Публикации по теме 'analytics'


Как сделать скрипичный сюжет в программировании на R
Скрипичные графики не часто встречаются при визуализации данных, но они могут быть очень полезными. Скрипичный график, по сути, представляет собой вариант коробчатой ​​диаграммы, сочетающий в себе коробочную диаграмму и кривую плотности, чтобы дать картину распределения данных. В этом посте я объясню, как с помощью ggplot можно построить графики для скрипки, и объясню, где они могут быть полезны при исследовательском анализе данных.
Настройки дисплея для опытных пользователей pandas
Настройки отображения панд часто упускаются из виду. Многие пользователи не знают, что могут настраивать параметры отображения. У pandas есть система опций, которая позволяет вам настраивать некоторые аспекты его поведения, причем параметры, связанные с отображением, - это те, которые пользователь, скорее всего, настроит. Настройки отображения панд часто упускаются из виду. Для большинства пользователей настройки по умолчанию достаточно хороши, но многие пользователи не знают о..
Понимание и решение вопросов гипотезы с легкостью
Проверка гипотез является частью логической статистики, где мы работаем с выборкой и популяцией. Гипотеза — это просто утверждение или утверждение о параметре совокупности, таком как среднее значение совокупности, пропорция дисперсии и т. д. Обычно мы исследуем утверждение, не заходя в лабораторию, как мы делаем в другом эксперименте, а что мы делаем, так это выбираем образец из совокупности и получаем данные, и, изучая выборку, изучаем совокупность. Короче говоря, давайте разберемся в..
Цифровые технологии для цепочки поставок
В недавнем интервью Билл Гейтс сделал очень дальновидное заявление: Банковское дело необходимо, банки — нет . Внефилиальный банк, такой как www.atombank.co.uk/ , — это предварительный пример того, как финансовые учреждения используют технологии, чтобы добиться изменения в опыте и ожиданиях клиентов. Эти новейшие технологии основаны на сочетании социальных сетей, облачных платформ и расширенной аналитики с помощью когнитивных вычислений. Являясь продакт-менеджером в области аналитики и..
Овладейте искусством выбора функций: ускорьте анализ данных с помощью LDA!
Введение В обширной области науки о данных эффективное управление многомерными наборами данных стало насущной задачей. Обилие функций часто приводит к шуму, избыточности и увеличению вычислительной сложности. Чтобы решить эти проблемы, на помощь приходят методы уменьшения размерности, позволяющие нам преобразовывать данные в пространство с меньшими размерностями, сохраняя при этом важную информацию. Среди этих методов выделяется линейный дискриминантный анализ (LDA) как замечательный..
Использование Adobe Launch в приложениях Angular с использованием контролируемого внедрения сценария
Adobe Launch - популярное решение для анализа клиентского опыта в приложениях. Это простое руководство по интеграции Adobe Launch в ваше приложение Angular. Как Adobe Launch работает в приложении Angular По сути, сценарий запуска Adobe запускается в фоновом режиме, отслеживая изменения в объекте window.digitalData . Ваше приложение будет вносить изменения в этот объект в различных точках, где вы хотите записывать аналитику. Изменения автоматически отправляются на серверы..
Использование возможностей ансамблевого обучения: раскрытие истинного потенциала моделей машинного обучения
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы решаем сложные проблемы и принимаем решения на основе данных. В этой обширной области ансамблевое обучение выделяется как мощная техника, получившая значительную популярность. Комбинируя прогнозы нескольких моделей, ансамблевое обучение усиливает их сильные стороны, одновременно смягчая отдельные недостатки, что приводит к повышению точности и надежности. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир ансамблевого обучения, изучая..