Публикации по теме 'data-analytics'
Понимание жизненного цикла аналитики данных (DALC)
Отрасли сильно изменились с тех пор, как данные стали самым популярным ингредиентом для получения более точной информации. Будь то электронная коммерция, здравоохранение, транспортно-логистическая деятельность или что-то еще. Компании более склонны к данным и выявлению моделей поведения потребителей, чтобы увеличить свой доход за счет вложения денег в различные источники.
Многие компании делают эту работу очень хорошо, и инструменты доступны в виде Tableau, PowerBI и наиболее часто..
Профилактическое обслуживание предприятия повторного использования воды
Город Плейфорд начинает путь к диагностическому обслуживанию с помощью машинного обучения
Вызов
«Несмотря на то, что у нас есть зрелые возможности мониторинга через нашу систему SCADA, она не может предсказать износ насоса. Мы очень хотели посмотреть, могут ли операционные данные, которыми управляет SAGE, команда SpiralData применила методы обработки данных, чтобы решить эту проблему для нас» Крис Берджесс, менеджер по операциям, City of Playford.
Город Плейфорд владеет и..
Подробное руководство по началу работы с машинным обучением в Python: освоение основ для…
Полное руководство по началу работы с машинным обучением в Python: овладение основами успеха
Введение
Машинное обучение (МО) является движущей силой последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Он коренным образом изменил различные отрасли, такие как финансы, здравоохранение и розничная торговля, автоматизировав процессы принятия решений и предоставив прогнозы и решения на основе данных. Python, благодаря своей простоте и мощным библиотекам, стал популярным языком..
Ускорьте линейную регрессию с помощью матричной математики
Используйте Numpy и линейную алгебру для подбора нескольких моделей регрессии
Линейная регрессия — чрезвычайно популярная и полезная модель. Его используют как гуру Excel, так и специалисты по обработке и анализу данных, но как нам быстро сопоставить множество регрессионных моделей? В этой статье рассматриваются различные способы подбора модели линейной регрессии и способы ускорения процесса с помощью линейной алгебры.
В этой статье я рассмотрю несколько различных подходов к обычной..
Библиотеки проектирования функций на Python…
Feature Engineering! Как бы мы ни вздыхали при простом произнесении ужасной фразы, мы, как специалисты по обработке данных, проводим большую часть нашего времени, занимаясь этой деятельностью ( как показано на рис. 1.1 ). Похоже, что большинство специалистов по данным считает эту часть своей рабочей нагрузки самой утомительной и наименее приятной.
Каким бы утомительным и неприятным это ни было, это жизненно важно и может привести к созданию более эффективной модели. Слишком много..
Как реализовать проекты машинного обучения помимо алгоритмов?
София Ачер, ИТ-копирайтер Евгения Рокка, аналитик по большим данным https://www.linkedin.com/in/sofia-acher/ https: //www.linkedin. ru / in / eugeniarocca /
Следующий текст является кратким изложением оригинала. Чтобы прочитать статью полностью, посетите www.onetree.com / блог /
Высшее ревизионное учреждение из Латинской Америки стремилось преобразовать процесс аудита на основе использования самых современных технологий с целью повышения прозрачности, а также контроля над..
Раскрытие возможностей машинного обучения в анализе данных: как оставаться на шаг впереди
Почему аналитик данных отказался от своего алгоритма машинного обучения?
Т.к. Он всегда пытался предсказать будущее, а просто хотел жить настоящим.
Для аналитика данных важно быть в курсе последних тенденций в области анализа данных и того, как они могут повлиять на вашу отрасль. Одной из тенденций, за которой я сейчас слежу, является растущее использование методов машинного обучения в анализе данных.
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам..
