Публикации по теме 'big-data-analytics'


Мы заставим вас придерживаться! Прогнозирование оттока клиентов с помощью Pyspark
Введение Прогнозирование оттока определяет, какие клиенты могут отказаться или отменить подписку на услугу. Привлечение новых клиентов часто обходится дороже, чем удержание существующих. Таким образом, предсказание оттока оказалось полезным для многих предприятий. Как только вы сможете определить тех клиентов, которым грозит отмена, компания или поставщик услуг могут разработать стратегию маркетинговых действий для каждого клиента, чтобы максимизировать шансы на то, что клиент..
Большие данные меняют электронную коммерцию
Прогнозируется, что индустрия электронной коммерции будет экспоненциально расти в ближайшие 5–10 лет, по крайней мере, в развивающихся странах, и она собирается переопределить способы ценообразования и обслуживания продуктов. и продано. Решение клиентов о покупке продуктов определяется многими факторами, такими как релевантность, качество обслуживания клиентов , рекламные акции и т. д., помимо цены. Чтобы преуспеть в сфере электронной коммерции, компании должны обладать..
Компании любят большие данные, но не имеют стратегии их эффективного использования
B ig данные изменили почву, стоящую за каждой организацией, до такой степени, что многие руководители понимают, что они уже отстают в плане разработки стратегии интеллектуальных данных. Конечно, данные всегда имели решающее значение в корпоративном мире. Однако с появлением цифровых данных - их объема, точности и доступности - стало очевидно, что они имеют решающее значение для оказания помощи предприятиям в получении долгосрочного конкурентного преимущества. В наши дни данным..
От хранилища данных к озеру данных: история трансформации с точки зрения MLOP
Эта история является/будет настоящим опытом для большинства из нас. Если вы не работаете в компании, которая уже сделала необходимые инвестиции в архитектуру данных раньше. Я знаю, что вначале возникает много вопросов; сумма инвестиций, кто будет нести ответственность, нужно ли нам что-либо менять в нашей архитектуре БД, сколько времени это займет, мы небольшая компания, как мы масштабируем это преобразование и т. д. Во-первых, что случилось? Почему вы начали искать по архитектуре..
Как обрабатывать файлы BigData при нехватке памяти?
Пошаговое руководство по работе с файлами BigData в Python с помощью Pandas / Dask Это одно из моих постов из категории Tackle , которое можно найти в моем репозитории на github здесь . (Edit-31.01.2019) - Добавлена ​​информация о dask.distributed.LocalCluster для BigData (Edit-12/4/2019) - Добавлены новые разделы об уменьшении размера набора данных и использовании типов файлов [еще не завершено, но вы можете взять идеи и применить их.] Показатель "Вступление"..
Великая афера с наукой о данных
Наука о данных стала чудесной областью в мире данных и анализа данных и изменила мир, и он, как мы видим мир, но, к сожалению, многие мелкие детали скрыты от начинающих мечтателей, которые хотят присоединиться к этой области, видя эту огромную количество возможностей трудоустройства, которые есть в этой области, и «легкость присоединения к области», которую увековечивают онлайн-курсы по науке о данных с целью использования стадного менталитета молодежи и получения как можно большего,..
Обработка файлов: сравнительное аналитическое исследование
Сравнительное аналитическое исследование, посвященное сравнительному анализу популярных языков программирования и механизмов выполнения. Введение Вы когда-нибудь задумывались, какие языки программирования и исполняющие механизмы быстрее или медленнее всего обрабатывают файлы? Вы стоите перед дилеммой, на каком языке программирования вам следует кодировать, чтобы эффективно решить вашу бизнес-задачу? Ну не смотрите дальше, вот ваш ответ. Мы рассмотрим популярные языки, такие как..