Предиктивная аналитика на Python: как построить и проверить прогноз
Проверка прогнозной модели на Python: разделение по времени, утечка данных, базовый прогноз и MAE. Воспроизводимый пример линейного тренда на учебных данных.
Откройте для себя ключи к BI: аналитические инсайты, тренды и стратегии, чтобы преобразить данные в решения.
Проверка прогнозной модели на Python: разделение по времени, утечка данных, базовый прогноз и MAE. Воспроизводимый пример линейного тренда на учебных данных.
Сравнение Power BI, Excel и Data Studio без неподтверждённых рейтингов: модели, подготовка данных, публикация, доступ и критерии пилотного проекта.
Практикум Power BI с CSV и DAX: детализация, связи, ошибка JOIN, итоги матрицы, взвешенное среднее, даты заказа и отгрузки. Контрольные расчёты.
Базовые показатели для малого бизнеса: как считать конверсию и средний чек, отличать выручку клиента от прибыли и применять ABC и RFM.
Когда использовать столбцы, линии, круговую диаграмму, treemap и таблицу в Power BI. Примеры выбора и ошибок, которые искажают сравнение.
Примеры BI-отчётов для торговли, проектов, клиники, производства и маркетинга: какие показатели смотреть и что проверить до управленческого решения.
Power BI, Tableau, Qlik, Data Studio, DataLens, Sisense и Oracle Analytics: назначение платформ, ограничения сравнения и сценарий проверки на своих данных.
Power BI Desktop, облачный сервис, модель данных и отчёт: как они связаны, откуда берутся показатели и что влияет на обновление и доступ.