Публикации по теме 'data-analytics'
После 4 лет работы с наукой о данных вот чему я научился
После 4 лет работы с наукой о данных вот чему я научился
Трудности изучения науки о данных
В 2017 году большие данные, наука о данных и машинное обучение стали мейнстримом, и я хотел этим заниматься. Однако после нескольких лет кодирования и машинного обучения это помогло мне начать новую карьеру, но я понял, что не занимаюсь данными для кто-нибудь другой; скорее, я предпочитаю делать данные для себя. Причина этого в том, что рабочая нагрузка может быть требовательной, а менеджеры,..
Прогнозная аналитика: новое слово в бухгалтерском учете
Предиктивная аналитика — это мощный инструмент, который может помочь бухгалтерам прогнозировать будущие результаты на основе исторических данных. Проще говоря, это процесс использования данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных.
Как искусственный интеллект меняет туристическую индустрию? | Блог Моста
Туристическая индустрия изобилует жалобами на трудности с поездками, такие как сбои в обслуживании клиентов, проблемы с бронированием и многие другие. Социальные сети стали плавильным котлом для многих из этих жалоб, поскольку клиенты чувствуют, что с них достаточно. Проблемы с бронированием билетов или другие поездки, даже своевременный трансфер из аэропорта, ожидание в очередях и устранение задержек - все это берет свое.
Действительно, продажи цифровых туристических услуг достигли..
Чему я научился после ежедневного использования Git в течение 6 месяцев
Я думаю, что я «Git» это
Эта статья предназначена для тех, кто начинает изучать Git, стремится изучить Git или использовал Git, но не использует его активно. Раньше я был в группе «использовал Git, но не использовал его активно».
Изучение Git может показаться сложным. Надеюсь, этот список команд Git, которые я изучил за последние 6 месяцев, упростит эту задачу. Вы можете думать об этом как о минимальном списке команд Git, которые вы можете изучить, чтобы быть уверенными, что знаете..
Классификация с несбалансированными данными
Использование различных методов передискретизации для улучшения моделей машинного обучения
Построение моделей классификации на данных, которые имеют в значительной степени несбалансированные классы, может быть затруднено. Использование таких методов, как передискретизация, недостаточная выборка, комбинации передискретизации и пользовательская фильтрация, может повысить точность.
В этой статье я рассмотрю несколько различных подходов к устранению дисбаланса данных в задачах..
#KB DataAnalytics против DataScience
Дорогие друзья!
Аналитики данных и специалисты по обработке и анализу данных… как две стороны одной медали: похожие, но совершенно разные! Часто используются в одних и тех же предложениях и объединяются, но их сферы ответственности и компетенции разрастаются с развитием технологий. 👋Пари Катял и 👋Я здесь, чтобы предоставить вам общий обзор и показать вам, что несмотря на то, что они оба работают с данными или с ними, в игре различаются цели, инструменты и подходы.
Краткий..
Пошаговое руководство: использование машинного обучения и анализа данных для повышения эффективности закупок и…
Предположим, вы работаете в производственной компании среднего размера, выпускающей бытовую электронику. Компания недавно осознала, что ей необходимо пересмотреть свои процессы закупок, чтобы сократить расходы и повысить эффективность. Как разработчику Python, вам было поручено разработать некоторые инструменты, которые помогут с…
