2019 Stratifyd 年中成绩单

Stratifyd在2019年上半年取得显著成就,包括创始人汪晓宇博士入选CharlotteBusinessJournal年度40名40岁以下杰出人才榜单,赢得TheStevie®Awards铜奖,被Forrester推荐为全球优秀数据分析厂商之一,以及被Growjo评为成长最快公司。公司计划业务收入翻倍,拓展Fortune1500强客户群,增强国际品牌影响力。

2019已经过去一大半,对于 Stratifyd 来说,这是非常关键的一年,站在年中的时间节点回顾过去的7个月,我们对自己做了一个小结,简单回顾一下这一年 Stratifyd 的重要事件,温故而知新,看看我们离实现全年目标又近了多少?

2019年 3 月29 日,Charlotte Business Journal 2019 年度40 名40 岁以下杰出人才榜单(CBJ 40 under 40)公布,Stratifyd 创始人兼CEO 汪晓宇博士(Derek)成功登榜!

4 月末,Stratifyd 赢得第17 届美国年度商业大奖颁发的The Stevie® Awards。Stratifyd 凭借AI 驱动的客户数据分析解决方案,在人工智能/机器学习(Artificial Intelligene / Machine Learning)领域获铜奖。‍

时隔不久,知名咨询机构Forrester发布了一份报告,其中 Stratifyd 被推荐为全球41家优秀数据分析厂商之一。

而在刚刚过去的6月底,Stratifyd 被 Growjo 评为“一家真正致力于成长和成为行业领导者的公司”。根据该网站的先进算法,Stratifyd 名列北卡罗莱纳州的第五位,是业界公认的200家成长最快的公司。‍‍

综上可见,半年以来我们的付出似乎得到了一份还不错的答卷。然而,没有我们日益壮大的优秀团队,这些成就是不可能实现的。

伴随公司的不断发展,Derek和领导团队致力于加强合作伙伴关系,获得Fortune 1500强的新客户,扩大平台的用户基础,吸引本地和国际人才的加入。

今年3月20日,Shannon Ayers加入Stratifyd,担任CFO。在加入公司的短短时间里,Ayers已经看到了业务收入和员工规模的巨大增长。

Ayers说:“2019年,我们计划完成业务收入超过100%的增长。”“随着与Fortune 1500强客户不断深入的合作,我们也很期望能在国际上扩展我们的品牌影响力。”‍

“这是我们自获得B轮融资以来的第一个完整财年,”Stratifyd CRO Brad Fleeman说,“我们将销售团队规模扩大了一倍,并聘请了国际销售代表来管理欧洲、中东和非洲。这对Stratifyd来说也是一个令人兴奋的时刻。”

中国区运营VP Catherine 表示,2019年上半年Stratifyd 中国团队已经全面组建完毕。从市场、销售、行业解决方案到售前售后技术支持,建立了高效完整的运营体系,下半年将全力发展中国市场,同时依托国际合作伙伴关系挖掘亚太地区日本和新加坡等一些市场机会,我们相信以中国市场为中心的亚太区将成为日后最重要的业绩增长点。

到2020年,我们的目标是将平台的用户基础增加30%,并搭载30多个全球 Fortune 1500强客户。关注客户当前和未来的需求,不仅有助于提高客户满意度,还有助于推动平台内的创新。

安全第一的心态

Stratifyd 正在努力获得PCI认证并成为soc2(全球最严的数据安全审计认证)兼容的供应商。虽然平台并不会主动抓取PCI数据,但我们的依旧保持积极主动的态度,帮助保护客户数据的完整性。

除此之外,公司还申请了privacy shield 认证,以确保我们符合美、英两国的安全标准。

直面大数据最后的“边界”

非结构化数据被广泛认为是大数据行业的最后一个前沿领域,自从我们成立以来,Stratifyd 在消除采用数据分析的障碍方面发挥了带头作用。通过使用无监督机器学习,我们的人工智能解决方案抓取,分析,并几乎实时的可视化全渠道客户反馈。

“看着未知的见解变得鲜活起来,并把这些结果可视化,就能让它成为现实,”Stratifyd CTO Kevin O 'Dell 说,“这有助于打破数据分析过程中的瓶颈。”

