-
RFM-анализ с помощью Python
RFM-анализ – это мощный метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых метриках их поведения: Recency (давность последней покупки), Frequency (частота покупок) и Monetary Value (денежная ценность клиента). За свою карьеру в области data science я убедился, что это один из самых эффективных способов понять и структурировать клиентскую базу. Каждый раз, когда я применяю RFM-анализ в…
-
Оптимизация цепочек поставок с помощью машинного обучения
Управление современными цепочками поставок – это чрезвычайно сложная задача, которая требует постоянного балансирования между множеством взаимосвязанных факторов. Как эксперт в области анализа данных, я убежден, что применение передовых методов искусственного интеллекта способно радикально преобразить этот процесс, сделав его более эффективным, гибким и устойчивым к различным нарушениям. В этой статье я подробно расскажу, как использование алгоритмов…
-
Анализ песен рейтинга Billboard Top-100 с 1958 по 2023 гг
Честно говоря, я не очень верю в рейтинги песен. Потому что музыка сегодня – это, в основном, дело вкуса. И то, что популярно в одних сообществах, не обязательно популярно в других. Однако надо признать, что такие рейтинги существуют, за ними следят, их изучают, и артисты стараются попасть в них любой ценой. Особенно если такие рейтинги…
-
Продвинутые методы предиктивной аналитики с глубокими нейронными сетями
В современном мире данные стали новой нефтью, а способность предсказывать будущие тенденции на их основе – критически важным конкурентным преимуществом. За последние несколько лет я реализовал десятки проектов в области предиктивной аналитики с использованием глубокого обучения и нейронных сетей, и сегодня хочу поделиться своим опытом и знаниями в этой захватывающей области. Преимущества deep learning в…
-
Профессиональный анализ данных бизнеса с помощью Python и Pandas
Многие владельцы бизнеса не хотят погружаться в аналитику. И это нормально. У этих людей совершенно другие приоритеты: им нужно развивать свой бизнес, встречаться с важными клиентами, управлять персоналом, решать стратегические проблемы. У них нет времени погружаться в детали. И в этой ситуации крайне важно иметь под рукой опытного аналитика, желательно дата саентиста. Имея такого человека…
