Публикации по теме 'analytics'
Машинное обучение Интернета вещей и сервисы искусственного интеллекта набирают обороты
Машинное обучение Интернета вещей и сервисы искусственного интеллекта набирают обороты
По мере того, как все больше устройств подключаются к общедоступному Интернету, создаются большие объемы данных. Используя эти активы данных, расширение рынка расширенной аналитики стало возможным благодаря новым технологиям, продуктам и сопутствующим услугам.
Неотъемлемая ценность данных возрастает, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики Интернета вещей (IoT) с появлением доступных..
Почему вы должны изучать Python в 2021 году?
Долгое время было непонятно, что должен изучать будущий программист, чтобы быть востребованным на рынке.
Когда непрограммист готовится заняться программированием, возникает много вопросов:
Какой язык мне учить?
Какие плюсы и минусы языков?
Каково его положение на рынке?
Когда он исследует наиболее востребованные языки, их присутствие и прогнозируемое будущее положение на рынке, его анализ повсюду перекликается с именем python.
Python - это язык программирования высокого уровня..
Потоковая аналитика в реальном времени с помощью Keen IO и PubNub
Ежедневно мы создаем много данных. Сайты, устройства, сервисы, люди. Сейчас как никогда важно иметь возможность организовывать, сортировать, обрабатывать и просеивать эту информационную перегрузку, чтобы принимать лучшие решения и понимать поведение клиентов. В такие моменты на помощь приходит наука о данных.
Наука о данных включает процессы и системы, которые извлекают знания или идеи из данных в различных формах, таких как статистика, интеллектуальный анализ данных и прогнозная..
Как создавать приложения на R Shiny, которые обновляются сами
Экосистема R сейчас действительно хорошее место. В частности, инфраструктура в R, которая позволяет людям взаимодействовать с данными через приложения Shiny, предлагает невероятный потенциал для снижения рабочей нагрузки аналитика данных.
Теперь можно создавать приложения Shiny, которые могут обновляться на регулярной основе, получая обновленные данные, чтобы люди всегда смотрели на самый последний анализ. Таким образом, с помощью одного спринта предварительной разработки аналитик может..
Вы отбрасываете слишком много взаимосвязанных функций?
Анализ существующих методов и предлагаемое решение
Обновление : обновленную функцию корреляции Python, описанную в этой статье, можно найти в пакете exploretransform на PYPI.
Резюме
Некоторые часто используемые методы корреляционной фильтрации имеют тенденцию пропускать больше функций, чем требуется. Эта проблема усиливается по мере того, как наборы данных становятся больше и с большим количеством парных корреляций выше указанного порога. Если мы отбросим больше переменных,..
Влияние COVID 19 на аэропорт → Анализ данных в R
Скачайте данные отсюда .
Данные
head(data)
dim(data)
> 7247,11 #not good head visualization
Типы переменных
str(data)
Важные переменные (здравый смысл)
Непрерывные переменные
PercentofBaseline
Категориальные переменные
Дата Город (внутри штата) Государство (внутри страны) Страна (мы сосредоточим внимание на этом важном категориальном факторе) Название аэропорта (внутри города)
Наблюдения
Это данные временного ряда.
Мы не знаем, есть ли у нас..
Сила количественных знаний
«Мир — это одна большая проблема данных».
Именно так Эндрю Макафи, содиректор Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике, видел будущее в 2014 году. подтверждается. За последние несколько лет технологии больших данных проникли во все формы бизнеса, и результаты носят революционный характер. Хотя термин большие данные на самом деле был придуман Джоном Маши в середине 1990-х годов — далекое прошлое с точки зрения технологий — только совсем недавно стал..
