Публикации по теме 'analytics'
Перенесемся в маркетинг в 2025 году размышления директора по маркетингу B2B, работающего с данными
На днях мой друг спросил, каким, по моему мнению, будет маркетинг B2B к 2025 году. Это произойдет через шесть лет — не совсем за углом. Но это был забавный разговор, поэтому я решил поделиться своими мыслями и, надеюсь, пригласить к обсуждению будущих тенденций в маркетинге, основанном на данных.
1. Переход к маркетингу как источнику дохода и прибыли будет продолжаться, и те, кто не будет участвовать, увидят, что их маркетинговые команды и бюджет исчезнут.
Давно прошли те времена, когда..
Проверка гипотез: обзор
Проверка гипотез позволяет нам делать выводы о параметрах совокупности, используя данные из выборки. Чтобы проверить гипотезу в статистике, мы должны выполнить следующие шаги:
Сформулируйте нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу о параметрах совокупности. Постройте статистику для проверки выдвинутой гипотезы. Определите правило принятия решения, отклонять или не отклонять нулевую гипотезу.
Далее мы рассмотрим каждый из этих шагов.
Формулировка нулевой гипотезы и..
Искусство превращения ретроспективного взгляда в предвидение ~ теорема Байеса!
«Взгляд в прошлое - прекрасная вещь, но предвидение лучше, особенно когда речь идет о спасении жизни или некоторой боли!» - Уильям Блейк
Это мудрые слова, о которых часто говорят позже. Если бы только у нас была возможность заранее знать, что не сработает, верно? Интересно, что теорема Байеса предполагает, что мы можем использовать ретроспективу как предвидение и принимать решения, изменяющие жизнь.
Давайте попробуем понять последствия этого, рассмотрев типичную ситуацию с..
Почему подход Feature Store к большим данным — это будущее для ИИ
Автор: Х.О. Майкотт
Автоматическое извлечение признаков лежит в основе того, что делает Molecula уникальной. Концепция извлечения признаков из данных не нова и фактически была первым шагом в подготовке данных для ИИ на протяжении десятилетий. Корпоративное хранилище функций Molecula автоматически извлекает функции из всего портфеля данных компании или организации, независимо от местоположения, размера или формата. Кроме того, платформа Molecula постоянно направляет извлеченные..
Ценность в данных (пререкания)
Если вы стремитесь стать специалистом по данным, вы действительно стремитесь стать специалистом по обработке данных. Видите ли, 80% вашего рабочего времени будет потрачено на обработку данных. Это на среднем . На некоторых проектах вы будете проводить с арканом более 100% своего рабочего времени. Надеюсь, вам понравится такое.
Так что же такое обработка данных? Давайте представим себе процесс создания озера данных. Давайте также представим, что вы начинаете с целью создания..
Три императива для успешного «аутсорсинга» аналитики | DataDrivenInvestor
Я был на стороне поставщика услуг аналитики на протяжении всей своей профессиональной жизни. Я также был на руководящих должностях, на которых мне приходилось оценивать плюсы и минусы получения внешних аналитических ресурсов по той или иной причине. Побывав на обеих сторонах вопроса, я понял и оценил то, что делает партнерство успешным.
Аутсорсинг для аналитики (включая науку о данных , ИИ , машинное обучение или любой другой ваш любимый модный термин) уже некоторое время..
Анализ тональности текста с помощью тематической лексики и тем
Часть 2. Прогнозирование настроений с помощью AutoML из Google Таблиц
В моем последнем сообщении в блоге я провел небольшую демонстрацию, показывающую, почему и как вы можете создать свою собственную модель для анализа тональности текста. Предварительно обученная модель для анализа настроений Google Cloud работает хорошо во многих случаях, но ее необязательно обучать анализировать настроения, когда фразы содержат терминологию, специфичную для предметной области. К счастью, AutoML..
