Зачем нужна очистка данных для Data Mining: 10 главных проблем подготовки датасета и способы их решения

Выборка, полученная в результате первого этапа подготовки данных (Data Preparation), еще пока не пригодна для обработки алгоритмами машинного обучения, поскольку информацию необходимо очистить. Сегодня мы расскажем, что такое очистка данных (Data Cleaning) для Data Mining, зачем она нужна и как выполнять этот этап Data Preparation. Что такое очистка данных для...

Отберем то, что нужно Data Mining: как сформировать датасет для машинного обучения

Мы уже рассказывали о важности этапа подготовки данных (Data Preparation), результатом которого является обработанный набор очищенных данных, пригодных для обработки алгоритмами машинного обучения (Machine Learning). Такая выборка, называемая датасет (dataset), нужна для тренировки модели Machine Learning, чтобы обучить систему и затем использовать ее для решения реальных задач. Однако, поскольку в...

Как подготовить данные к моделированию: 5 операций Data Preparation

CRISP-DM, SEMMA и другие стандарты Data Mining не случайно выделяют подготовку данных в отдельную фазу. Data Preparation - весьма трудоемкий итеративный процесс, который занимает до 80% всех затрат ресурсов и времени в жизненном цикле Data Mining и включает следующие задачи обработки исходных («сырых») данных [1]: Выборка данных – отбор признаков...

Как интернет вещей и большие данные увеличивают прибыль оффлайн-магазинов: 5 практических кейсов

Интернет вещей (Internet Of Things) считает покупателей торговых центров, а средства больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) превращают эти цифры в реальную выгоду для бизнеса. Мы нашли еще 5 примеров успешного использования этих технологий в ритейле и делимся с вами опытом отечественных и зарубежных компаний. Интернет вещей...

И тебя посчитали: как интернет вещей и большие данные повышают офлайн-продажи, считая посетителей торговых центров

Мы уже описывали, как американская торговая сеть Macy’s успешно использует интернет вещей (Internet Of Things) для персонализированного маркетинга. Bluetooth-маячок определяет местоположение посетителя в магазине с точностью до нескольких сантиметров и подает сигнал в корпоративную CRM-систему. CRM отправляет клиенту на смартфон предложение со скидкой на товар, ближайший к потребителю в данный момент [1]. Сегодня мы...

Зачем менеджеру язык программирования R: 7 причин освоить аналитический инструмент Big Data и Machine Learning

Мы уже рассказывали, зачем HR-специалисту большие данные, как Big Data и Machine Learning помогают PR-менеджеру в управлении корпоративной репутацией, а маркетологу в формировании персональных рекламных предложений. Сегодня поговорим об одном из средств реализации этих и других бизнес-задач – языке программирования R и рассмотрим 7 причин, почему вам необходимо освоить этот...

Big Data и Machine Learning в HR: еще 5 примеров успешного использования информационных технологий для управления человеческими ресурсами

Недавно мы рассказывали, зачем HR-специалисту большие данные, как быстро и эффективно внедрить Big Data в управление персоналом, а также описывали случаи интеллектуального рекрутинга с помощью машинного обучения. В продолжение этой темы сегодня мы приготовили для вас 5 интересных кейсов от отечественных и зарубежных компаний по 3 HR-направлениям: управление талантами, повышение...

Интеллектуальный автоматизированный рекрутинг: Big Data и Machine Learning в HR

Мы уже описывали, зачем HR-специалисту большие данные, а также как быстро и эффективно внедрить Big Data в управление персоналом на практике. Сегодня расскажем о конкретных случаях применения этих технологий в HR: успешные кейсы отечественных и зарубежных компаний. Роботы-рекрутеры Сервис автоматизированного рекрутинга, разработанный российской компанией Stafory, позволяет в 10 раз сократить...

20 проблем для Data Scientist, от которых не спасет CRISP-DM

Иван Гуз, директор по аналитике и клиентскому сервису Avito, 24.04.2018 на митапе AI Community и AI Today для специалистов по Data Science в офисе компании [1] рассказал о самых главных проблемах, которые подстерегают исследователя данных на практических проектах и от чего не убережет даже подробно проработанный стандарт CRISP-DM. Из его...

7 популярных ошибок при работе с данными по стандарту CRISP-DM

Посмотрев выступление Станислава Гафарова [1], руководителя направления по развитию ИТ-систем АО «СберТех», от 24.04.2018 на митапе AI Community и AI Today для специалистов по Data Science в офисе Авито [2], мы составили ТОП-7 ошибок при работе с данными по методологии CRISP-DM. На основании жизненного цикла работы с информацией по стандарту...

Поиск по сайту