Публикации по теме 'predictive-analytics'
3 обязательные к прочтению книги, чтобы улучшить свои навыки работы с данными
Позвольте мне рассказать вам, почему эти книги должны быть в вашем списке.
Вы знаете, когда вы читаете хорошую книгу. Вы не можете оторваться от него и должны продолжать читать его страницу за страницей. Это похоже на запойное чтение, точно так же, как мы запоем смотрим сериалы на Netflix.
Когда я начал изучать науку о данных, я был просто поражен количеством книг, которые смог найти. Между посещением курсов, практикой над проектами и соревнованиями на Kaggle… как вы могли найти..
Encore: Почему Gartner считает, что эти платформы для обработки данных и машинного обучения лидируют
Поскольку наука о данных сейчас в моде, неудивительно, что поставщики технологий усердно работают над созданием предложений в этой области. Некоторые даже хвастаются тем, что являются ведущими платформами для обработки данных и машинного обучения , когда они даже не входят в шорт-лист Магического квадранта Gartner для платформ обработки данных и машинного обучения (опубликовано в январе 2019 г.). Излишне говорить, что если вы делая покупки, важно проводить исследования помимо того,..
ПОБЕДИТЕ ГРЯЗНЫЕ ДАННЫЕ
серия: НЕТ ОДНОГО УЧЕНОГО! — часть 5
Эта статья является частью нашей серии статей о том, как разные специалисты по обработке и анализу данных по-разному строят схожие модели. Нет одинаковых людей, и, следовательно, нет одинаковых специалистов по данным. И обстоятельства, при которых необходимо решать проблемы с данными, постоянно меняются. По этим причинам для выполнения поставленной задачи могут и будут использоваться различные подходы. В нашей серии мы рассмотрим четыре..
Предиктивный анализ расхода автомобиля на галлон в зависимости от его веса
Используя набор данных auto — mpg, я создал модель линейной регрессии, которая предсказывает расход автомобиля на галлон в зависимости от его веса. Я предположил, что более тяжелые автомобили имеют более низкую эффективность или миль на галлон; мой код поддержал мою гипотезу, доказав, что переменная веса имеет умеренную отрицательную корреляцию с переменной миль на галлон.
Прежде чем мы перейдем к построенной мной модели, скажите, что такое модель линейной регрессии ?
Модель линейной..
Как Netflix и другие компании сократили отток клиентов: 5 примеров из практики
Автор Тарун Сингх Раджпут
В сегодняшней высококонкурентной коммерческой среде удержание клиентов играет неотъемлемую роль в обеспечении долговечности фирмы. Коэффициент оттока, определяемый как процент абонентов, прекращающих свои услуги или прекращающих сотрудничество с компанией, является важным показателем.
Для сравнения: если вы начнете квартал с 500 клиентов, а закончите с 480, вы получите отток в 4% при потере 20 клиентов. Центральный вопрос для бизнеса: «Как мы можем..
Кривая ROC и AUC - объяснение
Что они означают и когда они полезны
Кривая ROC (рабочие характеристики приемника) и AOC (площадь под кривой) являются показателями производительности, которые обеспечивают всестороннюю оценку моделей классификации.
Кривая ROC суммирует производительность путем объединения матриц неточности для всех пороговых значений. AUC превращает кривую ROC в числовое представление производительности двоичного классификатора. AUC - это площадь под кривой ROC, принимающая значение от 0 до 1...
Прогнозирование волатильности цен на акции для создания торгового бота с помощью Python
Узнайте, как использовать статистическую модель для прогнозирования волатильности цен на акции и формирования потенциальной стратегии алго-трейдинга.
Прогнозирование доходности акций может быть заманчивым, это может показаться хорошей идеей, но сложно делать это точно и последовательно. Часто лучше оставить хорошо оборудованным учреждениям.
