Публикации по теме 'predictive-analytics'
Искусство и наука прогнозного моделирования🎨🔬
Добро пожаловать обратно в наше приключение, наполненное данными! В этой главе мы погрузимся в увлекательный мир прогнозного моделирования, где аналитики данных используют алгоритмы машинного обучения, чтобы делать прогнозы на основе данных с поразительной точностью. Присоединяйтесь ко мне, когда мы исследуем искусство и науку прогнозной аналитики, используя в качестве примеров наборы данных из реального мира.
Прогнозное моделирование — это мощный метод, используемый в анализе данных для..
Тенденция заражения грызунами в Нью-Йорке
ПРОБЛЕМА
Широкая проблема состоит из двух частей:
1. Нью-Йорк сильно заселен грызунами: 1 грызун приходится на 4 жителей города [2].
2. Кроме того, ночная вывозка мусора почти во всех ресторанах способствует пропитанию городских крыс [2].
В связи с этим остается вопрос — в какой степени рестораны ответственны за эту тенденцию?
ЦЕЛЬ
Будучи преисполнены решимости решить эту проблему, наша цель отныне состоит в том, чтобы «понять тенденцию заражения грызунами в Нью-Йорке по..
5 способов, которыми AI ML может помочь вам в этом
Автор Тарун Сингх Раджпут
Давайте все послушаем еще раз.
Искусственный интеллект и машинное обучение не заменят вас, а только помогут вам улучшить свою работу, если вы научитесь их использовать, особенно если вы маркетолог.
Маркетинговая индустрия адаптируется к развитию AI и ML с беспрецедентной скоростью, и мы уже можем видеть его влияние в наши дни.
Опрос, проведенный компанией WebFX среди около 1500 маркетологов, дал следующие данные;
90% маркетологов, занимающих..
Прогноз выживания Титаника
Когда он был впервые спущен на воду в 1912 году, британский пароход был самым большим кораблем в мире. Невероятный 882 фута в длину и 175 футов в высоту, Титаник был провозглашен самым дорогим, самым роскошным кораблем, когда-либо построенным. Говорили, что он «непотопляемый». 10 апреля 1912 года «Титаник» отплыл в Нью-Йорк. Через четыре дня после отплытия случилось великое бедствие: «Титаник» затонул на дне северной части Атлантического океана.
Спустя 109 лет до сих пор остаются..
Прогнозирование конверсии посетителя в покупателя для интернет-магазина с помощью контролируемого машинного обучения…
В этой серии из двух частей я расскажу о своем опыте работы над Kaggle Data Challenge (вот ссылка ) в рамках курса для выпускников по статистическому обучению, который я проходил в Университете Ватерлоо в качестве магистранта по статистике.
В первой части я расскажу о следующих двух темах:
Бизнес-кейс этой проблемы науки о данных Исследовательский анализ данных
Итак, перейдем непосредственно к проблеме:
Экономическое обоснование:
Владелец интернет-магазина ювелирных изделий..
Жизненная ценность клиента (CLTV) для маркетологов
В предыдущей статье я описал распространенные варианты использования машинного обучения , которые маркетолог может рассмотреть для персонализации опыта потребителя. В последующих статьях сегментация и отток были подробно объяснены. В этой статье я коснусь еще одного распространенного варианта использования, который маркетологи могут рассмотреть для персонализации, - ценности продолжительности жизни клиента (CLTV). Этот вариант использования позволит маркетологам ответить на следующие..
Agile Analytics — Речь идет не только о больших данных
По мере того как потребители переходят на цифровые каналы, доступность структурированной и неструктурированной информации увеличивается в геометрической прогрессии. Эти данные создают ощущение возможностей для компаний, работающих в условиях гиперконкуренции и вынужденных быстро принимать решения, чтобы реагировать на рыночные условия. Доступность новейших аналитических инструментов и платформ больших данных с обещаниями аналитики в реальном времени побуждает эти компании инвестировать..
