Студенты Брянского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
Как при помощи трех библиотек компонентов цикла Loginom Customer Intelligence быстро «собирать» сценарии и эффективно проверять гипотезы в отношении клиентов на базе лучших практик по обнаружению оттока, расчету показателей и сегментации.
На практике в реальных данных очень часто встречаются пропуски. Причинами могут быть ошибки ввода данных, сокрытие информации, фрод. Разбираем в статье, в каких случаях неправильная обработка пропусков простыми методами приведет к ошибкам в моделях и принятии решений.
Платформа для продвинутого анализа данных. Бесплатно и без ограничения по времени.
Мы непрерывно следим за трендами в области электронного обучения и отслеживаем современные тенденции, чтобы дать клиентам доступный, актуальный и качественный контент. Поэтому при очередном обновлении концепции e‑Learning мы добавили много интересных фишек, о которых и хотим рассказать.
На мероприятии Яндекс.Облака Алексей Арустамов рассказал о демократизации аналитики с помощью концепции low-code.
Студенты Новокузнецкого института (филиал) Кемеровского государственного университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
Расчет профилей клиентов — специальное антикризисное предложение для бизнеса от разработчиков решения Loginom Customer Segmentation.
Разбиение на группы со схожими характеристиками категорийных и транзакционных массивов данных в больших БД является важнейшей задачей Data Mining. Традиционные алгоритмы кластеризации в большинстве случаев не эффективны при обработке сверхбольших баз данных. В материале рассказывается о масштабируемом эвристическом алгоритме CLOPE, который позволяет проводить кластеризацию с высоким качеством и производительностью.
Данный материал — попытка систематизировать и дать целостный взгляд на последние достижения в области разработки эффективных подходов к кластеризации данных. Целью материала не являлось подробное описание всех алгоритмов кластеризации. Наоборот, обзорный характер статьи и затронутая проблематика помогут сориентироваться в огромном количестве алгоритмов кластеризации.
Apriori – один из наиболее популярных алгоритмов поиска ассоциативных правил. Благодаря использованию свойства анти-монотонности, он способен обрабатывать большие объемы данных за приемлемое время. Разбираем работу алгоритма и особенности его реализации.
Сибирский автомобильно-дорожный университет присоединился к академической программе Loginom для вузов.
Компания ADEAL Systems GmbH присоединилась к партнерской программе Loginom Company.
В этой статье расскажем, откуда берутся дубли, чем они мешают бизнесу, и как Loginom помогает избавиться от дубликатов, консолидировать клиентскую базу и держать ее под постоянным контролем.
Методы поиска обобщенных правил при вычислении используют информацию о группировке элементов (таксономию), что позволяет значительно расширить круг задач, решаемых алгоритмами поиска ассоциативных правил. Примером обобщенного ассоциативного правила может служить высказывание: «Если человек купил Ряженку, то он, скорее всего, купит товар из группы Хлебобулочные изделия». В статье приведены два метода вычисления обобщенных ассоциативных правил: базовый и улучшенный алгоритмы.
Студенты Российского технологического университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
Студенты Санкт-Петербургского государственного университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
Крупное обновление аналитической платформы Loginom. Добавлена поддержка базы данных ClickHouse и облачного хранилища Google BigQuery, реализована возможность работы с древовидными структурами данных, поддерживается экспорт результатов работы в Tableau, оптимизированы и доработаны существующие алгоритмы. Доступна новая бесплатная редакция — Loginom Community Edition.
Loginom позволяет выйти за рамки типовых возможностей 1С и получить тем самым существенный экономический эффект в короткие сроки и без привлечения ИТ-отдела.
Объемы современных баз данных, которые весьма внушительны, вызвали устойчивый спрос на новые масштабируемые алгоритмы анализа данных. Одним из популярных методов обнаружения знаний стали алгоритмы поиска ассоциативных правил. Ассоциативные правила позволяют находить закономерности между связанными событиями. Примером такого правила, служит утверждение, что покупатель, приобретающий «Хлеб», приобретет и «Молоко» с вероятностью 75%.
9 и 10 декабря 2019 года Государственный университет управления провел III Международный научный форум «Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика». В рамках форума Алексей Арустамов рассказал о современных подходах для обработки больших объемов данных и перспективах цифровизации бизнеса в России.
При помощи логистической регрессии можно тестировать линейную зависимость между зависимой и независимой переменными. Преимущество логистической регрессии заключается в том, что данная модель является наглядной, а использование ROC-анализа позволяет сравнивать модели и подбирать оптимальный порог отсечения. Материал показывает, как это делается в медицине и скоринге.
Loginom Company ведет тесное сотрудничество с ведущими вузами страны. О подготовке магистров к решению реальных задач бизнеса с применением современных методов и средств аналитики данных рассказывает доцент Брянского государственного технического университета.
Математический аппарат и назначение бинарной логистической регрессии — популярного инструмента для решения задач регрессии и классификации. ROC-анализ тесно связан с бинарной логистической регрессией и применяется для оценки качества моделей: позволяет выбрать аналитику модель с наилучшей прогностической силой, проанализировать чувствительность и специфичность моделей, подобрать порог отсечения.
Решение P&L на Loginom позволит объективно анализировать себестоимость товаров и услуг в динамике: по каждой статье, за любой период времени, по всем производствам и филиалам.