Публикации по теме 'predictive-analytics'
Какие виды спорта можно предсказать? Часть 1. Специалист по данным
В спортивной аналитике довольно часто ведутся дискуссии о том, какие виды спорта предсказать легче. Правда в том, что однозначного ответа нет. Поскольку эта область пересекается с ставками на спорт , многие компании используют проприетарные прогностические модели, поэтому мы не знаем, что они делают. Кроме того, если кто-то создаст хорошую прогностическую модель, у него будет более сильный стимул использовать ее для получения прибыли, а не публиковать ее в академическом журнале.
В..
Классификация языков с использованием машинного обучения на Python
В этом посте я представляю пошаговое объяснение того, как построить модель (на самом деле три) для классификации текста по языковым категориям. Этот инструмент можно использовать для данных, которые анализируются из онлайн-источников, чтобы классифицировать текст по языкам и отфильтровать нужный язык перед выполнением анализа, такого как анализ тональности.
Контур
Для простоты проблема, которую мы стремимся решить, - это классификация текста на три возможных языка: английский,..
Модель прогнозных данных по жилищным данным Эймса
Введение
Понимание потребностей клиентов и прогнозирование покупательских намерений составляют основу успеха любого бизнеса. Попросите покупателя описать дом своей мечты, и он, вероятно, не начнет с высоты потолка подвала или близости к железной дороге с востока на запад. Но этот набор данных по проекту доказывает, что на переговоры о цене влияет гораздо больше, чем количество спален или белый забор. Для чрезвычайно диверсифицированного рынка недвижимости, на котором цены на..
Прогнозирование оттока с помощью BigQueryML
Существует множество блогов о построении моделей прогнозирования оттока с помощью scikit-learn, R или других расширенных инструментов машинного обучения. Однако для большинства из них требуются сильные инженерные навыки, а также навыки работы с данными. Тем не менее, теперь можно создавать надежные модели, используя SQL и базовые знания науки о данных, используя инструменты, разработанные такими компаниями, как Google, для демократизации машинного обучения.
В этом посте мы будем..
Прогнозируйте текучесть кадров с помощью Python
«Большие данные могут позволить компаниям определять переменные, которые предсказывают текучесть кадров в их собственных рядах». Harvard Business Review, август 2017 г.
«Аналитика оттока сотрудников - это процесс оценки текучести кадров с целью предсказать будущее и сократить отток сотрудников». Forbes, март 2016 г.
Вступление
В этом посте представлена эталонная реализация проекта анализа текучести кадров, созданного с использованием библиотеки Python Scikit-Learn. В..
Прогнозирование оттока клиентов с помощью SQL
Автор: Зоран Пандовски, MindsDB
Сохранение существующих клиентов жизненно важно для организаций, стремящихся развивать свой бизнес, не слишком полагаясь на значительно более высокие затраты на привлечение новых клиентов. Отделы маркетинга, продаж и удержания клиентов должны работать над тем, чтобы клиенты были довольны, предоставлять им стимулы и своевременно представлять предложения, чтобы сократить отток. MindsDB может помочь сократить отток клиентов, анализируя огромные объемы..
AutoML для прогнозного моделирования
Автоматизация машинного обучения становится все более важной темой, поскольку первые результаты используются на практике, что значительно снижает затраты. Мое выступление на ML Prague Conference отображает современные методы и фреймворки AutoML с открытым исходным кодом в основном в области прогнозного моделирования.
Я также представил наше исследование, которое частично финансируется Showmax в рамках нашей совместной лаборатории на факультете информационных технологий Чешского..
