Unsere Plattform setzt auf fortschrittliche Datenverarbeitungstechniken für das Energiemanagement, denn fundierte Entscheidungen erfordern qualitativ hochwertige Daten. Daher stellt unsere Methodik sicher, dass alle Analysen auf verlässlichen und sauberen Daten basieren.

Unser Datenbereinigungsprozess verwendet Z-Score-Filterung und Anomalieerkennung, um Unregelmäßigkeiten in Energiedatenströmen zu identifizieren und zu korrigieren. Bei Datenlücken wenden wir Imputationsverfahren an, die die Kontinuität aufrechterhalten und gleichzeitig die statistische Integrität bewahren. Jedes Modell wird einer strengen Validierung unterzogen, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen auf echten Mustern und nicht auf Zufällen basieren.

Unterstützend dazu verbessert unser MLOps-Framework die Modellleistung durch automatisches Retraining und A/B-Tests, so dass Ihr System genauer wird, ohne dass Ihr Team technisch eingreifen muss.