Это интересно

Как за 2 месяца запустить систему поддержки принятия решений для микрофинансовой организации без программистов, силами нескольких аналитиков. С чего мы начинали знакомство с low-code и во что всё это превратилось.

Плюсы и минусы использования low-code платформы Loginom для оптимизации запасов. Как организовать работу над проектам наиболее эффективно, чтоб как можно быстрее получить первые результаты и реализовать весь потенциал self-service аналитики.

Многообразие инструментов для анализа данных может поставить в тупик любого специалиста, перед которым стоит задача построения бизнес-процесса предприятия. Поэтому важно определить ключевые особенности и области применения аналитической платформы Loginom.

Кроме алгоритма Apriori для поиска ассоциативных правил существует алгоритм, получивший название Frequent Pattern-Growth (FPG), что можно перевести как «выращивание популярных (часто встречающихся) предметных наборов». Он позволяет не только избежать затратной процедуры генерации кандидатов, но и уменьшить необходимое число проходов по набору данных до двух.

В этой версии исправлено несколько ошибок, возникавших при работе Узла-ссылки, решена проблема с неожиданной ошибкой Калькулятора при работе в параллельном Цикле, устранена потеря связей у пакетов со сложными зависимостями, а также исключен ряд проблем в Веб-клиенте и Настольном приложении.

Как корректно рассчитать экономический эффект от применения машинного обучения? Совместно с Террасофт, мы делимся приемами расчетов эффективности модели МL с помощью Loginom и Creatio.

Хотите начать самостоятельно анализировать данные и не знаете, какой аналитический инструмент подойдёт? Где приручать питонов, а где ограничиться Excel? Мы подготовили обзор различных подходов к анализу данных, их преимуществ и недостатков.