur, e não discute com seu pai”!

Mansur, obediente aos desejos do pai, não perguntou mais nada e rumou para o escritório, no centro, que era bem mais próximo do que a casa do libanês, que ficava na região de Higienópolis, em São Paulo.

“Passa farol, Mansur”

Vindo pela marginal Tietê, Mansur pegou a avenida Tiradentes, rumando diretamente ao centro, segundo os desejos de seu pai. Logo no início da avenida, um semáforo de pedestre obrigou o Monza a parar. Naquela tarde fria e de garoa, não havia ninguém para atravessar, mas o sinal obrigava a parada obrigatória.

Impaciente, seu Farid falou em tom alto:”Passa farol, Mansur”! No que foi imediatamente rechaçado pelo filho: “Pai, o farol está fechado e assim vou ser multado”!

Seu Farid não teve dúvidas: “Passa farol, Mansur, eu paga multa”! Diante de um pedido tão firme, Mansur passou o farol, fechado e seguiu rumo ao escritório, mas respeitando o limite de velocidade da avenida. Mas o libanês interveio: “Corre, Mansur, eu ‘precisa’ chegar rápido na escritório”!

O filho tentou argumentar: “Vamos ser multados por excesso de velocidade”! E seu Farid, já suando frio na testa, pediu para o filho chegar rápido a porta do prédio onde ficava seu escritório.

A viagem dos sonhos que quase virou um pesadelo? Douglas conta esse causo!

A coisa já estava dramática, e seu Farid com a cabeça para fora da janela, mesmo tomando chuva e vento frio, não bastavam para resolver o seu problema de extrema urgência.

Finalmente chegaram à porta do tal prédio. O carro nem havia parado e seu Farid já abria a porta, em claro desespero de causa. Contam os presentes que ele deu apenas o primeiro passo tentando uma corrida a escadaria do prédio, mas já no segundo passo, eles ficaram curtinhos como os de uma japonesa usando um apertado quimono.

Ele subiu a escadaria do prédio com o filho e os caronistas assistindo de dentro do Monza, em passinhos curtos e demorados. A situação já estava fora de controle.

Lavou, tá novo!

Depois de uma demora de cerca de 20 minutos, Farid Fuad voltou ao carro com outro semblante, novamente feliz e sorridente. Tudo aquilo que afligia o seu bem-estar havia sido eliminado. Mas, claro, estamos falando de um árabe que não desperdiça absolutamente nada. Em condições normais, qualquer pessoa exposta a essa situação teria se livrado da cueca, jogando-a fora por tudo que a coitada tinha passado. Mas seu Farid, não!

Ele lavou e salvou a coitada da lata de lixo. Voltou feliz, sorridente e com pequeno saco plástico na mão, que tinha em seu interior a coitadinha lavada, mas ainda molhada, que seria levada para casa para ser seca e voltar a uso. Pelejas da vida que ficam em nossa memória, hoje como histórias engraçadas de boas gargalhadas.

Meu amigo Goar? Trabalhou muitos anos como comandante na Varig, primeiro em voos nacionais e, depois, em voos internacionais. Se você usa muito viagens aéreas, há uma boa chance de ter voado com o comandante Goar, que trabalhou também durante muitos anos na Embraer, fazendo entregas técnicas de novos aparelhos da marca em todos os cantos desse nosso mundão de Deus.

Um cara divertidíssimo que, infelizmente, não encontro há décadas. Coisas da vida!

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Foto Chevrolet | Divulgação

O post Quando o desespero prevalece sobre as leis de trânsito apareceu primeiro em AutoPapo.

https://autopapo.com.br/noticia/desespero-prevalece-leis-de-transito/ encontrado originalmente em https://autopapo.com.br

[designatuniversity]

This is the 10 second video for my hand in. I wanted to use a filter that related to one of Tim Burton’s films and also have music that represented his aesthetic correctly in order to have my designs intention come across correctly; but also to link to Tim Burton’s film Frankenweenie. 

