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Data Mining Explicada con 10 Historias Interesantes

2020.11.13 11:26 melisaxinyue Data Mining Explicada con 10 Historias Interesantes

Data Mining Explicada con 10 Historias Interesantes
"Big Data", un término que se hace cada vez más popular entre el público, así como "data mining", un ejemplo práctico de "Big Data". Aunque todo el mundo habla de "Big Data" o "Data Mining", ¿Realmente sabes de qué se trata? Aquí presentaremos brevemente algunos ejemplos de la vida real de cómo Big Data ha impactado nuestras vidas a través de 10 historias interesantes.

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1. Un caso clásico: Pañal y Cerveza
Big data está bien empleado para ayudar al departamento de marketing de Walmart con la toma de decisiones. El investigador de mercado de Walmart descubrió que cuando los clientes varones visitan el departamento de bebés para elegir pañales para sus pequeños, es muy probable que compren un par de cervezas. Por lo tanto, Walmart colocó cerveza al lado del pañal lo que había llevado a que las ventas de cervezas y pañales aumentaran significativamente.

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  1. El fabricante de automóviles mejoró los modelos de vehículos a través de la plataforma de redes sociales Big Data trajo impactos a los vehículos de Ford al comienzo del diseño del automóvil. El equipo de R&D de Ford una vez hizo un análisis sobre las formas de abrir la camioneta trasera de sus SUV (como abrir manualmente o automáticamente). Aunque sus encuestas de rutina no reflejan esto como un problema potencial, el equipo de Ford descubrió que la gente realmente hablaba mucho sobre eso.

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3. Utilice los CCTV para cambiar los menús Un restaurante de comida rápida fue lo suficientemente innovador como para cambiar entre los diferentes menús que se muestran en la pantalla grande en función de cuánto tiempo se detecta la cola a través de los CCTV. Basado en un algoritmo preestablecido, los CCTV envían información de la cola a la computadora que luego realiza el cómputo y envía los resultados para controlar qué menú mostrar en la pantalla grande. Por ejemplo, si la línea es larga, la pantalla del menú ofrecerá más opciones de comida rápida y cuando la línea es corta, la pantalla del menú ofrecerá platos que son más rentables pero que pueden tomar más tiempo para prepararse.
4. Google pronosticó con éxito la gripe invernal En 2009, Google estudió los 50 millones de palabras recuperadas más frecuentes y las comparó con los datos de los CDC de las temporadas de gripe 2003-2008 para construir un modelo estadístico. Finalmente, este modelo pronosticó con éxito la propagación de la gripe invernal, incluso específica de los estados.
5. Big Data sabe más sobre tu preferencia musical La música que escucha en el automóvil puede reflejar en cierta medida su preferencia musical. Gracenote obtuvo las técnicas que utilizan los micrófonos integrados en los teléfonos inteligentes y las tabletas para reconocer las canciones reproducidas en el televisor o estéreo del usuario, detectar reacciones como aplausos o abucheos, e incluso detectar si el usuario ha subido el volumen. De esta manera, Gracenote puede estudiar las canciones que les gustan a los usuarios y la hora y el lugar específicos cuando se reproduce esta canción.

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6. Microsoft Big Data predijo con éxito 21 premios Oscar En 2013, David Rothschild en Microsoft Institute New York usó Big data para predecir con éxito 19 de 24 premios Oscar y 21 premios Oscar en el año siguiente.
7. Use Big Data para pronosticar escenas del crimen PredPol, trabajando con la policía de Los Ángeles y Santa Cruz y un equipo de investigadores, predice las probabilidades de que ocurra un delito en función de una variación de los algoritmos de predicción de terremotos y los datos del delito que pueden ser precisos dentro de (500 square feet). En Los Ángeles, donde se aplicó el algoritmo, la distribución de robos y delitos violentos se redujo en un 33% y un 21% en consecuencia.

