Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

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.

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

Санкционная политика недружественных стран значительно подкосила деятельность Торговых центров. Многие иностранные брэнды закрыли свои магазины в торговых центрах и ушли из России, чем существенно снизили арендный поток. Арендодателям пришлось в срочном порядке искать новых потенциальных арендаторов на освободившиеся места.

Доброе утро, друзья!
Каждый раз, когда Вы используете линейную регрессию прямо «из коробки», задумываетесь ли Вы о том, как она устроена изнутри? Порассуждаем об этом в посте.

Доброе утро, друзья!
Найти квартиру себе по душе – одна из самых сложных и актуальных задач. В публикации рассмотрим зависимость стоимости квартиры от различных факторов на основе регрессионной модели и спрогнозируем стоимость на объекты недвижимости, опираясь на их свойства и параметры.

Привет! Этот пост о моём опыте использования Python-библиотеки eli5 для анализа двух типов моделей: линейной регрессии и решающего дерева, а также о том, как библиотека eli5 представляет параметры этих моделей на известных датасетах