EDA, Разведочный и первичный анализ данных | Система рекомендаций | MATPLOTLIB, SEABORN, PANDAS

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 21 авг 2024

Комментарии • 24

  • @Abramov_Andrey
    @Abramov_Andrey Месяц назад +1

    Просто супер, очень интересно и информативно, спасибо!

  • @vitaliibali
    @vitaliibali 2 года назад +3

    Класс! Класс! Очень хорошо объясняешь!

  • @user-fz3lw9yk1r
    @user-fz3lw9yk1r 2 месяца назад

    Отличное аидео, спасибо!!

  • @elenabareysha9232
    @elenabareysha9232 Год назад +1

    Умница! Спасибо! Всё чётко, по порядку, даже тайменг видео есть

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  Год назад

      Пожалуйста! Рада, что таймкоды к видео нравятся :)

  • @user-zj6cw9mt3d
    @user-zj6cw9mt3d 2 года назад +1

    Cпасибо за Вашу работу

  • @san1araNN
    @san1araNN 9 месяцев назад

    Круто, очень интересно ! Если углубиться, то можно найти наибольший коэффициент схожести сравнив всех со всеми, дабы повысить вероятность конверсии в покупку благодаря рекомендации )

  • @thetrooper0747
    @thetrooper0747 Месяц назад

    круть

  • @qodirjonsafarov5416
    @qodirjonsafarov5416 2 года назад +1

    Спасибо :)

  • @Krylof41
    @Krylof41 Год назад

    Юлия, спасибо за разбор! Сразу возникла идея, что людям, покупающим детские товары, рекомендацию нужно допиливать, т.е. если полгода назад он покупал (условно) вещи для новорожденного, и похож на какого-то клиента, который только купил такие же вещи, то остальные товары из категории ему рекомендовать бессмысленно. Ведь он уже больше похож на тех клиентов, которые покупают вещи для полугодовалых детей и т.д. Т.е. это пргнозирование на временных рядах с учетом изменчивости похожести клиентов между собой?) Так вообще стоит делать и целесообразно ли?)

  • @carbon2409
    @carbon2409 2 года назад +2

    Здравствуйте! Большое спасибо за очень ценные знания. Не могли бы, пожалуйста, оставить ссылочку на этот ноутбук, спасибо!

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +3

      Добрый день!
      Большое спасибо за приятные слова :)
      Держите ссылку на ноутбук: colab.research.google.com/drive/1k2921Wd-YlaGY2yLz3T07ujydrn_GZNm

    • @ThrallPraudmur
      @ThrallPraudmur 2 года назад

      @@machine_learrrning Добрый день!) А на Ваш анализ данных по Netflix можно попросить даже не ноутбук, а сами .csv файлики, чтобы поупражняться?

    • @ThrallPraudmur
      @ThrallPraudmur 2 года назад

      И тут на Kaggle почему-то не получается зарегистрироваться...
      Или были ограничения на пользователей из России?

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      H&M:
      articles.csv - drive.google.com/file/d/1R_v1aeFQGConcEwoVCWk79iJeZ6-xyKI
      customers.csv - drive.google.com/file/d/1wK-n8XBUc1-M-tAiJdkkSQcL2ajf5Lbm
      transactions.csv - drive.google.com/file/d/1jz2hHg7iwxSAnAisnlQyiPwV2a8ZG_sB
      Netflix:
      drive.google.com/file/d/1cunfb3ij7N1aRIhmlx6dXhiQfpecphrc

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +1

      Ограничения никакие на пользователей из РФ не накладывались.
      Регистрироваться лучше с почты gmail, так точно проблем не будет
      Но есть одна проблема с верификацией телефона, она решается через техподдержку каггла, они вручную верифицируют номер телефона

  • @egornekr
    @egornekr 2 года назад +1

    Возможно тупой вопрос :) почему при заполнении NaN (28:22) лямбда, нельзя было просто fillna бахнуть?

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +2

      Нисколько не тупой вопрос :)
      Пропуски могли бы заполнить через fillna, но здесь нам нужно оставить только два значение:
      1. 0 - если не было покупки
      2. 1 - если была покупка и не важно, сколько раз
      fillna просто бы заполнил nan на 0, но значения больше 1 остались бы

  • @vukavuka7519
    @vukavuka7519 2 года назад +1

    Здравствуйте, будет подобная практика на boosty?

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +1

      Здравствуйте! Будет, если хотите :)
      В скором времени тогда начну работу над практическими задачами для этой темы

    • @vukavuka7519
      @vukavuka7519 2 года назад +1

      @@machine_learrrning очень хотим

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +1

      @@vukavuka7519 Подобные практические задания на boosty boosty.to/machine_learrrning/posts/34b83c32-6e6d-4763-b6fe-ac7f7a076619

    • @vukavuka7519
      @vukavuka7519 2 года назад +1

      @@machine_learrrning ❤

  • @user-jf4qj9nw2l
    @user-jf4qj9nw2l Год назад

    Как то зашел в достаточно большой магазин одежды, ни какого рапределения по размерам, то есть указателей примитивных нет размеров!!! :((( Как это может быть??? А может :))) люди это писец тунгусский :))))