Превью для статьи

Рисуем графы в PyQT

Продолжаем рассматривать графовую аналитику. Мы уже рассказывали о том, что это один из распространенных инструментов в поиске связей в разрозненных данных. В этой статье попробуем с использованием PyQT и networkx сделать простейший инструмент для визуализации связей.

Превью для статьи

Расширяющийся нейронный газ

Часто используешь алгоритм кластеризации k-means и порой не знаешь, как обосновать количество кластеров? Тогда, твой выбор – это расширяющийся нейронный газ. Этот красивый алгоритм строит граф с несколькими подграфами. Их количество и есть искомое тобой количество кластеров!

Превью для статьи

Process Mining без PM4PY

Построить граф по логам процесса очень просто. В распоряжении аналитиков в настоящее время достаточное многообразие профессиональных разработок, таких как Celonis, Disco, PM4PY, ProM и т.д., призванных облегчить исследование процессов. Сложнее найти отклонения на графах, сделать верные выводы по ним. Что делать, если некоторые профессиональные разработки, зарекомендовавшие себя и представляющие особый интерес не доступны по тем или иным причинам, или вам хочется больше свободы в расчетах при работе с графами? Насколько сложно самим написать майнер и реализовать некоторые необходимые возможности для работы с графами? Сделаем это на практике с помощью стандартных библиотек Python, реализуем расчеты и дадим с их помощью ответы на детальные вопросы, которые могли бы заинтересовать владельцев процесса.

Превью для статьи

Выпускайте GRAKN’a

Поиск возможных конфликтов интересов между сотрудниками организации с помощью GRAKN.AI. (БД в виде графа знаний, которая использует машинное мышление для упрощения задач обработки данных для приложений AI)

Превью для статьи

Графовая аналитика. Поиск связей

Как решить задачу по выявлению связей между группами лиц, занимающиеся экономической деятельностью? Продолжаем делиться опытом и экспериментируем с библиотекой graphviz

Превью для статьи

Графовая аналитика

Начинаем день с лайфхака! Попробуем разобраться, как при помощи простых инструментов провести анализ процесса и найти в нем изъяны. Чтобы определить бессмысленность события М и большое время исполнения события Р в процессе, необязательно использовать платные инструменты, благодаря Python, такие задачи можно решить за пару шагов

Data News