Публикации по теме 'predictive-analytics'
Лучшие варианты использования предиктивной аналитики в реальной жизни
Предиктивная аналитика относится к алгоритмам машинного обучения и статистике для прогнозирования будущих результатов и производительности. Такие методы, как интеллектуальный анализ данных и прогнозное моделирование, оценивают вероятность будущих результатов и предупреждают вас о предстоящих событиях, чтобы помочь вам принять решение.
Сегодня предприятия регулярно используют прогнозную аналитику для анализа целевого клиента и получения операционных результатов. Список приложений..
Как внедрить прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV) в вашей системе электронной коммерции?
Что такое пожизненная ценность клиента (CLV)?
Пожизненная ценность клиента (CLV) — это важный показатель, используемый в индустрии электронной коммерции для принятия разумных инвестиционных решений в области маркетинга и выявления/воспитания ценных клиентов. Основная цель измерения CLV — улучшить следующие ключевые показатели;
средняя частота покупок клиента средний размер заказа скорость оттока клиента
Как поможет измерение CLV?
Прогноз CLV помогает выявлять и развивать..
Представляем разницу между машинным обучением и глубоким обучением
Машинное обучение и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта (ИИ), и каждое из них имеет свои различия и сходства. Машинное обучение использует алгоритмы, математические уравнения и набор размеченных данных для обнаружения закономерностей и создания прогнозов на основе данных. Глубокое обучение — это новая область машинного обучения, в которой искусственные нейронные сети используются для обработки необработанных данных и определения соответствующих функций в..
Углубленное исследование того, как работает искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической концепцией; это современная реальность, которая производит революцию в отраслях по всему миру. От здравоохранения и финансов до транспорта и развлечений — ИИ нашел применение практически во всех областях. Но как именно работает ИИ? Давайте окунемся в увлекательный мир искусственного интеллекта и изучим его механику.
Введение
В эпоху, когда технологии находятся на переднем крае инноваций и прогресса, один термин,..
Реализация линейной регрессии в Python и R
Регрессия — это контролируемый метод обучения для прогнозирования значения непрерывной целевой или зависимой переменной с использованием комбинации предиктора или независимых переменных. Линейная регрессия — это тип регрессии, в котором основное внимание уделяется тому, что независимые и зависимые переменные имеют линейную связь. Линейная регрессия бывает двух основных типов — простая линейная регрессия и множественная линейная регрессия. В простой линейной регрессии есть только одна..
Объяснение и прогнозирование на практике
В статье Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» 2010 г. содержится интересное заявление в своей аннотации:
Конфликт между объяснением и предсказанием является обычным явлением, но различие необходимо понимать […]
В этой истории мы углубляемся с практической точки зрения: В чем именно разница? И должны ли мы действительно так сильно заботимся, как ученые?
Большинство специалистов по обработке данных и аналитиков проходят свое образование в области статистики и машинного..
Уберите сюрпризы сбоя привода с помощью ИИ
В мире, где данные зависят от данных, алгоритмы искусственного интеллекта ULINK DA Drive Analyzer позволяют прогнозировать сбои дисков в 7–8 раз эффективнее, чем традиционные системы.
Сегодня использование ИИ быстро расширяется почти во всех областях — беспилотные автомобили, Alexa, Siri, чат-боты, рекомендации для покупок, поиск и потоковое вещание. ИИ оказался полезным для повышения производительности и оптимизации ресурсов с более высокой точностью прогнозирования событий...
