Публикации по теме 'business-intelligence'
Умение быть умнее
Составлено Полом Харди, директором по инновациям, ServiceNow
Глобальный доступ к данным стремительно растет. В то же время наши возможности категоризировать, классифицировать и анализировать эти данные также расширяются. По мере того, как разворачивается этот новый мир данных, компании стремятся создавать новые модели данных и поддерживающие их функции анализа данных, чтобы напрямую и положительно влиять на рост, прибыль и расширение.
Но давайте ненадолго вернемся к основным..
Развитие бизнес-аналитики
В 2018 году (скоро будет 2019 год) бизнес-аналитика имеет решающее значение для всех, кто управляет компанией. Это управляемый технологиями процесс анализа данных и представления отчетов, которые помогают руководителям и другим владельцам продуктов принимать обоснованные бизнес-решения. Используемые точки данных могут различаться, иногда это могут быть отзывы пользователей, конкурентный анализ аналогичных предприятий и продуктов или целый ряд других входных данных.
В общем, большая..
Что, черт возьми, такое искусственный интеллект?: размышления на выпускном в магистратуре
Учебник для знакомства с шумным миром науки о данных.
Введение: шумиха вокруг ИИ
Несколько месяцев назад я недавно закончила магистратуру и подумала, что было бы неплохо написать отчет о том, что я узнал.
Признаться, меня привлек этот мастер отчасти из-за большого ажиотажа вокруг него. Такой огромный ажиотаж должен был разочаровать, а некоторых уже разочаровал. Это особенно верно для тех, кто возлагает грандиозные надежды на то, чего может достичь искусственный интеллект (ИИ);..
Почему клиенты уходят?
Прогностическая аналитика
Почему клиенты уходят?
Наука о данных об оттоке клиентов: поиск причинно-следственной связи, а не корреляции
Клиенты уходят; они уезжают по разным причинам. Сложно предсказать, кто уйдет. Еще сложнее предсказать почему они уходят.
Прогнозирование оттока клиентов всегда было интересным вопросом исследования в сообществе специалистов по анализу данных. А для предприятий прогнозирование оттока клиентов - непростая задача; удержание существующего..
Искусственный интеллект против машинного обучения
Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением, дорожная карта для достижения искусственного интеллекта.
Машинное обучение - это концепция искусственного интеллекта, в которой мы позволяем машине учиться самостоятельно, если она снабжена достаточными данными и вычислительной мощностью ( машины явно не запрограммированы ) . Здесь машины учатся, как люди, приобретая опыт, используя мыслительные способности, где опыт - это не что иное, как информация или данные..
BigQuery ML + Таблица
Использование BigQuery ML и Tableau для прогнозирования динамических моделей.
Демократизация науки о данных
Тенденция, которая возникла за последние пару лет в области аналитики, - это демократизация науки о данных. Другими словами, предоставление бизнес-пользователям возможности собирать информацию из данных, для извлечения которых много лет назад могло потребоваться целая комната экспертов.
На Google Next ’18 компания Google объявила о новом участнике этой гонки за демократизацию..
Новый взгляд на «Тест Тьюринга»
Если вы ничего не знаете об искусственном интеллекте, то знайте, что Алан Тьюринг был британским математиком, заложившим большую часть основ искусственного интеллекта в 40-х и начале 50-х годов.
Тьюринг был настоящим гением, а не просто умником с карандашом, и его идеи актуальны и сегодня. И одним из них был так называемый «Тест Тьюринга»; руководство для определения того, когда компьютеры в конце концов достигли уровня «человеческого интеллекта».
То есть можно, используя творческое и..