Публикации по теме 'analytics'
Прогнозирование неплатежей по долгам с помощью алгоритмов классификации без кода
Прогнозирование вероятности будущих событий, таких как мошенничество или неплатежи, является классическим вариантом использования машинного обучения. Благодаря интерфейсу перетаскивания, Monument упрощает решение этой проблемы классификации. В этом руководстве мы за считанные минуты будем использовать реальные данные о вероятности дефолта по кредитной карте , чтобы обучить алгоритм для обнаружения дефолтов по платежам.
Получение и проверка данных
В Папке данных репозитория..
Аналитика фэнтези-футбола с использованием машинного обучения
Заявление об ограничении ответственности: эта статья отражает мои собственные взгляды и не отражает взгляды людей или организаций, с которыми я связан в профессиональном или личном качестве, если не указано иное.
Что бы вы сделали, если бы могли предсказать исход спортивного события? Я знаю, что бы сделал, и это требует очень многих долларов.
Мы живем в то время, когда вычислительные мощности дешевы, данных много, а рынок ставок на спорт развит. В мае 2018 года агентство Bloomberg..
Здоровая пища
Здоровое питание - это только веганство и соблюдение диеты, или сообщество упоминает больше повествований на эту тему?
На прошлой неделе за кружкой пива в баре неподалеку еще одна моя подруга с гордостью объявила, что перешла на веганскую диету, потому что она считает ее более здоровой и хочет лучше заботиться о своем теле. Как обычно, это была ночь, полная дискуссий о различных интерпретациях здорового образа жизни. Эта тема в целом вызывает большой ажиотаж, особенно в социальных..
«Все модели неверны, некоторые полезны» ≠ Моделирование - бесполезное занятие.
Фраза « Все модели неправильные, некоторые полезны » используется довольно широко. Некоторые понимают это в очень буквальном смысле, подразумевая, что «моделирование - бесполезное занятие».
Это ужасное недоразумение, и мы вскоре увидим почему.
«Все модели ошибочны, некоторые полезны» - это афоризм (то есть краткое выражение общей истины). Но афоризм в данном случае приводит к неверному толкованию.
Во-первых, важно понимать, что такое моделирование.
Цель моделирования -..
ИИ и аналитика — часть третья
Вы знаете, как использовать и улучшать свою аналитику?
Инструменты на основе ИИ поддерживают операционную аналитику, поскольку все больше организаций хотят использовать данные. Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект и машинное обучение помогут компаниям в решении проблем, процессах принятия решений и операционной оптимизации.
Инструменты на основе ИИ для расширенной аналитики
Например, компания Loom Systems создала веб-сайт операционной аналитики на основе..
Как ZingChart может помочь веб-разработчикам создавать аналитические диаграммы
Возможность визуализировать аналитику данных никогда не была более важной, чем сейчас, когда объем данных, генерируемых в глобальном масштабе, продолжает расти в геометрической прогрессии. Не имея возможности визуализировать постоянно растущий объем инертных данных, накапливаемых компаниями во всех отраслях, они могут упустить бизнес-идеи и возможности, которые может предоставить аналитика.
От выявления тенденций и колебаний до визуализации воронок и сравнений во времени, до подведения..
Вернемся к основам
Обратная связь между аппетитом к данным и успешностью данных
Несколько лет назад утверждение, что каждая компания является технологической, быстро превратилось в клише. Конечно, каждая компания - в своем роде. Но вслед за этим последовала еще одна тенденция, и эта имеет еще более широкое применение: каждая компания становится компанией, работающей с данными. Черт возьми, каждая организация становится организацией данных! Преимущества управления данными очевидны; очевидно, что если..
