Маркировка данных: почему это так важно для успеха машинного обучения

Вы устали чувствовать себя крошечным муравьем в гигантских джунглях данных? Ты не один. Компании любого размера изо всех сил пытаются осмыслить огромные объемы данных, которые они собирают ежедневно. Но что, если я скажу вам, что есть способ превратить эти джунгли в красивый, ухоженный сад? Введите прогнозную аналитику без кода.

Представьте себе прогнозирование поведения клиентов, оптимизацию маркетинговых стратегий и принятие решений на основе данных без написания единой строки кода. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Это не.

Программное обеспечение для предиктивной аналитики без кода позволяет даже наименее технически подкованному человеку использовать всю мощь своих данных.

Но почему это важно? Возьмем пример владельца малого бизнеса. Они заняты своим бизнесом, и у них нет ни времени, ни ресурсов, чтобы научиться программировать. Но они по-прежнему хотят принимать решения на основе данных, чтобы улучшить свои продажи и удовлетворенность клиентов. Благодаря предиктивной аналитике без кода они могут легко получить доступ к своим данным и делать прогнозы без необходимости нанимать команду специалистов по данным.

Но не верьте мне на слово. Согласно недавнему опросу, 72% предприятий сообщили о значительном увеличении доходов после внедрения прогнозной аналитики без кода. И это касается не только малого бизнеса — даже крупные компании запрыгивают на поезд без кода. Ожидается, что к 2025 году рынок без кода достигнет 15 миллиардов долларов.

Так что не оставайтесь в джунглях данных. Присоединяйтесь к революции без кода и превратите свои данные в прекрасный сад. С прогнозной аналитикой без кода каждый может стать мастером данных и принимать обоснованные решения для развития своего бизнеса.

Сегодня мы подробно рассмотрим три убедительных примера того, как прогностическая аналитика без кода может принести пользу вашему бизнесу.

Прежде всего, давайте поговорим о прогнозируемой оценке потенциальных клиентов. Представьте, что вы продавец, пытающийся выяснить, какие лиды являются наиболее перспективными для дальнейшего развития. Это как искать иголку в стоге сена, правда? Но с прогнозной оценкой лидов вы можете использовать свои данные, чтобы определить, какие лиды с наибольшей вероятностью превратятся в клиентов. Это как иметь карту сокровищ, которая ведет прямо к золотым самородкам.

Далее мы рассмотрим прогнозируемый отток. Отток — бич любого бизнеса, но с помощью предиктивной аналитики вы можете предсказать, какие клиенты больше всего рискуют уйти. Думайте об этом как о прогнозе погоды для вашей клиентской базы — вы можете подготовиться и принять меры до того, как грянет буря.

И последнее, но не менее важное: мы погрузимся в прогнозный кредитный скоринг. Кредитный скоринг важен для предприятий, которые ссужают деньги, но он может быть сложным. С помощью предиктивной аналитики без кода вы можете использовать свои данные, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью не выплатят свои кредиты. Это похоже на хрустальный шар, который предсказывает будущее вашего кредитного портфеля.

Итак, у вас есть три убедительных примера того, как прогнозная аналитика без кода может принести пользу вашему бизнесу.

Независимо от того, пытаетесь ли вы выявить наиболее перспективные лиды, предсказать отток клиентов или прогнозировать дефолты по кредитам, прогнозная аналитика без кода поможет вам принимать более обоснованные решения и достигать лучших результатов.

Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше о том, как использовать прогнозную аналитику без кода в своих интересах!

Маркировка данных — почему это так важно?

Данные — ключевой компонент любого успешного процесса машинного обучения. Но, как и в любом рецепте торта, ингредиент данных должен быть соответствующим образом помечен, чтобы эксперимент с машинным обучением дал наилучшие результаты.

Разметка данных — это важнейший процесс, который позволяет компьютерам понять, какие данные представляются.

Без меток данных любой конкретный набор данных мог бы выглядеть для машин как набор чисел, слов и символов, и понять, что означает каждый фрагмент данных, невозможно.

Итак, как правильно маркировать данные?

Одним из наиболее эффективных способов маркировки данных является использование человеческого интеллекта. Используя людей, которые понимают вопрос и анализируемые данные, машины могут получить контекстуальное понимание данных, которое так важно для понимания алгоритма машинного обучения. Однако люди могут давать метки для данных только при наличии определенного контекста или понимания.

Службы маркировки данных предназначены для того, чтобы дополнять знания или контекстные метки, данные людьми. Эти сервисы предоставляют надлежащие метки либо для неконтекстных, либо для неадекватно маркированных данных. Услуги по маркировке данных часто предоставляются сторонними компаниями по маркировке данных или с помощью автоматизированных методов, таких как активное обучение.

Люди чаще всего используются, когда маркируемые данные имеют много классов, которые необходимо идентифицировать и маркировать.

Автоматизированные методы чаще всего используются для данных с большими объемами, но они менее сложны.

Использование маркировки данных для обеспечения адекватного обучения алгоритма машинного обучения имеет важное значение для получения точных результатов. Маркировка данных дает машинам понимание контекста, необходимое для обучения и создания точных прогнозов в экспериментах по машинному обучению.

Благодаря маркировке данных машина может понимать предоставленную информацию и делать точные прогнозы.

Разметка данных — первый шаг к успешному машинному обучению. Чем точнее и точнее будут метки, тем успешнее результаты машинного обучения. Итак, предположим, вы хотите, чтобы ваш эксперимент по машинному обучению был успешным и точным. В этом случае вам нужно убедиться, что вы тратите много времени на то, чтобы ваши данные были хорошо помечены.

Без маркировки данных ваш эксперимент по машинному обучению никогда не даст желаемых результатов.

Помеченный набор данных для прогнозной оценки потенциальных клиентов

Предиктивная оценка потенциальных клиентов — это как хрустальный шар для бизнеса. Это позволяет компаниям прогнозировать, какие лиды с наибольшей вероятностью превратятся в платящих клиентов. Но ему нужна правильная информация, чтобы давать точные прогнозы. Вот где вступает в действие маркировка данных.

Представьте, что вы продавец, пытающийся предсказать, какие лиды приведут к конверсии. Ваш босс дает вам список потенциальных клиентов, но он мог бы быть и в лучшем состоянии.

В некоторых лидах отсутствует информация, а столбец «конвертировано» не соответствует действительности. Кто-то говорит «да», кто-то говорит «нет», а кто-то вообще ничего не говорит. Это похоже на попытку предсказать будущее с помощью мутного хрустального шара — вы можете сделать обоснованное предположение, но не можете быть уверены.

Теперь представьте, что у вас есть команда специалистов по маркировке данных, очищающих этот список. Они заполняют недостающую информацию и обеспечивают согласованность столбца «конвертировано». Глядя на этот список, кажется, что хрустальный шар наконец прояснился. У вас есть основа, чтобы увидеть, какие лиды с наибольшей вероятностью конвертируются с гораздо большей точностью.

Надлежащая маркировка данных — это то же самое, что дать вашей прогнозной модели оценки потенциальных клиентов кристально ясное представление о будущем. Он обеспечивает четкие и согласованные метки, особенно для целевого столбца, который в данном случае является «преобразованным».

С правильно помеченным набором данных прогностическая модель может делать точные прогнозы и теперь готова к прогностической аналитике.

Преимущества правильно помеченного набора данных с целевым столбцом многочисленны. Это позволяет компаниям расставить приоритеты в своих усилиях, сосредоточив внимание на лидах, которые с наибольшей вероятностью конвертируются. Это также помогает им выявить закономерности и тенденции в своей клиентской базе, которые они могли упустить. Кроме того, это позволяет более эффективно использовать ресурсы, поскольку компании могут сэкономить время и деньги на лидах, которые вряд ли конвертируются.

