Публикации по теме 'data-analytics'
Нужно обновить свои знания в существующем секторе?
Цель этого курса — познакомить вас с методами аналитики данных , применяемыми во всех отраслях. Мы рассмотрим такие ключевые области, как аналитический процесс, способы создания и хранения данных, доступа к ним, а также то, как организация работает с данными и создает среду, в которой аналитика может процветать. Эта программа даст вам прочную основу во всех областях, поддерживающих аналитику. Вы можете стать ценным активом в своей организации, развивая навыки, которые сделают вас..
Как извлечь максимальную пользу из вашего набора данных?
Прогнозы, которые мы делаем на основе набора данных, вероятно, являются нашим лучшим выбором, когда дело доходит до принятия бизнес-решений. Несмотря на выбор правильного набора данных, очистку данных и применение правильной аналитической модели, могут возникнуть проблемы, с которыми мы сталкиваемся при получении правильных прогнозов. Давайте посмотрим на некоторые из причин, которые могут стоять за этим.
Мы все еще можем терпеть неудачи, несмотря на использование правильных аналитических..
Вы ориентируетесь на нужных клиентов? Сегментация клиентов может быть именно тем, что вам нужно.
Руководители бизнеса сегодня стремятся лучше понять своих клиентов. Возможность доставлять персонализированные сообщения для конкретных проектов и услуг открывает возможности для дополнительных и перекрестных продаж, а также обеспечивает более высокую рентабельность инвестиций (возврат инвестиций) от целевых маркетинговых и торговых мероприятий. Тем не менее, вам нужно будет определить, с какими клиентами стоит связаться. Похоже, анализ сегментации клиентов может быть в вашем будущем...
Выбор функции для уменьшения размерности (метод фильтрации).
В машинном обучении выбор важных функций в данных является важной частью полного цикла.
Передача данных с нерелевантными функциями может повлиять на производительность модели, поскольку модель изучает переданные в нее нерелевантные функции.
Необходимость выбора функции:
Это помогает упростить модели, чтобы их было легче и быстрее обучать. Сокращает время тренировки. Помогает избежать проклятия размерности , Усиленное обобщение за счет уменьшения переобучения (формально..
Анатомия искусственной нейронной сети - необходимые ингредиенты для освоения ИНС
Что такое нейронная сеть в искусственном интеллекте (ИНС)?
ИНС расшифровывается как искусственные нейронные сети . По сути, это вычислительная модель. Это основано на структурах и функциях биологических нейронных сетей. Хотя, на структуру ИНС влияет поток информации. Следовательно, изменения нейронной сети были основаны на вводе и выводе.
В принципе, мы можем рассматривать ИНС как нелинейные статистические данные. Это означает, что между вводом и выводом определяется сложная..
Использование разрозненных хранилищ данных - путешествие по миру фрагментированных данных
Бин Фан и Амелия Вонг
Работая в сфере больших данных и машинного обучения, мы часто слышим от инженеров по обработке данных, что самым большим препятствием на пути извлечения ценности из данных является возможность эффективного доступа к данным. Разрозненные хранилища данных, изолированные островки данных, часто рассматриваются специалистами по обработке данных как главный виновник. В течение многих лет было много попыток решить проблемы, вызванные разрозненностью данных, но эти попытки..
Как импортировать данные в Python.
В каждом языке программирования есть несколько очень простых вещей, которые чрезвычайно просты, но иногда это просто не приходит нам в голову в нужные моменты, поэтому я хотел бы коснуться такой простой концепции в Python в этой статье.
В python мы можем импортировать данные из различных источников, таких как файлы csv, файлы Excel, файлы txt, SAS, различные базы данных. Итак, моя идея состоит в том, чтобы суммировать различные коды, используемые для импорта любого типа файла в Python...
