Можно ли за короткое время и без больших трудозатрат проанализировать обращения клиентов и выявить причины возникновения негативных отзывов? В этой статье хотим рассказать, как с помощью инструментов ML нам удалось решить эту задачу

Ранее мы уже отмечали, что графовая аналитика всё чаще находит своё применение в анализе данных. Это приводит к росту популярности различных инструментов для визуализации графов. Но большая часть подобных инструментов не является “дружелюбной” по отношению к обычным пользователям. Кроме того, у многих компаний, в силу специфики их работы, возникает потребность в создании собственных инструментов, которые могут использоваться сотрудниками для визуализации и анализа графов.
При решении подобных задач возникают несколько основных проблем: скорость разработки и кроссплатформенность. Для того, чтобы сразу исключить данные проблемы, легче всего разработать web приложение. В рамках данной статьи рассмотрим небольшое введение в создание простой интерактивной визуализации графов.

Несмотря на то, что мир информационных технологий наполнен многими удивительными разработчиками, изобретателями, исследователями и видными деятелями, большинство из них — это мужчины.
Но и среди женщин было немало талантливых ученых, первооткрывателей, повлиявших на историю развития ИТ. Знаете ли вы женщин, изменивших мир IT?

В последнее время тема графовых алгоритмов стала крайне популярна. Вместе с Process Mining эта технология позволяет находить нарушения новыми способами – при помощи построения изображения.
Однако, картинка – это только видимая часть большого количества мощных инструментов, которые находятся в глубине модулей языка Python.
Сегодня мы поговорим о таком мощном модуле как Networkx.

При работе с Linux серверами часто необходимо, в определенные моменты, логировать нагрузку на сервер, а для удобочитаемого вида выгружать логи в BI системы и просматривать их в виде графиков.
Мониторинг ресурсов – неотъемлемая часть контроля аудирования it инфраструктуры. Одним из самых распространенных инструментов является – журналирование действий пользователей. Однако, одно лишь логирование действий не даёт общей картины. Журналы тяжело разбирать и анализировать из-за их объёма. На помощь могут прийти BI инструменты.

Доброе утро!
Предлагаем Вашему вниманию обзор инструмента для автоматизации работы в интернете. Делимся опытом использования робота для получения информации из внешних источников.

Существует множество возможностей использования NLP. В список самых полезных из них определённо входит анализ тональности текста. Вы хотите улучшить свой продукт, но боитесь обрекать пользователя на тяжеловесный фидбэк? Вы хотите составить объёмную статистику из ничего? А может, вы хотите провести конкурс на лучшую мотивационную речь? — Добро пожаловать в Sentiment analysis. Всё должно быть просто…
А если датасет на русском языке? А если элементы очень короткие, на сложную тему и общение происходит в среде, где принято не показывать своих эмоций? В данной статье будут рассмотрены логические этапы выбора модели от простого случая к самому сложному.