Reference link: 

https://www.youtube.com/watch?v=4N0KEz2G8Do

https://www.youtube.com/watch?v=oDYx-A47En4

The above link is where I got my intention for this video. I used Tim Burtons film Frankenweenie as a reference/inspirational point to have a direction for my video to represent my design. 

[blogiabr]

Stellar divulga aplicativos atualizados de recuperação de dados e fotos para Windows, Mac e iPhone

A Stellar, um dos principais nomes do domínio de recuperação de dados na Índia, anunciou na quinta-feira o lançamento de novas versões de seus quatro principais softw(...) source https://blogia.com.br/-/ODYx/Stellar+divulga+aplicativos+atualizados+de+recupera%C3%A7%C3%A3o+de+dados+e+fotos+para+Windows%2C+Ma

[henricsoundfan]

(Heinz Hoffmann "HenRicur")

[comixologyfrance]

Ça sent le naufrage là, non ?

Odyxes tome 1 en numérique sur comiXology.

[oilandgasupdate]

Embrace Digital Transformation With a Time Series Forecasting Tool

The digital revolution changes the way companies make decisions based on data analytics using time series forecasting tools. These tools & techniques work on various machine learning and deep learning algorithms such as LSTMs, ARIMA, Support vector regression, etc. For instance, a financial company wants someone who can automate financial data to enhance financial profitability or visibility toward a company vision. Consequently, time series forecasting aids in better intuition with data.

Time Series Forecasting Working

Time series forecasting is a data science strategy that is used to transform timed data into actionable insights as well as feed to business success. This technique is used when a lot of time labeled data resources are available then time series techniques/tools are used. Like Python has a bundle of pre-build APIs like LSTMs, ARIMA, & SVM to learn data patterns and get a visible vision for business success.

Why Are Forecasting Tools Valuable

Forecasting means predicting new values based on historical information. To forecast timed data points a bunch of time series forecasting tools are available online to make data valuable. There is a list of forecasting tools available online including Amazon time series forecasting services, Odyx yHat, and more. These Business intelligence tools benefit stakeholders in the following ways:

A better understanding of business.

Workforce optimization.

Auto system maintenance scheduling.

Financial risk analysis and risk mitigation.

Real-time power load forecasting for energy transmission organizations.

Industries Where Time Series Forecasting Tool is Useful

Irrespective of any specific industry or sector, time series forecasting techniques return fruitful results when your data has time as a feature or column in a dataset. If we talk about Odyx yHat, it eases data forecasting from the below-mentioned industries & helps business executives to set high-yielding strategies.

Agriculture: Time series analytics give insights to farmers on rainfall patterns, soil quality inspection, soil erosion, water irrigation, and fertilizer requirements. Besides, it answers stakeholders about complex measures like moisture, mist, rainfall, and more.

Soft Commodities: For near-term market development data analytics (through time series data) is used to predict prices of soft commodities like rice, cocoa, coffee, wheat, sugar, etc.

Pharmaceuticals: Pharma analytics enable pharmaceutical companies to forecast production in order to optimize regular operations. Speedup the process of drug inspection, understanding patients' data to analyze side effects of drugs, and much more is possible with time series forecasting tools like Odyx yHat.

Telecommunication: Time series forecasting tools help telecoms to process subscriber data, real-time callers' location, and signal amplification.

Transportation: Transportation is the backbone of every economy so transportation companies are in a struggle to minimize transportation overheads. Therefore, real-time time series analytics can handle a bunch of problems starting from driverless vehicles.

Conclusion

Time-labeled data has its own worth to stakeholders when they want concise answers to daily life problems. Time series forecasting tools mold them into valuable insights in the shape of dashboards (PowerBI/Tabulae) for better intuition. There are multiple options for different industries including telecom, transportation, soft commodities, and pharmaceuticals.

[henricsoundfan]

(Heinz Hoffmann "HenRicur")