Прогнозное моделирование — это мощный метод, который может помочь превратить данные в ценную информацию, используя статистические алгоритмы и машинное обучение для прогнозирования и выявления закономерностей в данных. Шаги для эффективного использования прогнозного моделирования для анализа данных: 1. Определите проблему и цели. Четко определите проблему, которую вы хотите решить, или цель, которую вы хотите достичь с помощью прогнозного моделирования. Определите конкретный..

Отправьтесь вместе со мной в захватывающее путешествие, основанное на данных, поскольку мы демистифицируем удовлетворенность авиапассажиров с помощью алгоритма кластеризации K-средних. В этом пошаговом руководстве я проведу вас через весь процесс, убедившись, что у вас есть все инструменты и знания, необходимые для навигации в этом исследовании науки о данных. Привет, я Da Data Guy! Прежде чем я начну, если вас интересуют Power BI, Python, Data Science и SQL, подпишитесь на меня на..

Цель этой статьи - мои личные образовательные цели, и, надеюсь, она может помочь кому-то еще на этом пути. Большинство определений были взяты из «Руководства по машинному обучению с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow» Орельена Жерона и «Глубокого обучения с помощью Python» Франсуа Шолле. Я настоятельно рекомендую вам прочитать эти книги, если вы хотите продолжить карьеру в области ML & DL. Я не владею этим контентом, но я использую его, чтобы помочь мне в моем путешествии по..

Как обучение / наставничество может быть необходимым дополнением к мягким навыкам для специалистов по анализу данных Есть много хороших статей по науке о данных, но ... Небрежное чтение статей по науке о данных в Towards Data Science было моим сайтом номер 1, на котором я хотел изучить новые навыки для многих авторов, которые делятся своим путешествием в области науки о данных. Многие статьи предлагают отличное прямое содержание без обширных обзоров технической литературы, что часто..

Директора по данным осознают важность данных для принятия обоснованных деловых решений, но часто пытаются связать данные с конкретными бизнес-преимуществами и результатами. В недавней статье Gartner выяснилось, что директора по данным осознают важность данных для принятия обоснованных бизнес-решений, но часто пытаются связать данные с конкретными бизнес-преимуществами и результатами. Более того, большинству лидеров в области данных и аналитики трудно определить, сформулировать и сообщить..

Magic: The Gathering уже много лет является одним из моих увлечений. Благодаря большой карточной базе и долгой истории он идеально подходит для анализа данных и машинного обучения. Если вы пропустили мою предыдущую статью , я применил кластеризацию K-средних (метод неконтролируемого обучения) к набору данных Magic: The Gathering Dataset, который я соскоблил с mtgtop8 . В этой статье объясняется техническая сторона, но не рассматриваются результаты, потому что я не думал, что моим..