КОМПРОМИССЫ В DATA MINING

ЮРКЕВИЧ АЛЕКСЕЙ

МЯКИШЕВ ИВАН

BUZZWORDS

КОМПРОМИССЫБИЗНЕС -

ТРЕБОВАНИЯРЕЗУЛЬТАТ

СКОРОСТЬ

HOW BIG IS YOUR DATA

ТОЧНОСТЬ

ПРОСТОТА

TABLEAU + R

1. Динамическая система

1. Динамическая система2. Препроцессинг

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов5. Выбор модели

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов5. Выбор модели 6. Кросс валидация

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов5. Выбор модели 6. Кросс валидация7. Перебор параметров модели

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов5. Выбор модели 6. Кросс валидация7. Перебор параметров модели8. Оценка качества результатов и робастности

1. Динамическая система2. Препроцессинг3. ETL 4. Выбор значимых факторов5. Выбор модели 6. Кросс валидация7. Перебор параметров модели8. Оценка качества результатов и робастности9. Визуализация

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

ПРИМЕР

Сферический игрок в вакууме

Все игроки очень разные

БАРТЛОВСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ИГРОКОВ

ПОПУЛЯРНЫЕ УРОВНИ ТАНКОВ

Игрок 1:

Игрок 2:

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