One Platform, Infinite Solutions

一个提供无限可能的平台‍‍

在2019年接来下的工作计划中,Stratifyd 将推出几个全新的、前沿性的解决方案,帮助解决企业面临的特殊问题。在预测分析解决方案成功推出后,我们还将开发包括对非结构化数据的异常检测和用于名称实体识别的新图形系统。

“另外还有一个更加重磅的好消息也要给大家做一个预告,Stratifyd 生态系统和语音分析团队正在开发一个全新的项目,Stratifyd CTO Kevin O 'Dell 认为在新项目的研发与落地过程中 Stratifyd 完全可以与客户和合作伙伴一起为市场带来全新的、令人兴奋的解决方案,这将是一次超出 Stratifyd 公司本身并且会对整个行业和产业带来无限想象的实践。”

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Stratifyd 大数据智能分析平台兼具实时交互、图像可视化、非结构化数据和结构化数据的分析能力,识别差异化标签数据,可以帮助各种规模的企业快速、科学、精准地定位客户、员工,以及市场中的海量文本反馈信息,洞察其商业价值,提升企业的经济效益。

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### 关于BCG数据模拟与分析 在讨论BCG(波士顿咨询集团矩阵,Boston Consulting Group Matrix)的数据模拟和分析时,可以借助多种编程工具和技术来实现其功能。以下是具体的方法: #### 数据模拟 为了生成用于BCG矩阵分析的假想数据,可以通过Python编写脚本来随机生成市场增长率和市场份额的相关数值。 ```python import random def generate_bcg_data(num_products=10): data = [] for i in range(num_products): product_name = f'Product_{i+1}' market_growth_rate = round(random.uniform(0.01, 0.5), 2) # 市场增长率 (1% 到 50%) relative_market_share = round(random.uniform(0.1, 5.0), 2) # 相对市场份额 (0.1 到 5倍) data.append({ 'product': product_name, 'market_growth_rate': market_growth_rate, 'relative_market_share': relative_market_share }) return data bcg_simulated_data = generate_bcg_data() for item in bcg_simulated_data: print(item) ``` 此代码片段展示了如何生成一组产品及其对应的市场增长率和相对市场份额[^1]。 #### 数据分析 对于已有的或模拟出来的BCG数据,可以利用Python中的Pandas库来进行进一步处理并绘制BCG矩阵图。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 将之前生成的数据转换成DataFrame df = pd.DataFrame(bcg_simulated_data) # 定义分类逻辑 conditions = [ (df['market_growth_rate'] >= 0.1) & (df['relative_market_share'] >= 1), (df['market_growth_rate'] >= 0.1) & (df['relative_market_share'] < 1), (df['market_growth_rate'] < 0.1) & (df['relative_market_share'] >= 1), (df['market_growth_rate'] < 0.1) & (df['relative_market_share'] < 1) ] values = ['Stars', 'Question Marks', 'Cash Cows', 'Dogs'] df['category'] = pd.Series(pd.np.select(conditions, values)) # 绘制散点图表示BCG矩阵 plt.figure(figsize=(8, 8)) scatter = plt.scatter(df['market_growth_rate'], df['relative_market_share'], c=pd.Categorical(df['category']).codes, cmap='viridis') handles, labels = scatter.legend_elements(prop="colors", alpha=0.6) legend = plt.legend(handles, values, loc="upper right", title="Categories") plt.axhline(y=1, color='r', linestyle='-') # 横线代表相对市场份额阈值 plt.axvline(x=0.1, color='b', linestyle='-') # 竖线代表市场增长率阈值 plt.xlabel('Market Growth Rate (%)') plt.ylabel('Relative Market Share') plt.title('BCG Matrix Analysis') plt.show() ``` 上述代码实现了基于条件判断的产品类别划分,并通过Matplotlib绘制成直观的BCG矩阵图表。 #### 工具推荐 除了手动编码外,还可以采用一些现成的商业智能工具辅助完成更复杂的任务。例如Stratifyd这样的增强智能平台能够整合多源数据快速得出有价值的业务洞见[^4];而对于专注于统计建模的需求,则有SPSS、SAS等经典选项可供选择。 ### 注意事项 尽管掌握这些技术和工具有助于提升工作效率,但对于从事此类工作的专业人士而言更重要的是理解整个项目的实施流程而非仅仅关注底层的技术细节[^2]。 ---
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