Публикации по теме 'exploratory-data-analysis'
Предсказание первого пункта назначения нового пользователя на AirBnB
Американская корпорация под названием Airbnb управляет онлайн-рынком услуг, связанных с путешествиями, и жилья, в частности, проживания в семье для аренды на время отпуска. К платформе, имеющей базу в Сан-Франциско, Калифорния, можно получить доступ через Интернет и через мобильное приложение.
Вместо того, чтобы просыпаться под ненавистные знаки «Не беспокоить», гости Airbnb могут просыпаться под пение птиц в очаровательном домике на дереве, наслаждаться утренним кофе на палубе..
Вспышка больших данных — PySpark
Теперь это один из моих любимых персонажей DC, которому пока не придается большого значения на большом экране. Идея человека или мета-человека, управляющего больше, чем самый быстрый реактивный самолет на планете, завораживает. Мы здесь не для того, чтобы комментировать его сверхскорость, а для того, чтобы просто признать, как здорово просто подумать об этом. Мы все знаем, что каждый хочет достичь высокой скорости во всем в жизни, будь то вождение автомобиля, работа в сжатые сроки или..
Методы науки о данных для прогнозирования успеваемости учащихся, шаг за шагом с использованием алгоритмов машинного обучения.
Также другие факторы, влияющие на оценки учеников.
Эта статья разбита на 3 части.
В первой части мы понимаем факторы, как количество часов отсутствия на курсе не повлияет на итоговую оценку учащихся, и подготавливаем данные для модели машинного обучения . Во второй части мы строим дерево решений , чтобы предсказать шансы исхода событий для итоговых оценок учащихся, и построить график зависимости между оценками и консультациями, а также построить график зависимости между оценками..
Прогноз оттока клиентов — построение модели XG Boost, часть 1 — исследовательский анализ данных EDA
Отток клиентов , когда клиенты уходят из компании, может существенно повлиять на итоговую прибыль компании. Отток клиентов — это процесс, когда клиенты прекращают свои отношения с бизнесом, будь то отмена подписки, закрытие учетной записи или прекращение покупок.
Отток может происходить по разным причинам, таким как неудовлетворенность продуктом или услугой, предложениями конкурентов или изменением личных обстоятельств. Потеря клиентов приводит не только к прямой потере дохода,..
Анализ цен на жилье: расширенные методы регрессии
Анализ цен на жилье: расширенные методы регрессии
Оглавление:
ДОМ ПРОБЛЕМА АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ ДАННЫХ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОБЗОР ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОКОНЧАТЕЛЬНОЙ ПОДАЧИ
1. ДОМАШНЯЯ ПРОБЛЕМА
Описание
Попросите покупателя дома описать дом своей мечты, и он, вероятно, не начнет с высоты потолка подвала или близости к железной дороге с востока на запад. Но набор данных этого конкурса игровых площадок доказывает, что на ценовые..
Два десятилетия выборов в студенческое правительство UF: использование машинного обучения для более глубокого понимания
Три года назад я сидел на уроке статистики, который изучал методы регрессии, думая о чем угодно, кроме статистики. Как и большинство людей в классе, я находил статистику скучной, утомительной и совершенно бесполезной в моей повседневной жизни.
В момент надежды я спросил своего профессора, могу ли я вызвать звуковой сигнал по проекту регрессии, который нам только что был назначен, и попытаться предсказать результаты выборов в студенческое самоуправление. С тех пор я время от времени..
Прогноз оттока для телекоммуникационной компании, чтобы определить, какие клиенты, скорее всего, уйдут, чтобы…
В этом сообщении блога я покажу вам пошаговое руководство по проекту с использованием набора данных об оттоке клиентов в сфере телекоммуникаций. Мы получим представление о подготовке данных, выборе и оценке модели, а также о том, как эффективно представить и передать решение.
Для начала мы начнем с формулировки проблемы.
Помимо достижения наилучших показателей оценки, мы должны определить KPI (ключевые показатели эффективности), которые окажут положительное влияние на работу или..
