Публикации по теме 'analytics'


Как анализ настроений помогает бизнесу?
Анализ настроений — это еще одна ветвь машинного обучения , используемая для определения потребностей пользователей с помощью анализа голосовых настроений, а также для прогнозирования того, является ли суждение или блок текста положительным, отрицательным или нейтральным. Этот тип анализа использует контекстуальный анализ, который определяет социальное отношение к тому, что блок текста пытается передать. Хотя его цель состоит в том, чтобы найти оппозицию текста (то есть положительную,..
Подход к оценке пожизненной ценности клиента (CLV)
Что такое пожизненная ценность клиента (CLV)? Пожизненная ценность клиента — это показатель, который используется для количественной оценки ценности, которую клиент приносит компании. Хотя CLV обычно используется и упоминается повсюду, не существует фиксированной или заранее определенной формулы, которую могли бы использовать аналитики. Это во многом зависит от бизнес-домена и его приложения. По моему опыту, часто для описания ценности клиента используется комбинация показателей...
Аналитика GitHub от Matatika
В прошлом месяце мы выпустили отдельный Проект аналитики GitHub с использованием платформы Мататика и Мельтано . За нашим стремлением к улучшению аналитики GitHub стоял наш собственный вариант использования: отслеживать проблемы и запросы на вытягивание во всех наших проектах GitHub с открытым исходным кодом. Преимущество самостоятельного использования нашей аналитики заключается в том, что мы видим, что мы можем улучшить или включить, поэтому мы разработали еще два важных анализа..
Кластеризация обзоров Шардоне с использованием K-средних с использованием Scikit-Learn и NLTK
Кластеризация обзоров Шардоне с использованием K-средних с использованием Scikit-Learn и NLTK Шардоне - самое популярное белое вино в мире. Виноград легко выращивать, он известен своей сложностью и адаптируем к различным технологиям и вкусам. Например, вчера вечером я попробовала сладкое неочищенное Шардоне . Насколько популярно Шардоне? Как описано в Отчете о площадях под виноградом в Калифорнии за 2018 год , из 176 092 гектаров, отведенных под белое вино, Шардоне потребляло..
5 лучших практик для центров обработки вызовов, управляемых искусственным интеллектом и данными
Колл-центры претерпели революцию за последнее десятилетие. Хотя некоторые статические сценарии вызовов и универсальные стратегии все еще остаются, технологии радикально изменили способ работы центров обработки вызовов. Сегодня колл-центры имеют уникальную возможность использовать все доступные данные для взаимодействия с каждым клиентом. Эти источники данных включают в себя, какую цифровую маркетинговую кампанию просматривает клиент, какие транзакции клиент завершил за последний час,..
Работа с несбалансированным набором данных (прогноз банкротства компании)
Тематическое исследование набора данных о банкротстве известной компании, в котором делается попытка решить проблему крайне несбалансированного характера данных с использованием трех различных методов. Репозиторий Github: https://github.com/Saurabhraj5162/INM701_CW.git Содержание: Проблема Объяснение Понимание данных Исследовательский анализ данных Методы Предварительная обработка данных Обучение модели Резюме и заключение Рекомендации..
ОБЗОР ЗАГРУЗКИ ДАННЫХ В PYTHON
ПОНИМАНИЕ ВОСЕМЬ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ЗАГРУЗКИ ДАННЫХ СЛЕДУЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ/АНАЛИЗА ДАННЫХ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ. Любой проект, начинающийся на Python, должен правильно загружать данные. Здесь я помогу вам загрузить данные, используя восемь различных методов. Я буду делать все, что в том числе открывать в блокнотах Юпитера с нуля на все будущее, как только разберу: Здесь я использую некоторые библиотеки: Import Pandas, Pickle и Numpy. 1. Загрузка файла..