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8. Octoparse utilizó Revisiones para refinar productos Octoparse, una empresa de saas dedicada al Web Scraping, siempre tiene en cuenta la sugerencia del cliente. En 2020, Octoparse recolectó decenas de miles de revisiones de clientes, y usó PNL para estudiar las revisiones, y actualizó el producto, y la experiencia del cliente mejoró enormemente.
9. Encuentra tu amante por Big data El Ph.D. matemático Chris McKinlay es un estudiante en UCLA. Después de no encontrar a la chica adecuada después de muchas citas a ciegas, decidió utilizar las matemáticas y los datos para analizar sitios de citas. Con su talento, McKinlay ha creado un programa de robot hecho a sí mismo que utiliza cuentas falsas de OkCupid para recopilar una gran cantidad de información de mujeres de la Web. McKinlay pasó tres semanas recolectando 60,000 preguntas y respuestas de 20,000 mujeres en los Estados Unidos. Luego clasificó a las mujeres usuarias en siete grupos con diferentes sistemas basados en el algoritmo K-Modes mejorado que había desarrollado. Mediante el uso de un modelo matemático para calcular el grado de coincidencia entre usted y dos grupos de mujeres. Mientras salía con la 88na internauta, encontró a su verdadero amor.
10. Alibaba implementó actos antifalsificación de Big Data Alibaba reveló recientemente una serie de casos falsificados. El Departamento de Seguridad de Ali afirmó que "el big data más confiable, de hecho, son los datos de transacciones de la cuenta, la logística y la información de envío". El personal de seguridad de Alibaba dijo que pueden rastrear almacenes fuera de línea a través de consultas sobre direcciones de envío, direcciones IP, direcciones de devolución y más. Los datos de transacciones de la cuenta se pueden divulgar para cada transacción y cada registro de ventas. Incluso si los vendedores usan diferentes ID y tiendas, pueden encontrar comerciantes falsos fuera de línea a través de Big Data. Según el departamento de relaciones públicas de Alibaba, después de años de prácticas, se ha establecido un modelo de represión de big data para monitorear, analizar y tomar medidas enérgicas contra los sistemas de productos falsificados, y actualmente trabajando con la policía para boicotear la circulación de productos falsificados.
Hay tantos usos prácticos de Big data y data mining en nuestras vidas. En pocas palabras, algo que sintió mágico, puede contar con Big Data. Explore historias divertidas sobre Big data en sus vidas, y estamos encantado de hablarlo por usted.
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2020.10.16 13:28 teleprestamos Prestamos Rapidos: Como obtenerlos gratis sin intereses

No importa con qué cuidado maneje sus finanzas, los automóviles se romperán, los niños incluso se enfermarán y comenzar una nueva y mejor tarea puede costar dinero. Ninguno de estos costos es realmente opcional, ni tampoco es una buena idea posponer el pago de ellos hasta en el futuro.
Idealmente, encontrará una manera de administrar estos inconvenientes a partir de sus ahorros de costos, pero esto simplemente no siempre es factible. Los préstamos rápidos no son la mejor solución en la mayoría de las circunstancias, pero comprender que esta opción rápida y sencilla está disponible lo ayudará a superar un área difícil a corto plazo, siempre que utilice las herramientas adecuadas para comparar los préstamos rápidos en para encontrar un proveedor de préstamos confiable y respetable que tenga los mejores tipos de interés.

Préstamos rápidos: cómo funcionan

Los préstamos se pueden dividir en grupos a largo y corto plazo, dependiendo de la duración prevista de su reembolso. Un préstamo hipotecario opera durante muchos años y, en consecuencia, se denomina de larga duración, mientras que la estabilidad de su tarjeta de crédito se borra mejor lo más rápido posible. Los préstamos rápidos son una especie de crédito a corto plazo: el concepto es que generalmente gastas en la institución financiera cuando recibes el siguiente cheque de pago, de ahí el título. Son uno de los métodos más simples para obtener dinero rápidamente, incluso si no hay opciones adicionales disponibles. Mientras tenga la tarea, muchos prestamistas estarán listos para ayudarlo.
Sin embargo, tenemos que mencionar que los préstamos rápidos tienen una reputación notablemente mixta: Los han prohibido por completo. Esto hará que sea muy importante trabajar junto con una compañía de préstamos hipotecarios en la que sea posible confiar, lo que explica por qué es vital utilizar un sitio confiable de revisión de préstamos rápidos.

Préstamos rápidos: las buenas cualidades y los contras

Un préstamo rápido podría ser un dispositivo extremadamente útil, pero tal como está previsto si lo usa. No usaría un martillo para cambiar una bombilla, ni simplemente sacaría un anticipo en efectivo si realizar una compra en su propia tarjeta de crédito con un crédito pésimo es correcto. Deberías darte cuenta del después si quieres siquiera comenzar a buscar citas:

Lo que debe buscar en las reseñas de préstamos rápidos en la web

Cuando hay algo una vez que la revisión perfecta de anticipos en efectivo, es una publicada por algún organismo en circunstancias similares a las suyas. Los sitios web me permiten compartir todo lo que tiene como objetivo vincular a los prestatarios con organizaciones crediticias calificadas, sin embargo, cada uno de ellos se enfoca en un tipo único de cliente. Esté atento a las siguientes funciones para obtener la oferta más útil:

¿Qué se necesita exactamente para solicitar un crédito gratis?

Entre las mejores razones para los créditos gratis se encuentra el hecho de que el papeleo está sujeto al menos. Todo lo que tiene que ser elegible para una persona es:
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