Download to read offline
Uploaded byAurimas Paulius Girčys
Big data ir machine learning paprastai
#LOGIN2016 konferencijoje pristatytas pranešimas apie tai, kaip per kelias minutes pradėti duomenų analizę ir prognozavimą, naudojant R. Parodoma, kaip eksportuoti duomenis iš Facebook arba AdWords, tuomet kaip juos importuoti į R, kaip atlikti regresinę analizę, kaip prognozuoti kampanijos rezultatus, naudojantis istoriniais duomenimis.
Big data ir machine learning paprastai
- 2.
- 3.
- 4. BIG DATA SĄVOKAYRA RELIATYVI 4 Prieš 20 m. 1 GB būtų traktuotas kaip BIG DATA
- 5. MACHINE LEARNING –SISTEMOS MOKYMASIS 5 Norima atrasti šablonus PVZ: SPAM filtras. Paieškos variklis. Kiekvienas iš mūsų yra unikalus. Tuo mes visi panašūs.
- 6. PROGNOZAVIMAS 6 Turime duomenis Tarpjų yra ryšys Tikimės, kad galime atrasti šabloną.
- 7. KO REIKIA VENGTI? 7 Vadinasi,jei lis, gausiu atlyginimą? Šabloną galime rasti bet kur. Reikia vengti loginių klaidų. Kai gavau atlyginimą, lijo
- 8. NUO KO PRADĖTI? Žingsnispo žingsnio... 8
- 9. SU KUO MOKYSIMESISTEMĄ? 9
- 10.
- 11.
- 12.
- 13.
- 14. PRADŽIOS LANGAS 14 Čia matysite visusįvestus kintamuosius.
- 15.
- 16.
- 17.
- 18. NAUDOJAME ADWORDS DUOMENIS 1844tūkst. eilučių
- 19. SKAITOME DUOMENIS IŠ.CSV FAILŲ 19Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt
- 20.
- 21.
- 22.
- 23.
- 24.
- 25.
- 26.
- 27.
- 28. KURIAME MODELĮ IRTAIKOME PROGNOZEI 28Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt
- 29.
- 30.
- 31. KAIP SU MACHINELEARNING SUKURTI VERTĘ? 31
- 32. KAIP SUKURSIME VERTĘ? 32Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt Prognozuokime konversijas,įvertindami investicijų arba kampanijų kokybės pokytį.
- 33. KAIP SUKURSIME VERTĘ? 33Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt Asociacijųmetodu galime rasti priežastinį ryšį tarp krepšelio prekių. Tada komunikuoti prekes, kurios padės parduoti tas, kurias norime parduoti.
- 34. KAIP SUKURSIME VERTĘ? 34Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt Išmokysimealgoritmus prognozuoti, ar turėtų būti konversijos, įvertinant 90+ kintamųjų. Kai prognozės atitiks 100% tikrovę, prognuzuosime į ateitį.
- 35. KAIP SUKURSIME VERTĘ? 35Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt Klasterizacijosmetodu galime suskirstyti visus vartotojus į „Auksinius“, „Sidabrinius“ ir kitus. Pagal požymius algoritmai randa naujus „Auskinius“ klientus, jiems dar nežinant jūsų brando.
- 36. KAIP SUKURSIME VERTĘ? 36Aurimas.Gircys@resolutionmedia.lt Duomenys Vertėsaugimo prognozė Tikras poveikis verslo augimui
- 37.