Вы можете увидеть Живое демо прогнозирующего подсчета лидов здесь.

Помеченный набор данных для прогнозного оттока клиентов

Прогнозируемый отток клиентов. Это звучит как что-то из научно-фантастического фильма, но на самом деле это ценный инструмент для бизнеса. Представьте себе, что у вас есть инструмент, который может предсказать, какие клиенты вскоре покинут вашу компанию. Это именно то, что делает прогнозирующий отток.

Но прежде чем использовать этот хрустальный шар, вы должны убедиться, что он правильно откалиброван. И здесь на помощь приходит маркировка данных.

Допустим, у вас есть набор данных с информацией о клиентах, включая их историю покупок и взаимодействия со службой поддержки. Но в нем отсутствуют важные данные, а отметки о том, ушел ли клиент, противоречивы.

Это все равно, что пытаться предсказать погоду с помощью сломанного термометра. Вы можете получить общее представление, но оно должно быть более точным.

Надлежащая маркировка данных может повысить точность вашей прогнозной модели оттока, предоставляя точные и последовательные метки. Представьте, если бы ваш термометр работал идеально, вы могли бы точно предсказывать погоду.

То же самое относится и к прогнозируемому оттоку. Предоставляя последовательную целевую колонку — Отток ДА / НЕТ — ваша модель может прогнозировать отток клиентов с большой точностью.

Теперь давайте посмотрим на пример набора данных после правильной маркировки данных.

Вся информация о клиентах является полной и последовательной, а в целевом столбце четко указано, ушел ли клиент.

Но преимущества адекватно помеченных данных продолжаются и дальше. Теперь с четким целевым столбцом ваш набор данных готов для прогнозной аналитики. Вы можете использовать его для выявления закономерностей и тенденций в поведении клиентов и принятия обоснованных решений по удержанию лучших клиентов.

Так что не позволяйте грязным данным испортить ваши прогнозы. Инвестируйте в правильную маркировку данных для успешного прогнозирования оттока.

Вы можете увидеть Живое демо прогнозируемого оттока клиентов здесь.

Помеченный набор данных для прогнозного кредитного скоринга

Прогнозирующий кредитный скоринг предсказывает, какие клиенты, скорее всего, возьмут ссуду или кредит. Это все равно, что обладать силой супергероя, чтобы знать, кто, скорее всего, доверит вам свои деньги. Но, как и любую сверхспособность, ее нужно использовать правильно и с правильными инструментами. Вот где вступает в действие маркировка данных.

Представьте, что вы — компания, пытающаяся предсказать, какие клиенты, скорее всего, возьмут кредит. У вас есть набор данных с информацией о ваших клиентах — их доходе, кредитном рейтинге и т. д. Но нужно кое-что добавить.

Целевой столбец — тот, который сообщает вам, взял ли клиент кредит — отсутствует или непоследовательен. Это все равно, что пытаться предсказать погоду, не зная, идет ли дождь или солнечно. Вы можете сделать предположение, но вы не будете очень точны.

Теперь представьте тот же набор данных, но с правильной маркировкой данных. Целевой столбец четкий и последовательный. Это как иметь метеоролога, который говорит вам, идет ли дождь или солнечно. Вы точно знаете, чего ожидать, и можете делать гораздо более точные прогнозы.

Маркировка данных — это как добавление компаса в ваш прогнозный кредитный скоринг. Это помогает вам перемещаться по данным и находить закономерности, необходимые для точных прогнозов. При правильной маркировке данных ваш набор данных похож на карту сокровищ — он показывает, где находится золото.

