Рубрика «data mining» - 82

в 5:31, , рубрики: CRM-системы, data mining, управление проектами

Одной из задач, с которой я столкнулся в должности директора по развитию в компании, занимающейся оптовой торговлей запчастями, был поиск «серебряной пули» в организации продаж. После первых контактов с ключевыми клиентами я чувствовал, что они ожидают от компании предвидения их потребностей. А для этого необходимо комплексное видение факторов, влияющих на отношения с клиентами. Наличие под рукой полной понятной информации о клиенте и его сегменте может привести к более результативным кросс-продажам.

Первые же рабочие дни позволили мне увидеть, что принятие решений основывалось в компании на “интуитивных” чувствах, а не проверенных фактах, т.к. оперативно представить информацию с разных сторон не представлялось возможным. На краткосрочные решения влияли эмоциональные ощущения и интуиция.

Мне предстояло найти ответы на два вопроса:

О клиентах. Почему клиенты уходят, что влияет на их прибыльность, как они принимают решения о закупках того или иного товара/бренда, чем их привлечь?
О товарах. Как оптимизировать продуктовую линейку, какие товары стоит предлагать конкретному покупателю, как потребители реагируют на определенный товар/бренд?

Вот что было сделано в такой ситуации.
Шесть шагов подготовки данных для аналитического CRM
Читать полностью »

в 16:42, , рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №14 (15 — 21 сентября 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. Хочу также обратить внимание, что я выпустил первый дайджест по теме высокой производительности и Data Enginering: Обзор наиболее интересных материалов по высокой производительности (15 — 21 сентября 2014). Думаю, что кого-то он тоже может заинтересовать.
Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: azure, azure ml, data mining, machine learning, Microsoft Azure, Блог компании Microsoft

Сервис машинного обучения Azure Machine Learning в настоящее время находится в предварительном публичном тестировании доступном каждому, у кого есть учетная запись Azure (или хотя бы триальный доступ). Если вам интересно почему я всегда был настолько возбужден этой технологией, посмотрите мою обзорную статью, написанную месяц назад или читайте дальше этот пост, в котором я обо всем расскажу.

Введение в машинное обучение и быстрый старт с Azure ML

Если кратко, для того чтобы выполнять задачи аналитики с прогнозированием (predictive analytic) с помощью Azure Machine Learning вам достаточно выполнить следующие шаги:
Читать полностью »

в 5:38, , рубрики: data mining, gmail, Google, mail.ru, Yandex, анализ данных, информационная безопасность, Медиа, статистика, Статистика в IT

Совсем недавно в публичный доступ попали базы паролей популярных почтовых сервисов [1,2,3] и сегодня мы их проанализируем и ответим на ряд вопросов о качестве паролей и возможном источнике (или источниках). Так же мы обсудим метрики качества отдельных паролей и всей выборки.

Не менее интересными являются некоторые аномалии и закономерности баз паролей, возможно, они смогут пролить свет на то, что могло служить источником данных и насколько данная выборка является опасной с точки зрения обычного пользователя.

Формально, мы рассмотрим следующие вопросы: насколько надежными являются пароли в базе и могли ли они быть собраны словарной атакой? Есть ли признаки фишинговых атак? Могла ли «утечка» данных быть единственным источником данных? Могла ли данная база быть аккумулирована в течении длительного периода или данные исключительно «свежие»?

Структура статьи:

  1. Описание данных
  2. Невалидные пароли и не-пароли
  3. Распределение длины паролей
  4. Распределение надёжности паролей
  5. Словарная атака
  6. Топ паролей
  7. Выборка Gmail
  8. Выборка Rambler
  9. Анализ открытых источников
  10. Заключение

Читать полностью »

в 16:08, , рубрики: business analysis, data mining, веб-аналитика, управление проектами, метки:

Давайте представим, что у нас есть сервис по бронированию столиков в ресторане. Бронирование происходит в 2 этапа:

  1. Пользователь оставляет заявку на бронирование столика на сайте.
  2. Наш колл-центр перезванивает пользователю, чтобы подтвердить или отменить бронь.

Мы хотим понять, насколько эффективно работает колл-центр и как быстро обрабатываются заявки.

Хороший способов проанализировать это — кривые выживаемости.

Оптимизация бизнес процессов при помощи кривых выживаемости
Читать полностью »

в 23:05, , рубрики: data mining, анализ данных, математика, Программирование, статистика

Несколько слов о «линейной» регрессииИногда так бывает: задачу можно решить чуть ли не арифметически, а на ум прежде всего приходят всякие интегралы Лебега и функции Бесселя. Вот начинаешь обучать нейронную сеть, потом добавляешь еще парочку скрытых слоев, экспериментируешь с количеством нейронов, функциями активации, потом вспоминаешь о SVM и Random Forest и начинаешь все сначала. И все же, несмотря на прямо таки изобилие занимательных статистических методов обучения, линейная регрессия остается одним из популярных инструментов. И для этого есть свои предпосылки, не последнее месте среди которых занимает интуитивность в интерпретации модели.
Читать полностью »

в 9:14, , рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №11 (25 августа — 1 сентября 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много разноплановой информации. Есть много статей, посвященных теме Data Engineering. Есть материалы для новичков и несколько видеолекций. Как обычно упоминаются соревнования по машинному обучению на Kaggle. Интересная статья про стартапы в области Data Science. Любопытная статья про улучшение игрового AI при помощи использования машинного обучения.

Читать полностью »

в 6:18, , рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №10 (18 — 25 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных материалов для новичков. Присутствует пара интересных видеоматериалов. Есть материалы по теме Data Engineering. Как обычно некоторые количество статей посвящено примерам кода, связанного с анализом данных и машинным обучением. И уже традиционно несколько статей посвящено теме участия в соревнованиях по машинному обучению.

Читать полностью »

в 17:06, , рубрики: data mining, искусственный интеллект, машинное обучение, трейдинг

Примечание переводчика 1. Я наткнулся на этот блог в одном из обзоров материалов по машинному обучению. Если вы хорошо разбираетесь в машинном обучении, то в этой статье вы не найдете для себя ничего интересного. Она достаточно поверхностная и затрагивает только основы. Если же вы, как и я, только начинаете интересоваться данной темой, то добро пожаловать под кат.
Примечание переводчика 2. Кода будет мало, а тот что есть написан на языке R, но не стоит отчаиваться, если вы его до сих пор никогда в глаза не видели. До этой статьи я тоже ничего о нем не знал, поэтому я специально отдельно написал «шпору» по языку, включив туда все, что вам встретится в статье. Если хотите сами разобраться, то начать рекомендую c маленького курса на CodeSchool. На хабре тоже есть интересная информация и полезные ссылки. И наконец вот тут есть большая шпаргалка.
Примечание переводчика 3. Статья из двух частей, однако самое интересное начинается только во второй части, поэтому я позволил себе объединить их в одну статью.

Применение машинного обучения в трейдинге

Часть 1

В этой серии статей, я собираюсь шаг за шагом построить и оттестировать простую стратегию управления активом, основанную на машинном обучении. Первая часть будет посвящена базовым концепциям машинного обучения и их применению к финансовым рынкам.

Машинное обучение является одним из наиболее многообещающих направлений в финансовой математике, в последние годы получившее репутацию изощренного и сложного инструмента. В действительности все не так сложно.
Читать полностью »

в 8:17, , рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №9 (11 — 18 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных видеоматериалов. Некоторые количество материалов посвящено теме Data Engineering. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения.

Читать полностью »

1...1020...818283...90100...104
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js