Данная публикация — это реальный кейс, в котором мы расскажем, как найти товары и категории с большими колебаниями продаж, и как колебания продаж влияют на поведение клиентов.
Производя анализ данных для торговой сети, мы столкнулись с проблемой: при почти равных количествах продаж в день в двух магазинах сети, оборот в одном магазине «Shop1» увеличивался, а в магазине «Shop2» — снижался.
Читать полностью »
Статья посвящена описанию метода CRF (Conditional Random Fields), являющимся разновидностью метода Марковских случайных полей (Markov random field). Данный метод нашел широкое применение в различных областях ИИ, в частности, его успешно используют в задачах распознавания речи и образов, обработки текстовой информации, а также и в других предметных областях: биоинформатики, компьютерной графики и пр.
Читать полностью »
Как только Google Analytics или Яндекс.Метрика публикуют новость о новом отчёте, метрике или обновлении интерфейса и всё сообщество ликует, я испытываю лёгкое головокружение. Но не от радости. Для меня это сигнал о том, что в ближайшее время вместо того, чтобы работать над качеством продукта, мы начнем изучать системы аналитики. Погоня за количеством данных вытеснила стремление к качеству анализа на задворки потребностей. Точность стала важнее тренда, а на сайтах теперь стоят по 3-5 счётчиков от разных систем аналитики.
Данных много не бывает? Ещё как бывает. Вспомните про парадокс данных, который отлично сформулировал Авинаш Кошик. Недостаток данных не позволяет принимать решения, но и изобилие не даёт представление о том, что происходит.
Так не пора ли приступить к поискам ответов? Я расскажу об универсальном методе, который помогает мне делать выводы, а еще приносит огромное удовольствие в работе с информацией. Чтобы далекие от интернет-маркетинга и веб-аналитики пользователи не заскучали, для примера я взяла тему из нашей с вами повседневной реальности.
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Всем привет! Меня зовут Артур, я аналитик в отделе анализа данных департамента рекламных технологий Mail.Ru Group. И я попробую рассказать о том, как мы используем кластеризацию в своей работе.
Чего в этой статье не будет: я не буду рассказывать об алгоритмах кластеризации, об анализе качества или сравнении библиотек. Что будет в этой статье: я покажу на примере конкретной задачи что такое кластеризация (с картинками), как ее делать если данных действительно много (ДЕЙСТВИТЕЛЬНО много) и что получается в результате.
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Интересная статья опубликована в журнале New Scientist о том, как дата-майнинг применяется для анализа большого объёма научной информации. Цель — поиск ценной информации в разрозненных научных статьях. Эти закономерности люди, вероятно, не способны обнаружить собственными силами, без автоматической обработки. Это неудивительно, ведь объём опубликованных научных документов в интернете только на английском языке уже превысил 100 миллионов документов. Это огромный информационный шум, из которого практически невозможно извлечь полезную информацию. То есть, невозможно извлечь человеческим умом.
Понятно, что без дата-майнинга в современной науке нельзя. Скажем, петабайты информации с Большого адронного коллайдера обрабатывают месяцами/годами, чтобы определить наличие или отсутствие эффектов, предполагаемых той или иной теорией. Но здесь речь идёт о более «тонком» анализе научных результатов от разных авторов для поиска скрытых закономерностей, совпадений.
Читать полностью »
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Каждый, кто пришел в этот мир, проходил через путь познания языка. При этом человек обучается языку отнюдь не по правилам или грамматике. Даже, более того, каждый человек, будучи еще ребенком, сначала учит такое странное явление как язык, а уже позднее, с возрастом, начинает учить его правила (в садике и школе). Это объясняет забавный факт, каждый, кто изучает иностранный язык в зрелом возрасте, когда он уже менее склонен к изучению новых языков, знает о предмете своего изучения больше, чем большинство носителей этого языка.
Это простое наблюдение дает возможность предполагать, что для понимания языка вовсе не нужно иметь знания о нем. Достаточно лишь эмпирии (опыта), который можно почерпнуть от окружающих. Но именно об этом забывают практически все современные НЛП библиотеки, пытаясь построить все-обемлящую языковую модель.
Для более четкого понимания представьте себя слепым и глухим. И, даже родись в таком состоянии, вы бы могли взаимодействовать с миром и освоить язык. Само собой, что ваше представление о мире было бы иным, нежели у всех вокруг. Но вы могли бы все таким же образом взаимодействовать с миром. Некому бы было объяснить Вам что происходит и что такое язык ив се же, как то, тактильно анализирую шрифт Брайля Вы бы понемного сдвинулись с мертвой точки.
А это значит, что для понимания сообщения на каком-либо языке нам не нужно ничего, кроме самого сообщения. При условии, что это сообщение достаточно большое. Именно эта идея и положена в основу библиотеки под названием AIF. За деталями прошу пожаловать под кат.
Читать полностью »
