Jupyter Notebook, Python - os, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pymorphy2, statsmodels, sys, re, nltk, collections, symspellpy, sklearn Проект для «Викишоп» с BERT -магазин «Викишоп» запускает новый сервис. Теперь пользователи могут редактировать и дополнять описания товаров, как в вики-сообществах. Магазину нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию.
Пролистайте "Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов" и убедитесь в качестве
Обучим модель классифицировать комментарии на позитивные и негативные.Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Jupyter Notebook, Python - os, pandas, numpy, plotly, matplotlib, sklearn, statsmodels, lightgbm Классическое машинное обучение Название проекта Описание Стек Рекомендация тарифов Оператор мобильной связи «Мегалайн» выяснил: многие клиенты пользуются архивными тарифами. Они хотят построить систему, способную проанализировать поведение клиентов и предложить пользователям новый тариф: «Смарт» или «Ультра».
Jupyter Notebook, Python - pandas, numpy, seaborn, os, tqdm, sklearn Отток клиентов Из «Бета-Банка» стали уходить клиенты. Каждый месяц. Немного, но заметно.
- Аннотация: В работе проведено исследование многомерных данных о работе службы заказа такси с целью прогнозирования стоимости заявки. .
- Рассмотрена задача прогнозирования эффективной стоимости заказа службы такси по большому числу параметров на основе датасета, предоставленного одной из .
- Прогнозирование заказов такси¶ Прочитаем файл в датафрейм, назначив даты индексом Посмотрим первые строки фрейма и общую информацию Проверим, есть ли
Банковские маркетологи посчитали: сохранять текущих клиентов дешевле, чем привлекать новых. Нужно спрогнозировать, уйдёт клиент из банка в ближайшее время или нет. Jupyter Notebook, Python - pandas, numpy, seaborn, os, tqdm, matplotlib, sklearn Выбор локации для скважины Мы работаем в добывающей компании «ГлавРосГосНефть». Нужно решить, где бурить новую скважину.
Чтобы привлечь клиентов, сеть отелей добавила на свой сайт возможность забронировать номер без предоплаты.
ПРЕДСКАЗАНИЕ СТОИМОСТИ ПОЕЗДКИ НА ТАКСИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Однако если клиент отменяет бронирование, то компания терпит убытки. Чтобы решить эту проблему, нам нужно разработать систему, которая предсказывает отказ от брони. Если модель покажет, что бронь будет отменена, то клиенту предлагается внести депозит. Jupyter Notebook, Python - pandas, numpy, pyspark Защита персональных данных клиентов Нам нужно защитить данные клиентов страховой компании «Хоть потоп».Разработаем такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию. Обоснуем корректность его работы.
Приложение «Яндекс Go» теперь может показывать прогноз цены поездок на такси. Количество клиентов сервисов онлайн- заказов такси с каждым годом растет и для пользователей необходимо, чтобы стоимость поездки была известна еще до . Планировать поездки на такси станет удобнееприложение Яндекс Go стало показывать прогноз цены. .
Нам нужно построить модель для определения стоимости. Как только водитель забронировал автомобиль, сел за руль и выбрал маршрут, система должна оценить уровень риска. Если уровень риска высок, водитель увидит предупреждение и рекомендации по маршруту. Клиентам предлагают два тарифных плана: «Смарт» и «Ультра».Чтобы скорректировать рекламный бюджет, коммерческий департамент хочет понять, какой тариф приносит больше денег. Музыка Сравнение предпочтений пользователей Яндекс.
Недвижимость — архив объявлений о продаже квартир в Санкт-Петербурге и соседних населённых пунктах за несколько лет. Нужно научиться определять рыночную стоимость объектов недвижимости. Jupyter Notebook, Python - pandas, numpy, seaborn, os, matplotlib Исследование данных о российском кинопрокате Заказчик исследования — Министерство культуры Российской Федерации. Изучим рынок российского кинопроката, уделим внимание фильмам, которые получили государственную поддержку.
Jupyter Notebook, Python - pandas, numpy, seaborn, os, matplotlib.
