Главные тенденции анализа данных в 2020 году
Дополненная или расширенная аналитика (augmented analytics) Дополненная или расширенная аналитика — это использование таких технологий, как машинное обучение и искусственный интеллект для преобразования методов разработки, потребления и совместного использования аналитического контента. Аналитики данных тратят около 40% времени на сбор и подготовку данных. Расширенная аналитика демократизирует процесс анализа данных, таким образом ИТ-специалисты и аналитики данных могут […]
Далее...4 тренда, которые уже изменили сферу здоровья и «науки о жизни»
Цифровая революция затронула все сферы жизни и бизнеса. В том числе цифровизация повлияла на области здравоохранения и «науки о жизни» (Life Sciences — все, что связано с жизнью человека: биология, химия, естественные науки). Компании научились получать выгоду от внедрения новых возможностей — многие уже воспользовались инновационными методами для повышения уровня обслуживания и лечения пациентов. Чтобы […]
Далее...Облако для розницы — ускоряемся!
Чтобы “выжить” сегодня, розничным компаниям, производителям потребительских товаров (CPG) и компаниям e-commerce нужна возможность использовать свои данные с пользой. А данных у таких компаний много — онлайн- и мобильные транзакции, социальные сети и IoT (интернет вещей). Еще есть огромные объемы данных о клиентах, тенденциях развития продуктов и о цепочках поставок. Их анализ позволяет получить информацию, […]
Далее...SNOWFLAKE: как построить эффективное приложение для работы с данными
Сейчас — самое подходящее время для разработки SaaS-приложения для работы с данными. Международная корпорация данных (IDC) говорит, что ежегодный рост решений для больших данных и бизнес-аналитики составит двузначную цифру в течение следующих трех лет. Но чтобы стать успешными, приложения должны быстро и легко собирать и анализировать большие объемы данных. Облачная платформа помогает разрабатывать такие приложения, […]
Далее...DataRobot представила Visual AI — визуальный искусственный интеллект
В своем релизе компания DataRobot объявила о новой возможности для автоматизированного машинного обучения. Это Visual AI — который позволяет включать картинки в модели машинного обучения наряду с обычными табличными и текстовыми данными. А значит, компании смогут использовать преимущества компьютерного зрения — не обладая при этом специальными техническими знаниями. Аналитик и data scientist (специалист по обработке […]
Далее...От команды АНАЛИТИКА ПЛЮС. Открытое письмо. 30 марта 2020 года.
Приветствуем наших клиентов, коллег, партнеров! Это письмо о нашей поддержке в достаточно сложное и непростое время. — Мы работаем. Мы всегда были и будем на связи. Наши эксперты работают в обычном режиме и готовы помочь вам и ответить на ваши вопросы. Мы всегда рядом! — Мы работаем удаленно уже с 17 марта 2020 года, поэтому […]
Далее...Дрейф данных в машинном обучении. Как отследить?
Прогностические модели в машинном обучении изучают закономерности в обучающих данных и используют эту информацию для прогнозирования целевых значений для новых данных. В этом процессе используются два набора данных: данные обучения и скоринговые данные вывода. Модель будет хорошо работать (т.е. давать точные прогнозы в соответствии с ожиданиями), когда новые данные вывода будут аналогичны данным обучения. Однако […]
Далее...Преимущество первых. ИИ — для избранных? Нет.
По оценкам McKinsey, это десятилетие будет судьбоносным для бизнеса, поскольку искусственный интеллект (ИИ) будет влиять на бизнес как никакая другая технология: «ИИ потенциально может обеспечить дополнительную мировую экономическую активность в размере около 13 трлн долларов…, это около 1,2% дополнительного роста ВВП в год». Этот рост, вероятно, будет происходить по знакомой схеме: «первопроходцы» будут вкладывать значительные […]
Далее...Столбчатая диаграмма с накоплением — перемещаем элементы столбца вниз одним кликом
Столбчатые диаграммы с накоплением (или составные столбчатые диаграммы) относятся к числу наименее любимых типов диаграмм. Причина — сложность анализа данных, если элемент измерения не находится в нижней части столбца. Можно преобразовывать такие диаграммы в точечные диаграммы, что обеспечит более точное местоположение каждого элемента на оси x или Y. Но может быть полезен анализ не только […]
Далее...