Публикации по теме 'analytics'


Введение в прогнозирование временных рядов ARIMA, SARIMA и Auto ARIMA
В этом уроке мы получим доступ к биржевой информации Apple с помощью yfinance API. Эта статья и все используемые материалы предназначены только для образовательных целей и не являются советом по инвестированию. Репозиторий на GitHub Временной ряд  – это последовательность точек данных, которые последовательно появляются в течение определенного периода времени. Временные ряды могут быть годовыми (например, годовой бюджет), ежеквартальными (например, расходы), ежемесячными..
Аналитика в нефтегазовой отрасли
Отрасль разведки и добычи нефти и газа (O&G) постоянно сталкивается со многими проблемами, такими как быстро меняющиеся рыночные условия, нормативные требования, нестабильные цены и колебания мирового спроса. Нефтегазовые компании неустанно стремятся повысить свою операционную эффективность, снизить себестоимость продаваемых товаров, максимизировать выручку и размер прибыли. Поскольку компании пытаются справиться с давлением цен и спроса и бороться за долю на мировом рынке, ценность..
Консультации на основе ИИ: автоматизация аналитических задач с помощью машинного обучения
Машинное обучение — это мощный инструмент, который можно использовать для автоматизации рутинных аналитических задач, высвобождая время и ресурсы для консультантов. Используя возможности алгоритмов машинного обучения, консультанты могут получать ценную информацию и делать более точные прогнозы, а также экономить время и деньги. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать машинное обучение для автоматизации повседневных аналитических задач, и предоставим несколько примеров того,..
A/B-тестирование против многоруких бандитов
Это быстро переросло в ограбление A/B-тестирования. В моей предыдущей статье я указал на многочисленные недостатки A/B-тестирования, когда речь идет о фиксированных размерах выборки, медленном обучении и недостаточной информации, которую вы получаете от A/B-тестирования (если только аналитик данных не потратит огромное количество время вручную анализируя результат). Общий фон (не беспокойтесь, мы углубимся в детали позже) По сути, A/B-тестирование — это метод исследования, при..
Как сделать потрясающие 3D-сюжеты для лучшего повествования?
Прежде чем мы начнем, это не борьба между 2D и 3D-графиками, и это не означает, что 3D-графики превосходят 2D, потому что у них есть одно дополнительное измерение. Фактически, я из тех, кто старается не добавлять в сюжет слишком много, чтобы сюжет потерял свой собственный сюжет. Но бывают случаи, когда вы знаете, что можете лучше рассказывать истории, используя трехмерные сюжеты. Эта статья поможет вам в таких случаях! 3D-сюжеты, построенные правильным образом для правильных целей,..
Лечение ненормальности с помощью преобразования Бокса-Кокса
В моем практическом проекте аналитическое решение было разработано на основе машинного обучения. И во вселенной машинного обучения распределение вероятностей является ядром. Среди всех распределений вероятностей нормальное распределение (также известное как распределение Гаусса) находится в центре внимания. В большинстве распространенных случаев использования алгоритмов машинного обучения, прежде чем спешить с приложением, аналитикам предлагается сначала проверить распределение независимых..
Precision, Recall или F1 Score: что лучше всего подходит для вашей бизнес-задачи?
В большинстве случаев ответы на бизнес-задачи имеют 2 и более вариантов. Если цель состоит не в том, чтобы найти числовой вывод; вероятно, вам придется иметь дело с моделью классификации . Вы только что настроили свою модель классификации и сделали прогноз на проверочном наборе . Следующим шагом будет измерение соответствия вашей модели реальной жизни. Точность, прецизионность, полнота, показатель F1, AUC-ROC, логарифмическая потеря — это общие показатели для измерения..