Продуктовый анализ
Stepik Программирование на Python. Пояснительная записка тема проекта Разработка модуля прогнозирования заказов такси с использованием данных такси. Скачать Использование возможностей современной вычислительной техники для автоматизации процесса обработки информации позволяет увеличить производительность труда , повысить эффективность работы с документами и ускорить обмен управленческой информацией.Предприятия активно используют вычислительную технику для ведения бухгалтерского учета, контроля за выполнением заказов и договоров, подготовки деловых документов. При современном уровне развития вычислительной техники и средств связи автоматизация процесса управления позволяет быстро и эффективно решать поставленные задачи, для чего создаются комплексные автоматизированные системы управления.
Они включают в себя множество автоматизированных рабочих мест АРМ сотрудников, средства коммуникации и обмена информацией, другие средства и системы, позволяющие автоматизировать работу управленческого персонала. Создание автоматизированных рабочих мест позволяет эффективно обрабатывать большие потоки информации, которые имеют определенную структуру, зависящую от особенностей места применения. Это позволяет осуществлять индивидуальный подход к автоматизации именно тех функций, которые выполняются данным подразделением.
Введение на предприятии автоматизированных рабочих мест позволяет значительно сократить время выполнения работ и повысить их точность, облегчить труд специалистов.
Цель этой задачи - спрогнозировать стоимость поездки на такси с учетом информации о местах посадки и высадки, дате, времени и количестве пассажиров. .Проблема автоматизации процесса сбора и обработки информации для принятия оптимальных управленческих решений для многих отечественных предприятий перешла уже из плоскости «надо или не надо» в плоскость «какими путями и средствами».
На нашем рынке активно продвигаются западные и отечественные продукты комплексной автоматизации. Современному бизнесу необходима реорганизация информационных потоков , обеспечивающая достаточность и четкость работы подразделений, что возможно лишь на основе современной информационной системы управления предприятием ИСУП. Эффект от создания ИСУП двоякий: организационный и экономический. Организационный связан с общими изменениями в ведении бизнеса предприятия, внедрением прогрессивных методов планирования и контроля операций, повышением общей культуры управления, снижением бумажного документооборота, использованием более оптимальных схем бизнес—процессов.
Под экономическим эффектом подразумевается получение реальной экономической отдачи от использования всей системы или ее отдельных функциональных блоков. Но определение экономической эффективности на этапе внедрения ИСУП не реализуемо: на предприятии до внедрения отсутствует система контроллинга, которая подразумевает обязательное наличие информационной системы, современной системы экономического анализа и учета.
Анализируя сущность АРМ, специалисты определяют их чаще всего как профессионально—ориентированные малые вычислительные системы, расположенные непосредственно на рабочих местах специалистов и предназначенные для автоматизации их работ. Автоматизированные рабочие места применяются в различных сферах деятельности.
В качестве предприятия, для которого разрабатывается АРМ выбрана автоколонна осуществляющая грузовые перевозки. Разработка и оформление дипломного проекта производилось на ПК с помощью таких программных продуктов как MicrosoftWord, Delphi 7. Актуальность, цели и задачи данной работы определяются нижеследующими положениями: необходимостью ведения учета больших объемов специфической информации, касающихся деятельности предприятия; сложностью и трудоемкостью контроля за выполнением заказов , наличием и состоянием автотранспорта; предупреждением недоразумений, вызванных ошибками по доставке грузов.
Актуальность Актуальность темы исследования. Всего за несколько лет мобильные технологии произвели революцию в нише такси, обострив конкуренцию до предела, что очень облегчило жизнь пассажирам: время подачи машины сократилось в несколько раз, поездки стали намного дешевле. Ноябрьский опрос ВЦИОМа показал, что жители крупных городов стали вдвое чаще ездить на такси — они довольны ценой и качеством услуги скорость подачи, вежливость водителей, возможность оплаты картой.
Об оценке качества и результатах
Кроме того, рост популярности такси снижает нагрузку на городскую инфраструктуру и улучшает экологию.Словом, мобилизация рынка такси принесла выгоду городу, пользователям, посредникам — всем, кроме самих водителей, которым из—за демпинга приходится работать больше за меньшие деньги. Актуальность определила тему: «Проектирование информационной системы заказа такси». Из—за чего не приходят заказы.
