Data Science - анализ данных - информация

Прогнозирование временных рядов с использованием ARMA

Узнайте, как использовать алгоритм авторегрессии-скользящего-среднего (ARMA) для прогнозирования временных рядов.

Уменьшение размерности данных с помощью SVD

Узнайте, как алгоритм SVD помогает уменьшить размерность данных, сохраняя при этом их информативность.

Исследование данных с помощью PCA на Julia

Узнайте, как использовать алгоритм PCA на языке программирования Julia для анализа и визуализации данных.

Анализ социальных сетей: примеры кода для выявления влиятельных узлов и сообществ

Узнайте, как проводить анализ социальных сетей с помощью программирования, чтобы выявить влиятельные узлы и сообщества. В статье представлены примеры кода и объяснения, как они помогают в анализе социальных сетей.

Прогнозирование временных рядов с использованием SARIMA

Узнайте, как использовать модель SARIMA для прогнозирования временных рядов и предсказания будущих значений с учетом сезонности и тренда.

Метод главных компонент (PCA): примеры кода на языке программирования R

Узнайте, как использовать метод главных компонент (PCA) с помощью языка программирования R. Мы рассмотрим основные шаги и предоставим примеры кода для проведения анализа данных с использованием PCA.

Развитие навыков обработки и анализа больших данных

В настоящее время обработка и анализ больших данных становятся все более важными навыками в различных сферах деятельности. Эта статья поможет вам понять, почему эти навыки так востребованы и как их развивать.

Оптимизация моделей для анализа временных рядов

В данной статье рассматривается важный аспект анализа временных рядов - оптимизация моделей. Мы рассмотрим, что такое временные ряды, какие модели используются для их анализа и как можно оптимизировать эти модели для достижения более точных прогнозов.

Инженерия признаков для анализа социальных медиа

Инженерия признаков - это процесс создания и выбора релевантных характеристик данных, которые могут быть использованы для анализа социальных медиа.

Инженерия признаков для временных рядов

Инженерия признаков является важным этапом в анализе временных рядов. Она позволяет извлечь полезную информацию из данных и подготовить их для дальнейшего анализа и моделирования.

Автоматизированная очистка и предобработка данных

Автоматизированная очистка и предобработка данных - это процесс приведения данных в чистый и структурированный вид с использованием программных инструментов и алгоритмов.

Работа с данными: сбор, предобработка и анализ данных

В данной статье мы рассмотрим основные аспекты работы с данными, включая сбор, предобработку и анализ данных. Вы узнаете, какие инструменты и методы используются для этих целей, а также какие преимущества они предоставляют.

Вверх