Публикации по теме 'analytics'
Три способа, которыми менеджеры по продукту могут использовать данные
На прошлой неделе я выступал в «беседе у камина» на Саммите по аналитике продуктов Amplitude в Санта-Монике, Калифорния.
Аудитория: менеджеры по продуктам, инженеры и специалисты по обработке данных - тройка, с которой я работаю изо дня в день в Shopify.
Вот три основных вывода (и единственный огонь) из моего выступления:
🔥 Чтобы повлиять на принятие решений, вам нужны ИСКУССТВО и НАУКА. 🔥
Эта убийственная точка данных, которую вы часами копались в хранилище данных? Этого не..
A6: NumPy (Часть 2): Индексирование, нарезка, широковещательная передача, модное индексирование, логическое маскирование и универсальное ...
Эта статья является частью серии «Наука о данных с нуля - могу ли я» .
Щелкните здесь, чтобы перейти к предыдущей статье / лекции на тему« A5: NumPy (Часть 1): массивы, случайный модуль, методы и атрибуты массивов .»
Привет, ребята! В предыдущей статье / лекции мы узнали о массивах NumPy, а также о других основных концепциях NumPy. Давайте продолжим и поговорим об индексировании, нарезке, широковещании, необычном индексировании и логическом маскировании . Мы также..
Три основных ошибки в машинном обучении
Мифология, связанная с машинным обучением, может привести к неправильному суждению о том, когда и как его применять.
У меня было как бы обратное знакомство с аналитикой. Моим первым серьезным участием в каком-либо специализированном аналитическом проекте был проект машинного обучения. Я имею в виду, если вы собираетесь это сделать, почему бы не сделать все возможное?
Не то чтобы я жалуюсь. Это был потрясающий опыт обучения. Это научило меня многому о технических подходах к продвинутой..
Изучение регрессионного анализа Python - часть 2: Использование простой линейной регрессии
В части 1 мы начали с основных настроек . Регрессионный анализ можно определить как процесс поиска этих наиболее подходящих моделей, которые также придерживаются наших предположений, носит исследовательский характер, и нам необходимо опробовать различные комбинации параметров, а также нам необходимо выполнить некоторые шаги анализа.
Обычно мы используем следующие основные шаги в задачах регрессионного анализа.
1. Начните с исследовательской гипотезы. Затем мы определяем переменные..
Открытые инновации: пять исследовательских проектов в области искусственного интеллекта, к которым вы можете получить доступ прямо сейчас.
В последние несколько лет искусственный интеллект стал огромной темой, и некоторые назвали его влияние «самой важной универсальной технологией нашей эпохи» (HBR, 2017). Для большинства людей до сих пор неизвестно, как это работает на самом деле. Для аналитиков и специалистов по обработке данных, создающих эти новые системы, это место представляет собой элегантное пересечение науки и искусства, которое перекликается со свободным духом хакера и творческим духом художника.
Для..
Как три тенденции аналитики 2019 года меняют статус-кво
Требования цифрового предприятия побуждают к быстрым инновациям в направлении расширенной аналитики
Прежде чем мы углубимся в это, позвольте мне наложить это обсуждение на основную бизнес-тенденцию, которая стоит за некоторыми из этих технологических тенденций. Цифровая трансформация.
«Цифровая трансформация знаменует собой радикальное переосмысление того, как организация использует технологии, людей и процессы для радикального изменения эффективности бизнеса», — говорит Джордж..
Вычисление медианы с накоплением
Вычисление медианы в SQL никогда не казалось простым. Некоторые механизмы SQL даже не имеют прямой медианной функции. Как правило, вы запускаете функцию для необработанных данных, чтобы вы хотя бы знали, как выглядят агрегированные данные. Однако давайте добавим кривую. Что делать, если все данные уже были агрегированы, и у вас не было доступа к необработанным данным. Вместо этого у вас была только таблица высокого уровня. Например, предположим, что данные выглядели так, как показано..