Прогнозирование заказов такси. Компания «**** такси» собрала данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания Под катом поговорим о том, как методы машинного обучения помогают bestfordrivers.ru более качественно прогнозировать ETA (Estimated Time of Arrivalожидаемое время прибытия). Для начала напомним, что
Разберем основные причины и способы их устранения. Телефон Смартфон Нестабильная работа —соединения или GPS; Проверьте, включена ли передача данных и геолокация на устройстве, с которого идет работа.Перезагрузите смартфон, отключите режим полета , проверьте баланс и достаточное количество —трафика от оператора. Работа в такси с сим—картой для личных и рабочих целей.
- Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки,
- Ключевые слова: прогнозирование стоимости услуг такси, модель машинного обучения, линейная регрессия, данных по дням и подсчете количества заказов в.
- В часы пик поездка на такси часто дорожает. Это происходит потому, что принцип работы современных онлайн-сервисов для заказа такси основан.
Если вы используете сим—карту как для личных звонков, так и для а, последний может прерваться во время телефонного разговора. График количества поездок за месяц представлен на рис. Данный показатель позволяет проследить зависимость количества поездок от месяца.
Эти данные могут помочь при анализе входных признаков и построении модели для прогнозирования цены поездки. Данный график позволяет посмотреть, как дата поездки влияет на средний чек. Данные о среднем чеке позволяют проследить тенденцию с предпосылками увеличения или понижения чека поездки.
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше прогнозирование заказов такси в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания. Данные лежат в файле taxi.
На основе проведенного анализа исследуемых данных были выбраны признаки для обучения модели представленные в табл. Данный набор признаков показал лучший результат при обучении и тестировании.KNeighborsRegressor — регрессия на основе k-ближайших соседей. Класс прогнозируется локальной интерполяцией целей, связанных с ближайшими соседями в обучающем наборе [7]. DecisionTreeRegressor — это метод обучения на основе построения дерева решений, используемый для регрессии.
Прогнозирование заказов такси - анализ и прогнозирование спроса на услуги такси на основе исторических данных. Используя различные методы аналитики иЦель состоит в том, чтобы создать модель, которая прогнозирует значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из функций данных. Чем глубже дерево, тем сложнее правила принятия решений и тем лучше модель [8].
RandomForestRegressor — регрессионная модель на основе построения случайного леса. Каждое дерево в ансамбле строится из выборки, взятой с заменой из обучающего набора. Кроме того, при разделении узла во время построения дерева выбранное разделение не является лучшим разделением среди всех объектов. Вместо этого выбранное разделение является лучшим разделением между случайным подмножеством функций.
В результате этой случайности смещение леса обычно немного увеличивается по отношению к смещению одного неслучайного дерева , но из-за усреднения его дисперсия также уменьшается, обычно более чем компенсируя увеличение смещения, следовательно, получая в целом лучшую модель [8]. ExtraTreesRegressor — модель реализующая построения деревьев решений. К ак и в random forest , используется случайное подмножество объектов-кандидатов, но вместо поиска наиболее отличительных порогов, пороги выбираются случайным образом для каждого объекта-кандидата, и лучший из этих случайно сгенерированных порогов выбирается в качестве правила разделения.
Это обычно позволяет немного уменьшить дисперсию модели за счет немного большего увеличения смещения [8]. MLPRegressor — модель многослойного персептрона. Модель обучает итеративно, поскольку на каждом временном шаге частные производные функции потерь по параметрам модели вычисляются для обновления параметров. Персептрон также может иметь термин регуляризации, добавленный к функции потерь, который сжимает параметры модели для предотвращения переобучения [9]. В качестве метрики оценки качества алгоритма регрессии в соревновании используется среднеквадратичная ошибка.
Разряженный аккумулятор автомобиля в самый неподходящий момент — это далеко не редкость. Это может случиться как при технической неисправности АКБ, так и просто по недосмотру владельца. Наша компания предоставляет услугу «Прикурить аккумулятор автомобиля». Вызов мастера по услуге прикурить автомобиль Москва позволит решить проблему и продолжить движение.
Для прогнозирование заказов такси нужно обратиться прогнозирование заказов такси диспетчеру по телефону или заполнить форму на нашем сайте. Обязательно в комментариях к заказу указать что нужно прикурить авто. Водитель возьмет с собой на вызов провода для прикуривания.