В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Python для анализа данных

2123 membersпожаловаться на группу
2021 March 14

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Сергей Ильин
да не, примерно об одном говорили:

///Точки излома тренда
Как отмечено выше, аналитик может задать точки излома либо самостоятельно (с помощью аргумента changepoints), либо довериться их автоматическому обнаружению. Рассмотрим, как работает каждый из этих режимов, и что происходит в результате изменения соответствующих аргументов функции prophet().
Все равно не понятно.
Можно "обойти" карантин с помощью changepoint если есть многолетние наблюдения и продолжить предсказывать апрель 2021. Но как это поможет рассуждать о том, что было бы без карантина?
источник
15:13пожаловаться#1

СИ

Сергей Ильин... in Python для анализа данных
Pavel Zheltouhov
Все равно не понятно.
Можно "обойти" карантин с помощью changepoint если есть многолетние наблюдения и продолжить предсказывать апрель 2021. Но как это поможет рассуждать о том, что было бы без карантина?
идея такая: принимаем 2019 год как нормальный, берем первые три месяца 2020 как нормальные, пытаемся экстраполировать с учетом трендов.
источник
15:35пожаловаться#2

N

NoviA in Python для анализа данных
https://special.playground.info/20
PlayGround.ru исполняется 20 лет! Он разыгрывает кучу подарков! Поздравляю с днем рождения! #PG20лет
PlayGround.ru
PlayGround.ru исполняется 20 лет! Он разыгрывает кучу подарков! Поздравляю с днем рождения! #PG20лет
источник
23:25пожаловаться#3

N

NoviA in Python для анализа данных
Сорри реклама , испрсвлюсь 🙏
источник
23:26пожаловаться#4
2021 March 15

БЕ

Борис Евдеев... in Python для анализа данных
источник
12:56пожаловаться#5

БЕ

Борис Евдеев... in Python для анализа данных
Ребята, всем привет. Подскажите, пжл, на скриншоте ответ json со станциями метро. Хочу получить один большой df, как на примере. Может можно получить желаемое без цикла на чтение / добавление всего в нужную структуру (шаблон цикла в самом низу)? Может есть какой-то способ это сделать проще?
источник
12:56пожаловаться#6

SZ

Sergei Zotov in Python для анализа данных
наверное, тут подойдет pd.json_normalize
источник
15:06пожаловаться#7

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Ребята, всем привет! У меня сейчас сильная необходимость пообщаться с нанимающими менеджерами, кто берёт себе на работу джунов DSеров. Если найдётся часик пообщаться на неделе — напишите, пожалуйста. Буду премного благодарен)
источник
15:23пожаловаться#8

АЛ

Александр Летуновски... in Python для анализа данных
Всем привет!
Можно ли тут публиковать запрос на выполнение разовой работы по анализу сета данных и построению прогнозной модели или для этого есть отдельные пространства?
источник
16:08пожаловаться#9

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Александр Летуновский
Всем привет!
Можно ли тут публиковать запрос на выполнение разовой работы по анализу сета данных и построению прогнозной модели или для этого есть отдельные пространства?
А вы как непрофи не пытались в gui-программу Orange загрузить? Не так уж много знаний нужно человеку с улицы чтобы построить модель.  Ошибиться тоже мало вариантов. Это же стрелочки и иконочки
источник
16:18пожаловаться#10

АЛ

Александр Летуновски... in Python для анализа данных
Pavel Zheltouhov
А вы как непрофи не пытались в gui-программу Orange загрузить? Не так уж много знаний нужно человеку с улицы чтобы построить модель.  Ошибиться тоже мало вариантов. Это же стрелочки и иконочки
нужен код, который можно будет потом отторгнуть потенциальному заказчику
источник
16:20пожаловаться#11

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
(я просто посмотрел что там у вас на странице и подумал что вам по силам. Коэффициенты линейной регрессии там же стрелочками)
источник
16:20пожаловаться#12

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
ну код дело коммерческое) А как же проверить идею?
источник
16:22пожаловаться#13

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
иногда в данных просто ничего нет. Нет сигнала. Один шум
источник
16:23пожаловаться#14

АЛ

Александр Летуновски... in Python для анализа данных
Pavel Zheltouhov
(я просто посмотрел что там у вас на странице и подумал что вам по силам. Коэффициенты линейной регрессии там же стрелочками)
посмотрел, да, с помощью этого инструмента по силам, но нужна именно оценка написания кода при условии, что данные годны для построения модели. А полный сет данных будет доступен только после согласования условий выполнения общей задачи. Вот такая вот рекурсия )) Поэтому хотелось бы получить стартовую оценку порядка стоимости такого рода работы
источник
16:28пожаловаться#15

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Ну просто мне нравится наблюдать демократизацию машинного обучения на примере Orange как процесс.
Попытайтесь.
источник
16:28пожаловаться#16

АЛ

Александр Летуновски... in Python для анализа данных
Pavel Zheltouhov
Ну просто мне нравится наблюдать демократизацию машинного обучения на примере Orange как процесс.
Попытайтесь.
Это хорошая идея, просто пока полный сет данных недоступен.
источник
16:30пожаловаться#17

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Александр Летуновский
посмотрел, да, с помощью этого инструмента по силам, но нужна именно оценка написания кода при условии, что данные годны для построения модели. А полный сет данных будет доступен только после согласования условий выполнения общей задачи. Вот такая вот рекурсия )) Поэтому хотелось бы получить стартовую оценку порядка стоимости такого рода работы
кто сказал что они данные годны? вот и узнаете сами и наверняка.
Кроме того, вы то должны лучше понимать свои же данные.

а так..ну наверное напишут вам в личку кто-нибудь.
источник
16:37пожаловаться#18

VM

Valerii Mamontov in Python для анализа данных
Борис Евдеев
Ребята, всем привет. Подскажите, пжл, на скриншоте ответ json со станциями метро. Хочу получить один большой df, как на примере. Может можно получить желаемое без цикла на чтение / добавление всего в нужную структуру (шаблон цикла в самом низу)? Может есть какой-то способ это сделать проще?
import requests, json, pandas as pd

json = requests.get('https://api.hh.ru/metro').json()
data = pd.json_normalize(json, 
                         ["lines", "stations"], [["lines", "id"], ["lines", "hex_color"], ["lines", "name"], "name", "url", "id"],
                         meta_prefix="main.")
data
источник
17:23пожаловаться#19

ID

Ivan Deryabin in Python для анализа данных
Добрый день. Есть 30 тысяч контактов менеджеров венчурных фондов.  Я хочу как-то выявить среди них тех кто имеет русские фамилии.  Есть база данных российских фамилий на русском. Надо их перегнать в транслит английский.
источник
22:22пожаловаться#20