Публикации по теме price-prediction

Публикации по теме 'price-prediction'

Динамическое ценообразование MakeMyTrip

О компании: MakeMyTrip — индийская туристическая онлайн-компания, основанная в 2000 году. Компания со штаб-квартирой в Гуруграме, штат Харьяна, предоставляет туристические онлайн-услуги, включая авиабилеты, внутренние и международные туристические пакеты, бронирование гостиниц, железнодорожные и автобусные билеты. С долей рынка более 47% MakeMyTrip является первой и крупнейшей туристической компанией Индии. Фактически, каждый четвертый пассажир в аэропорту является их клиентом. По..

Неделя #8 в машинном обучении

Оптимизация ценообразования с помощью машинного обучения Оптимизация ценообразования — это процесс ценообразования на товары и услуги для достижения поставленных целей, таких как максимизация прибыли, привлечение новых клиентов, распродажа определенных товаров и т. д., с учетом различных факторов ценообразования, таких как цены конкурентов, требования клиентов, рыночные условия и профили клиентов. . Успешная оптимизация цен заключается в том, чтобы найти золотую середину между..

Прогноз цен на продукты питания с использованием регрессии — очистка и предварительная обработка данных

Оглавление: «1. Краткое введение" 2.Набор данных 3.Очистка данных 4.Предварительная обработка данных Краткое введение Это первая часть моей демонстрации о том, как прогнозировать цены на продукты питания, используя набор данных из реального мира. Он содержит этапы введения, очистки данных и предварительной обработки. Для выбора функций, обучения модели и оценки пожалуйста, нажмите здесь, чтобы перейти ко второй части этого! Набор данных, который я здесь..

Изучение обнаружения тренда с минутными данными в первые 15 минут каждого дня (часть 2)

Во второй части нашей серии статей по обнаружению трендов мы рассмотрим классификатор K-ближайших соседей (KNN) как альтернативный метод обнаружения трендов на финансовых рынках. Классификатор KNN — это простой и универсальный алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Мы объясним, как работает классификатор KNN, и продемонстрируем его применение, используя базовые методы, определенные в первой части. Понимание классификатора K-ближайших соседей..

Три совета на основе данных о том, как начать прибыльный бизнес на Airbnb в Нью-Йорке

Введение Начать бизнес Airbnb в Нью-Йорке, туристическом направлении №1 в США, может быть одновременно и волнительно, и нервно. С одной стороны, вы, вероятно, слышали о многочисленных успешных историях и хотите испытать свою удачу. С другой стороны, вас могут беспокоить фундаментальные вопросы, например, в какую недвижимость инвестировать и какова справедливая цена вашего листинга. Один из хороших способов ответить на этот вопрос — просмотреть исторические списки. В этой статье я..

Прогнозирование цен на авокадо с помощью SAP Data Intelligence

Прогнозирование цен на авокадо с помощью SAP Data Intelligence Если вы специалист по данным или занимаетесь аналитикой данных, вы, вероятно, проводите много времени, работая в блокнотах Jupyter. Это удобный интерактивный инструмент, получивший широкое распространение в отрасли. Часто вы будете выполнять там полный спектр задач, начиная от исследования данных и заканчивая обучением модели. Часто специалисты по данным запускают среду Jupyter на своих локальных компьютерах и получают к..

Бриллианты драгоценны — и предсказуемы!

Сегодня мы предсказываем бриллианты, не хотите присоединиться? Это встроенный набор данных в R-studio. Мы намерены прогнозировать цены на бриллианты на основе доступных функций. В наборе данных 53940 записей. В качестве ритуала разделим данные на тест (30%) и тренировку (70%). Теперь, когда у нас есть обучающие данные, давайте проверим структуру набора данных. Я использую R для моего анализа. Интересная часть работы аналитика данных — это возможность учиться в разных областях, и..