Хочу, чтобы всегда были деньги 💰
Почему банкоматы иногда пустуют? Почему это происходит? В статье Марии Степановой, Middle Data Scientist, вы найдёте неожиданные ответы. Она рассказывает, что за простым процессом снятия денег скрывается сложнейшая система: тысячи банкоматов, разные типы, их поведение, особенности расположения — всё это требует точного анализа и прогнозирования 🏦
В статье вы узнаете, как строятся прогнозы для загрузки банкоматов, почему классические методы иногда дают сбой, и как машинное обучение приходит на помощь.
Переходите по ссылке и читайте статью 🤝
#aaa_hardposting
Почему банкоматы иногда пустуют? Почему это происходит? В статье Марии Степановой, Middle Data Scientist, вы найдёте неожиданные ответы. Она рассказывает, что за простым процессом снятия денег скрывается сложнейшая система: тысячи банкоматов, разные типы, их поведение, особенности расположения — всё это требует точного анализа и прогнозирования 🏦
В статье вы узнаете, как строятся прогнозы для загрузки банкоматов, почему классические методы иногда дают сбой, и как машинное обучение приходит на помощь.
Переходите по ссылке и читайте статью 🤝
#aaa_hardposting
👍19🔥8❤7
Знаем ли мы, сколько зарабатывают клиенты?
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
🔥22❤9🤩8👏1😁1
Быстро пролетел год…
В последний рабочий день уходящего года мы решили подвести итоги и вспомнить, как он прошёл для нас. Спасибо, что были с нами, вдохновляли нас своей поддержкой и помогали становиться лучше 🤝
В наступающем году мы желаем вам карьерного роста, реализации самых амбициозных целей и новых идей. Пусть он станет годом больших возможностей и ярких побед!
Оставляйте ваши поздравления друг другу и пожелания нашему каналу в комментариях. Мы очень постараемся, чтобы они исполнились. С наступающим Новым годом 🎄
В последний рабочий день уходящего года мы решили подвести итоги и вспомнить, как он прошёл для нас. Спасибо, что были с нами, вдохновляли нас своей поддержкой и помогали становиться лучше 🤝
В наступающем году мы желаем вам карьерного роста, реализации самых амбициозных целей и новых идей. Пусть он станет годом больших возможностей и ярких побед!
Оставляйте ваши поздравления друг другу и пожелания нашему каналу в комментариях. Мы очень постараемся, чтобы они исполнились. С наступающим Новым годом 🎄
❤21🎅7😍4❤🔥3🎄3🤩1