Публикации по теме 'analytics'


Обзор разработчиков Qlik Branch 🔦
В ролях: Карли Уилсон В третьем выпуске нашего обзора для разработчиков Qlik Branch мы представляем Карли Уилсон - еще одного выдающегося члена нашего сообщества. Узнайте больше о ней в разделе вопросов и ответов ниже и свяжитесь с ней в Twitter или Slack ([at] CarlyWilson). Немного забавного фона Компания: Expedia ✈️ Любимая легенда разработчиков: Грейс Хоппер Любимый фильм: "Искупление Шоушенка" А теперь давайте копнем ... Расскажите немного о себе… как долго..
Математика машинного обучения
За последние несколько месяцев несколько человек связались со мной по поводу своего энтузиазма по поводу того, чтобы войти в мир науки о данных и использовать методы машинного обучения (ML) для исследования статистических закономерностей и создания безупречных продуктов, основанных на данных. Однако я заметил, что некоторым на самом деле не хватает математической интуиции и основы для получения полезных результатов. Это основная причина, по которой я решил написать этот пост в блоге. В..
Примеры компромисса смещения дисперсии в глубоком обучении
Примеры компромисса смещения дисперсии в глубоком обучении Вступление Ааа ... компромисс между смещением и дисперсией ... Вы, наверное, уже видели множество статей, написанных на эту тему по всему Интернету. Это не похоже на одно из них. Кажется, что не хватает примеров, касающихся глубокого обучения, о том, как на самом деле выглядят (высокая / низкая) систематическая ошибка и дисперсия. Надеюсь, этот пост восполнит этот пробел. Вот что я хотел бы рассказать: Краткое..
Визуализация, аналитика и машинное обучение
Введение: Броские содержательные визуализации, способные рассказать историю с использованием данных, являются кульминацией любого проекта по науке о данных. Мое знакомство с инструментами визуализации началось почти два десятилетия назад, в 2000 году, когда я начал работать над Business Objects. После этого я активно использовал Tableau и стал фанатом Tableau. Quick Intelligent Insights с использованием алгоритмов машинного обучения — сильная сторона Power BI, которую я обнаружил..
Библиотеки Python для освоения в качестве специалиста по данным
Вы когда-нибудь думали об изучении Python, чтобы начать свое путешествие по науке о данных, но не знали, с чего начать? Если да, то этот блог для вас. В этом блоге я расскажу обо всех библиотеках, которые вам нужно изучить как Data Scientist. Я надеюсь, что все знают, как установить эти библиотеки в вашей среде Python. Помимо этого, вот библиотеки Python, которые вам нужно знать, чтобы стать специалистом по данным. Панды Pandas — это пакет Python, в котором есть все, что вам нужно..
Использование машинного обучения для прогнозирования пожизненной ценности клиента
На клиентоориентированном рынке, в котором мы живем сегодня, очень важно знать пожизненную ценность клиента (CLV). Почему? Это помогает предприятиям сосредоточить свою деятельность на своих наиболее «прибыльных» клиентах. Чем лучше бизнес понимает CLV, тем лучше будет создавать стратегии для их удержания. Но многие предприятия продолжают игнорировать этот важный вклад. Любые дебаты вокруг CLV неизменно вызывают принцип Парето, а именно: 20% ваших клиентов представляют 80% ваших..
Как задавать вопросы, которые может решить наука о данных.
У моих студентов часто возникают проблемы с поиском хороших вопросов по науке о данных. Обычно это происходит потому, что им еще предстоит выяснить, как вопросы соотносятся с решениями данных. Мне показалось полезным использовать Таксономию Блума с технологиями обработки данных, чтобы нарисовать более четкую картину. Поначалу инструменты для анализа данных могут показаться очень ограниченными, но мы можем перефразировать большинство реальных вопросов на языке наших инструментов...