Company2Vec: Uma Nova Maneira de Analisar Empresas
Um método pra comparar empresas na Alemanha usando dados online.
― 5 min ler
Company2Vec é um método novo que ajuda a entender e comparar empresas na Alemanha com base na presença online delas. Ele analisa informações de sites de empresas para criar um panorama detalhado do que cada uma faz. Usando esse método, a gente consegue ver o quanto as empresas são parecidas ou diferentes entre si de várias maneiras.
O que é Company2Vec?
Company2Vec pega informações de sites de empresas, que geralmente têm uma porção de dados não estruturados, ou seja, não organizados de um jeito claro. Ele usa uma técnica chamada Word2Vec, que tem se mostrado eficaz em transformar palavras em dados numéricos que podem ser facilmente comparados. O objetivo é criar uma forma de entender as atividades das empresas através do conteúdo online delas.
A Importância dos Sites das Empresas
Os sites das empresas são recursos essenciais. Eles têm uma baita quantidade de informações sobre o que a empresa faz, seus produtos e serviços. Mas, muitas vezes, essas informações estão escritas em linguagem natural, o que dificulta a análise por máquinas. O Company2Vec resolve esse problema convertendo textos e imagens dos sites em um formato numérico que as técnicas de aprendizado de máquina podem usar.
Como o Company2Vec Funciona?
O processo de usar o Company2Vec começa com a coleta de dados de quase 42 mil sites de empresas. Esses dados incluem textos das páginas e imagens que ajudam a descrever as empresas. O texto é transformado em um formato que captura o significado das palavras e, ao mesmo tempo, reduz a quantidade de dados que precisa ser processada.
Criando Embeddings de Empresas
O Company2Vec gera o que chamamos de embeddings de empresas. Esses são representações numéricas das empresas que refletem suas atividades comerciais. Usando esses embeddings, conseguimos comparar diferentes empresas facilmente e ver o quanto são parecidas com base nas informações disponíveis em seus sites.
Aplicações no Setor Bancário
Os embeddings de empresas têm aplicações práticas, especialmente no setor bancário. Os bancos podem usar esses dados para identificar e entender melhor potenciais clientes. Por exemplo, analisando os embeddings, eles conseguem encontrar empresas com objetivos de negócios parecidos e que podem estar interessadas nos mesmos produtos financeiros.
Previsão de Indústrias
Outra aplicação importante do Company2Vec é na previsão de setores. Ele ajuda a categorizar empresas em diferentes áreas com base na presença online delas. Isso é bem útil porque categorias tradicionais podem não refletir com precisão o que uma empresa faz se ela atua em mais de um setor.
Medindo Similaridades
Com o Company2Vec, é possível medir o quanto diferentes empresas são parecidas. Isso é feito usando uma coisa chamada Distância Cosseno, que ajuda a comparar as representações numéricas das empresas. Entendendo essas similaridades, as empresas podem identificar potenciais parceiros de negócios ou concorrentes.
Segmentando Empresas
O Company2Vec também pode classificar empresas em diferentes segmentos com base nas atividades comerciais delas. Para isso, são usadas Técnicas de Agrupamento. Essas técnicas juntam empresas semelhantes, permitindo uma visão melhor sobre as estruturas e relações da indústria.
Os Benefícios do Company2Vec
Os principais benefícios de usar o Company2Vec incluem:
- Análise Detalhada: Oferece uma comparação mais detalhada das empresas do que métodos tradicionais.
- Insights Baseados em Dados: Ao se basear em dados reais dos sites das empresas, a análise é mais concreta.
- Aplicações Versáteis: Pode ser usado em várias indústrias, principalmente em bancos e finanças.
Desafios e Limitações
Embora o Company2Vec apresente várias oportunidades, ele também enfrenta desafios. Por exemplo, nem todos os sites de empresas fornecem informações detalhadas. Alguns podem ter conteúdo limitado, dificultando comparações precisas. Além disso, podem haver nuances na linguagem que levam a mal-entendidos sobre o que as empresas realmente fazem.
Direções Futuras
Pensando no futuro, ainda há espaço para melhorias nas metodologias usadas no Company2Vec. Pesquisas futuras poderiam explorar formas de incorporar dados adicionais, como relatórios financeiros ou atividades em redes sociais. Isso poderia fornecer uma visão mais completa das atividades de uma empresa.
Conclusão
O Company2Vec representa um grande avanço na forma como analisamos e comparamos empresas na Alemanha. Ao utilizar dados dos sites das empresas e transformá-los em insights significativos, ele ajuda negócios, especialmente bancos, a tomar decisões mais informadas. À medida que o mundo dos negócios continua a evoluir, ferramentas como o Company2Vec se tornarão cada vez mais valiosas para entender as relações e dinâmicas em várias indústrias.
Título: Company2Vec -- German Company Embeddings based on Corporate Websites
Resumo: With Company2Vec, the paper proposes a novel application in representation learning. The model analyzes business activities from unstructured company website data using Word2Vec and dimensionality reduction. Company2Vec maintains semantic language structures and thus creates efficient company embeddings in fine-granular industries. These semantic embeddings can be used for various applications in banking. Direct relations between companies and words allow semantic business analytics (e.g. top-n words for a company). Furthermore, industry prediction is presented as a supervised learning application and evaluation method. The vectorized structure of the embeddings allows measuring companies similarities with the cosine distance. Company2Vec hence offers a more fine-grained comparison of companies than the standard industry labels (NACE). This property is relevant for unsupervised learning tasks, such as clustering. An alternative industry segmentation is shown with k-means clustering on the company embeddings. Finally, this paper proposes three algorithms for (1) firm-centric, (2) industry-centric and (3) portfolio-centric peer-firm identification.
Autores: Christopher Gerling
Última atualização: 2023-07-18 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.09332
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09332
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.