Публикации по теме 'predictive-analytics'
Прогнозирование оттока клиентов с помощью PySpark в IBM Watson Studio, AWS и Databricks
Прогнозирование оттока клиентов цифрового музыкального сервиса с помощью инструментов для работы с большими данными и сервисов облачных вычислений
Код, сопровождающий эту статью, можно найти здесь .
Отток клиентов относится к ситуации, когда клиенты перестают вести дела с компанией.
Согласно статье Harvard Business Review, привлечение нового клиента может быть в 5-25 раз дороже, чем удержание существующего.
Фактически, исследование , проведенное Фредериком Райхельдом из..
Как машинное обучение можно использовать в индустрии туризма
Индустрия туризма является самой разнообразной и крупной отраслью. Сюда входят бары и рестораны, туристические компании, отели и авиакомпании и т. д. По сути, индустрия туризма представляет собой объединение всех малых и крупных секторов/отраслей. Индустрия туризма наполняет желудки миллионов людей по всему миру. Это большой вклад в ВВП многих стран. Суммарный вклад путешествий и туризма в мировой ВВП в 2020 году составил примерно 4,671 миллиарда долларов США (Источник: Statista )..
Одного числа редко бывает достаточно
Почему интервалы прогнозирования важны (и сложны!) для прогнозной аналитики HR
Эта статья является первой в серии из трех статей, посвященных расширенному моделированию будущих диапазонов производительности работников с помощью ИНС с пользовательскими функциями потерь. Часть 1 исследует, почему полезно прогнозировать возможный потолок и минимум будущей производительности сотрудника — и почему это трудно сделать эффективно, используя традиционные методы, основанные на средней абсолютной..
Решение реальных задач науки о данных с помощью Python : классификация профилактического обслуживания —…
Привет от нового проекта по науке о данных в солнечную субботу. Как вы ? Надеюсь, с тобой все в порядке. На прошлой неделе мы сосредоточились на текущих проблемах во время разговора с моим консультантом Альпарсланом Месри , с которым мы давно работаем вместе и который очень помог мне войти в мир науки о данных.
После этого нам в голову пришел следующий вопрос: когда производственные столы, компьютеры, которые представляют собой приспособления, используемые для производства услуг или..
Модель машинного обучения для случайных процессов
"Машинное обучение"
Модель машинного обучения для случайных процессов
Прогнозирование статуса кредита с помощью моделирования Монте-Карло
Аннотация: Используя предоставленный набор данных credit_timing.csv, мы построили простую модель с использованием моделирования Монте-Карло для прогнозирования доли ссуд, по которым будет выполнен дефолт после трехлетнего срока ссуды. Наша модель показала 95% доверительный интервал 14,8% +/- 0,2% для моделирования методом Монте-Карло N = 1000..
Изучение машинного обучения в финансах
В этом посте я рассмотрю 4 различных метода машинного обучения для прогнозирования цен на акции в будущем.
Невозможно переоценить важность наличия чистого и хорошо представленного набора данных, в этом посте я расскажу о подготовке данных для анализа с использованием различных алгоритмов. Весь код этой статьи доступен на GitHub .
Во-первых, давайте углубимся в 4 алгоритма, которые используются для анализа.
Случайные лесные деревья Деревья решений с усилением светового градиента..
Прогнозирование доходов и изучение гендерного разрыва в оплате труда: машинное обучение с использованием данных переписи населения
Гендерный разрыв в оплате труда означает, что мужчины и женщины получают разную заработную плату, несмотря на одинаковый уровень образования, многолетний опыт и квалификацию. Этот разрыв особенно широк для цветных женщин. Понимание этих пробелов и того, как они возникают у населения, может быть полезным для разработки государственной политики и приносящих пользу сообществам.
Цель Предсказать, зарабатывает ли человек более 50 000 долларов США в год, учитывая функции в наборе данных...
