На вебинаре от компании Террасофт Алексей Арустамов рассказал о тенденциях в области клиентской аналитики, технологиях для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, интеграции, очистки данных, построения моделей машинного обучения, а также продемонстрировал взаимодействие Loginom и Creatio.
В этой версии переработан механизм сворачивания и разворачивания подмоделей, в результате чего было исправлено несколько ошибок.
С помощью Loginom реализован проект для крупного горнодобывающего карьера: разработаны модели по оценке KPI работы сотрудников; создан прототип электронного советчика; настроена real-time обработка данных с большим количеством внешних влияний. Кейс рассказывает СЕО «Лаборатории кода».
Готовое решение Loginom Scorecard Modeler позволяет автоматизировать до 90% процедур при создании скоринговой карты: от подготовки данных до моделирования и формирования отчетности.
Самоорганизующиеся карты Кохонена – это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Этот алгоритм решает задачи кластеризации и проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью. Он часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа и поиска закономерностей.
Loginom Company расширяет горизонты и становится ближе к иностранным пользователям.
Прогнозирование инцидентов и раннее оповещение об авариях, обнаружение и расчет технологических потерь — решаем эти задачи методами продвинутой аналитики с использованием нейронных сетей и других технологий искусственного интеллекта.
Полный цикл загрузки и преобразования данных от «грязных» данных до красивых дэшбордов: совместное решение Loginom и Visiology в области визуального ETL.
Многообразие инструментов для анализа данных может поставить в тупик любого специалиста, перед которым стоит задача построения бизнес-процесса предприятия. В своем выступлении Алексей Арустамов рассказывает об областях применения Loginom и механизмах, благодаря которым платформа станет незаменимым помощником аналитика.
Loginom Customer Segmentation — это решение для системной работы по удержанию клиентов и увеличению прибыли. Построение универсальной модели сегментации позволяет проводить адресные маркетинговые кампании, настроенные по десяткам различных параметров. Точечное и своевременное воздействие на каждого клиента многократно увеличивает вероятность и количество покупок.
Что мешает таким технологиям, как AI и ML, создавать бизнес-ценность? Почему возникают узкие места и как их ликвидировать? Об этих важных проблемах и их решении рассказывает Алексей Арустамов в рамках проекта AI Heroes.
Производственные процессы становятся полностью цифровыми. Этот тренд имеет катастрофическую скорость и невообразимые возможности. На вебинаре были разобраны самые успешные кейсы построения цифровых двойников с помощью платформы Loginom.
В июне мы подвели итоги онлайн этапа Loginom Хакатон 2020.
Оптимизирована работа с пакетами большого размера или сложной структуры. Добавлено несколько важных уведомлений пользователя. Исправлены обнаруженные ошибки.
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.