Публикации по теме 'analytics'
Общие методы науки о данных
Традиционные данные: методы
Термин «данные» может относиться к «необработанным фактам», «обработанным данным» или «информации». Необработанные данные, также называемые «первичными данными», — это данные, которые нельзя сразу проанализировать. Это нетронутые данные, которые вы накопили и сохранили на сервере.
Сбор данных . Сбор необработанных данных называется сбором данных. Данные можно собирать несколькими способами.
Предварительная обработка данных
Это необходимо выполнять..
Преобразование лидов в клиентов: оптимизация конверсии лидов с помощью прогнозного моделирования
ВВЕДЕНИЕ
Конверсия потенциальных клиентов – важный аспект бизнеса, особенно для компаний, которые занимаются приложениями и веб-сайтами. Выявление и прогнозирование потенциальных клиентов, которые могут стать платными клиентами, очень важно, поскольку эти люди вносят большой вклад в маржу прибыли компании. Коэффициент конверсии потенциальных клиентов около 11 % считается хорошим процентом, поэтому каждая компания хочет достичь этого и даже большего, и лучший способ сделать это —..
Обнаружение аномалий в масштабе
Почему обнаружение аномалий в масштабе сложно, дорого и шумно.
Допустим, вы работаете в интернет-магазине. В вашем магазине продается 1000 товаров. Вы хотите запустить обнаружение аномалий в ежедневных заказах для каждого из этих 1000 продуктов. Это означает следующее:
Number of Metrics = 1 (Orders)
Number of Dimension Values = 1000 (1000 products)
Number of Metric Combinations = 1000 (1 metric * 1000 dimension values)
Это означает, что алгоритм обнаружения аномалий запускается..
Сегмент: Платформа данных о клиентах, о которой вы даже не подозревали
Представить себя
Всем привет! Меня зовут Борис, я младший фронтенд-разработчик в Meero и увлекаюсь JavaScript и React. Мне нравится создавать красивые и интуитивно понятные пользовательские интерфейсы ✨, и я всегда стремлюсь улучшить свои навыки в UI/UX-дизайне. Когда я не программирую, вы обычно можете увидеть, как я пробую новые рецепты на кухне или перед японскими ресторанами, где я ем мое любимое блюдо — курицу Карааге!
Улучшение нашей веб-платформы с помощью сегментации:..
Правда об AutoML и науке о данных без кода.
К настоящему времени многие люди в сфере данных и аналитики слышали об автоматизированном машинном обучении (AutoML). Решения AutoML работают только с этой предпосылкой, автоматизируя конвейер машинного обучения (ML) и предоставляя готовую к производству модель в качестве выходного продукта. Звучит красиво, верно? Ну не так быстро. По мере того, как эти решения становятся все более доступными, а различные компании внедряют эти наборы инструментов в свои корпоративные рабочие процессы,..
Сортировка данных как стирка: волшебство кластеризации в персонализации клиентского опыта
TL;DR: краткое введение в захватывающий мир кластеризации, где сортировка данных становится такой же простой, но важной, как сортировка белья, что позволяет персонализировать взаимодействие с клиентами в различных секторах. Этот пост посвящен бизнес-пониманию и вариантам использования, а технические подробности будут рассмотрены в следующих постах!
Кластеризация, метод, используемый в науке о данных и машинном обучении, похож на сортировку белья для группировки похожих предметов...
Почему сейчас самое подходящее время для инвестиций в аналитику для индийских производителей!
По мере того, как мы перемещаемся по динамичному ландшафту обрабатывающей промышленности, важность принятия решений на основе данных становится все более очевидной. В сегодняшнем конкурентном мире использование расширенной аналитики — это не просто вариант; Стратегический императив индийских производителей — оставаться на шаг впереди. Позвольте мне пролить свет на то, почему СЕЙЧАС — подходящий момент для инвестиций в производственную аналитику:
1. Возрастающая сложность, растущие..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..