Публикации по теме 'data-analytics'
Основные вещи, которые вы должны уметь делать с помощью Pandas✨
Концепции Pandas, которые вы должны знать, чтобы пройти собеседование по кодированию и преуспеть в своем путешествии по науке о данных.
Это 3 концепции, которые я считаю наиболее важными, когда речь идет о Pandas.
1. Знайте, как использовать метод «применить»
Этот метод в основном позволяет вам «применять» определенные указанные операции к вашему фрейму данных. Либо это может быть на всем фрейме данных, либо на некоторых выбранных столбцах.
Это удобно, особенно когда вы хотите..
Приложение SQL: когортный анализ
Когортный анализ — один из наиболее часто проводимых анализов, особенно если вы работаете в B2C-компании. Итак, что такое когортный анализ?
Когортный анализ – это аналитический метод, который классифицирует и делит данные на группы с общими характеристиками перед анализом. Этот метод обычно используется, чтобы облегчить организациям выделение, анализ и обнаружение закономерностей в жизненном цикле пользователя, улучшить удержание пользователей и лучше понять поведение пользователей в..
Признание ориентира — Финальный проект в Ironhack Amsterdam
В октябре 2020 года я прошел интенсивный буткемп по аналитике данных от Ironhack Amsterdam . Это учебный курс по программированию, который превратит вас в настоящего аналитика всего за 9 недель. Это очень интенсивная программа, где вы можете изучить аналитику данных с нуля и быть готовым к работе в отрасли.
Моим последним проектом было «Распознавание ориентиров», в котором я использовал методы машинного обучения для обнаружения ориентира на заданном изображении.
Мотивация
Вы..
Прогноз праздничного пакета
Компания Trips & Travel.Com хочет создать жизнеспособную бизнес-модель для расширения клиентской базы. Одним из способов расширения клиентской базы является внедрение нового предложения пакетов. На данный момент компания предлагает 5 типов пакетов — «Базовый», «Стандарт», «Делюкс», «Супер Делюкс», «Кинг». Глядя на данные прошлого года, мы заметили, что пакеты приобрели 18% клиентов. Однако затраты на маркетинг были довольно высокими, поскольку с клиентами связывались случайным образом, не..
Предиктивная аналитика в сфере здравоохранения
Прогнозная аналитика в сфере здравоохранения
Прогнозная аналитика может помочь в управлении здоровьем населения, финансовом успехе и улучшении результатов в непрерывном спектре услуг, основанных на ценности.
По мере того, как организации здравоохранения разрабатывают более сложные возможности анализа больших данных, они начинают переходить от базовой описательной аналитики к области прогностического анализа.
Прогнозная аналитика может быть только вторым из трех шагов на пути к..
Наука о данных 101 - Деревья решений и почему они полезны для бизнеса
Как компании могут извлечь выгоду из алгоритмов дерева решений?
Автор Ань Ле . Следуйте за ней в Medium и LinkedIn , чтобы узнать больше. Пожалуйста, также следите за Desa Analytics на Medium, чтобы получать уведомления о публикации новых блогов.
Введение
В повседневной жизни мы все принимаем решения в зависимости от обстоятельств и событий. Чтобы принять решение, мы выбираем между множеством альтернатив, которые ведут нас разными путями к достижению ожидаемых результатов этого..
Важность предварительной обработки данных в машинном обучении.
Обработка данных относится к процессу сбора, обработки и организации данных в полезную информацию. Основная цель обработки данных — превратить необработанные данные в ценную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений.
Обработка данных используется в различных отраслях и приложениях, таких как бизнес-аналитика, маркетинг, здравоохранение, финансы и научные исследования. Он играет решающую роль, помогая организациям принимать решения на основе данных и..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
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..