Прогностический кредитный скоринг — это суперсила для бизнеса, а маркировка данных — ключ к полному раскрытию его потенциала. Это как метеоролог и компас в вашем путешествии — он помогает вам ориентироваться в данных и находить закономерности, необходимые для точных прогнозов. При правильной маркировке данных ваш набор данных похож на карту сокровищ, и вы можете использовать прогнозную аналитику, чтобы копать глубже и находить еще более ценные идеи. Не позволяйте прогнозному кредитному скорингу быть похожей на погоню за дикими гусями — инвестируйте в правильную маркировку данных и превратите ее в поиск сокровищ.

Заключение

Маркировка данных может показаться незначительной частью пути машинного обучения, но она необходима для успеха. Думайте об этом как о кулинарии — прежде чем вы сможете приготовить вкусное блюдо, вам нужно знать, какие ингредиенты у вас есть и как их приготовить. То же самое и с вашим проектом машинного обучения — вы должны понимать данные, с которыми работаете, прежде чем делать что-либо еще.

Маркировка данных — это процесс сортировки и классификации огромных объемов необработанных данных по единым меткам, что позволяет алгоритму машинного обучения выявлять закономерности и делать точные прогнозы. Маркировка данных специально для проекта машинного обучения обеспечивает более высокое качество и точность данных. Обеспечивая пометку или маркировку определенных атрибутов или функций, алгоритмы машинного обучения могут более эффективно анализировать огромные объемы данных.

Более точная маркировка данных также означает более точные и ценные результаты машинного обучения. Правильно размеченные данные дают проекту ML основу для изучения, в то время как неправильная маркировка может привести к необоснованным результатам или неверным выводам. Затем алгоритм машинного обучения полагается на эти правильно помеченные компоненты для правильного распознавания объектов и создания ценных прогнозов.

Маркировка данных не только сделает результаты машинного обучения более точными, но и сэкономит вам значительное время на разработку. Правильно маркируя свои данные, вы можете легко настроить алгоритмы машинного обучения, используемые в вашем проекте, для получения результатов, более точно соответствующих вашим потребностям. Например, вы можете использовать разные ярлыки для разных сегментов клиентов или размеров рынка, чтобы быстрее и точнее получать информацию.

Инвестирование в правильную маркировку данных для проектов машинного обучения приведет к точным и заслуживающим доверия результатам. Если метки данных не применяются должным образом, алгоритмы машинного обучения могут быть введены в заблуждение из-за отвлекающих или нерелевантных шаблонов данных и не могут эффективно распознавать значимую информацию.

С надежными, правильно помеченными данными алгоритмы машинного обучения могут более уверенно запускать процесс прогнозирования.

Не позволяйте маркировке неверных данных стать отправной точкой вашего пути к машинному обучению.

Надлежащая маркировка данных обеспечивает основу для успеха и гарантирует получение точных и значимых результатов машинного обучения. Инвестируйте в правильную маркировку данных и убедитесь, что она является основой вашего проекта машинного обучения.

Маркировка данных — неотъемлемая часть успеха машинного обучения. Он гарантирует точность и актуальность данных, используемых для обучения моделей, и может предотвратить ошибки и повысить производительность моделей машинного обучения. Благодаря новейшим технологиям, таким как искусственный интеллект и глубокое обучение, маркировка данных развивается и может помочь повысить точность маркировки данных.

Инвестирование в правильную маркировку данных является ключом к достижению наилучших результатов от моделей машинного обучения. Если вы хотите получить максимальную отдачу от своих моделей машинного обучения, подумайте о том, чтобы попробовать инструменты машинного обучения без кода, чтобы прогнозировать ваши размеченные данные без написания единой строки кода.

Обращайтесь, если вам нужна помощь!

Нравится содержание? Давайте подключимся.

Если вы считаете, что этой статьей стоит поделиться, расскажите о ней и помогите другим узнать о ее ценности.

Забавный совет: попробуйте нажать кнопку хлопка, чтобы произошло волшебство! ❤️

Вы можете связаться со мной в LinkedIn.

Первоначально опубликовано в Блоге GGraphite Note 16 января 2023 г.