Вход
Регистрация

Новости

8 июня
2020

Работу с Loginom будут преподавать в Брянском филиале РАНХиГС при Президенте РФ

Студенты Брянского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
4 июня
2020

Клиентская аналитика за минуты, а не дни. Вебинар

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.
3 июня
2020

Обработка пропусков в данных

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.
26 мая
2020

Loginom Community Edition — аналитика, доступная каждому

Платформа для продвинутого анализа данных. Бесплатно и без ограничения по времени.
18 мая
2020

Встречаем обновленный Loginom e‑Learning

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.
11 мая
2020

Low-code аналитика: быстрые результаты и минимум усилий. Выступление на мероприятии Яндекс.Облака

На мероприятии Яндекс.Облака Алексей Арустамов рассказал о демократизации аналитики с помощью концепции low-code.
6 мая
2020

Работу с Loginom будут преподавать в НФИ КемГУ

Студенты Новокузнецкого института (филиал) Кемеровского государственного университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
29 апреля
2020

Держи их! Как определить клиентов, которые спасут ваш бизнес. Вебинар

Расчет профилей клиентов — специальное антикризисное предложение для бизнеса от разработчиков решения Loginom Customer Segmentation.
27 апреля
2020

Кластеризация категорийных данных: масштабируемый алгоритм CLOPE

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.
21 апреля
2020

Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining

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.
14 апреля
2020

Apriori — масштабируемый алгоритм поиска ассоциативных правил

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.
7 апреля
2020

В СибАДИ будут изучать аналитику на Loginom

Сибирский автомобильно-дорожный университет присоединился к академической программе Loginom для вузов.
23 марта
2020

Loginom выходит на крупнейший IT-рынок Европы

Компания ADEAL Systems GmbH присоединилась к партнерской программе Loginom Company.
13 марта
2020

Как найти и объединить дубли клиентов

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.
10 марта
2020

Выявление обобщенных ассоциативных правил

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.
6 марта
2020

Российский технологический университет внедряет в учебный процесс решения Loginom Company

Студенты Российского технологического университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
27 февраля
2020

Работу с Loginom будут преподавать в СПбГУ

Студенты Санкт-Петербургского государственного университета будут изучать работу на платформе Loginom в рамках академической программы для вузов.
20 февраля
2020

Что нового в Loginom 6.3

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.
17 февраля
2020

Сбор данных и аналитика с Loginom. Новые возможности для тех, кто работает в 1С. Вебинар

Loginom позволяет выйти за рамки типовых возможностей 1С и получить тем самым существенный экономический эффект в короткие сроки и без привлечения ИТ-отдела.
11 февраля
2020

Введение в анализ ассоциативных правил

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%.
5 февраля
2020

Интервью Алексея Арустамова для медиахолдинга РБК

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.
29 января
2020

Применение логистической регрессии в медицине и скоринге

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.
23 января
2020

Оценка вероятности совершения целевых действий посетителем сайта. Выступление Дмитрия Лагерева на Loginom Day 2019

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.
20 января
2020

Логистическая регрессия и ROC-анализ — математический аппарат

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.
17 января
2020

Объективно о себестоимости в группе компаний. Выступление Дмитрия Штаничева на Loginom Day 2019

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.

Страницы