Баттл твипов - Выполнение любой работы - против - Создание предиктивных

Выполняются такие задачи как:

1. Импорт таблиц из Word, PDF и других форматов;

2. Автоматизация рутинных действий с таблицами

3. Настройка и оформление Сводных таблиц и отчётов;

4. Создание диаграмм, графиков;

5. Создание, заполнение, редактирование таблиц;

6. Сортировка данных, удаление дубликатов, сравнение таблиц;

7. Поиск, замена текста;

8. Проверка корректности данных. К примеру, проверка отчетов на корректность ввода данных, правильность расчета и т. д.;

9. Визуализация табличных данных.

10. Создание формул для автоматических расчетов, свод данных, систематизация данных, аналитические отчет и т.д.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных