Кластеризация клиентов является важным инструментом, так как позволяет лучше понимать клиентов и предлагать им более персонализированный сервис. Также она может быть полезна для компании в поиске решения при возникновении проблем с клиентами. Побробнее в публикации.

Неявные связи в графах. Что это и как с ними работать, разберу на примерах

В данном посте я расскажу о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter notebook языка Python.

Текст – это не просто коллекция слов. Он содержит мысли и намерения автора. Вручную невозможно обработать огромное количество текстовой информации и понять, какие данные она может содержать. В таком случае поможет кластеризация текста.

В рамках публикации расскажу о первоначальной обработке данных датасета, а также об обучении модели градиентного бустинга. Покажу базовые трансформации и действия, необходимые для получения результата обучения модели, что послужит хорошим и быстрым стартом для понимания работы Spark ML

Доброе утро, друзья! Поделюсь своим опытом решения аналитической задачи и уделю внимание профессиональным особенностям, связанными с софт-скиллами

Как избежать ошибочное определение уровня риска клиента посмотрим по ссылке