Dealroom将机器学习和数据工程与强大的验证流程和强大的生态系统网络相结合。公司在几年内从种子阶段成长为独角兽。历史数据已然不够。需要使用强大算法的实时数据和预测技术。Dealroom数据收集的方式有
(1)通过机器学习和API收集公共信息:应用人工智能和算法从公共来源收集大量数据,例如新闻、公司文件、域名和贸易登记处、工作委员会、网络和应用商店分析以及投资者投资组合等
(2)在生态系统平台上与政府建立伙伴关系:与当地政府合作伙伴形成了一个相互关联的网络,共享数据和知识。这些双赢的合作伙伴关系使Dealroom能够访问独特的数据,并且由于API优先的方法而成为可能
(3)强大的验证和确认流程:无论数据是通过AI汇总还是由合作伙伴和用户提交,Dealroom始终保持对数据的广泛验证。这需要Dealroom的情报部门和团队分析师在专有验证软件的协助下进行无数小时的手工工作。
(4)数据科学团队和情报部门
Dealroom的数据科学团队使用最先进的技术(包括机器学习)来处理数据,以发现可行的预测。Dealroom的情报部门一直在寻找新的见解和趋势。
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