Jakość danych syntetycznych zależy przede wszystkim od jakości modelu, który je wygenerował, oraz – rzecz jasna – reprezentatywności i jakości danych pierwotnych. O ile ta druga kwestia, jako dobrze znana każdemu analitykowi danych, nie wymaga dalszego komentarza, o tyle kwestii jakości modelu warto poświęcić dodatkową uwagę. Rysunek 1. Procedura
Na przestrzeni lat krajobraz oszustw przeszedł wiele transformacji, a techniki stosowane przez oszustów ewoluowały. Niektóre z trendów wykorzystywanych przez oszustów obejmują podszywanie się między innymi pod kurierów, banki, firmy energetyczne, a nawet firmy loteryjne. Okazja czyni złodzieja W czasie pandemii dużą popularność zyskał pet scam, czyli schemat opierający się na
Jak firmy tracą pieniądze? Oczywiście w różny sposób. Dzisiaj przyjrzymy się stratom w procesach zakupowych. Na początek dwa przykłady. W firmie zatrudniającej 75 tysięcy pracowników i współpracującej z około 120 tysiącami dostawców zbadano 480 tysięcy zamówień i ponad 800 tysięcy faktur. Przyjrzano się również pracownikom oraz związkom pomiędzy pracownikami i
Mój kolejny artykuł chcę poświęcić roli analityki w całym procesie oceny ryzyka kredytowego klienta firmy telekomunikacyjnej – od momentu złożenia aplikacji aż do windykacji. Postaram się przedstawić, jakie wsparcie zapewnia analityka w każdym z etapów tego procesu, czego można od niej oczekiwać, aby zmaksymalizować efekty biznesowe. Schemat prezentujący poszczególne etapy
O nadchodzącej rewolucji związanej z internetem rzeczy (IoT) pisze się dużo od wielu lat. Wiele już słyszeliśmy o zmianach w codziennym życiu i korzyściach dla nas wszystkich, które ta rewolucja ma ze sobą przynieść, ale wciąż nie widać zastosowań IoT na szeroką skalę. Największy rozgłos zyskały dotychczas inteligentne liczniki prądu/gazu,
W marcu tego roku SAS zaprosił przedstawicieli sektora telekomunikacyjnego i bankowego do debaty na temat trendów i doświadczeń związanych z wdrażaniem koncepcji hiperpersonalizacji komunikacji z klientami w ich organizacjach. Na podstawie tej ciekawej dyskusji przygotowałem wybór najważniejszych wniosków, którymi chciałbym się podzielić w tym artykule. Pierwszym zagadnieniem, które chciałem przybliżyć
Platforma SAS® Viya® oferuje wiele algorytmów klasy uczenia maszynowego (machine learning, ML) czy sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI) do trenowania modeli predykcyjnych (klasyfikacyjnych itp.), takich jak lasy losowe (random forest) czy wzmocnienia gradientowe (gradient boosting), jak również modele uczenia głębokiego (deep learning). Choć wielokrotnie potwierdziły one swoją przydatność w praktyce,
Co analityk może zrobić lepiej w swojej codziennej pracy, aby uzyskać lepsze rezultaty. Jakie działania przyczyniają się najczęściej do tego, że wynik pracy analityka jest daleki od optymalnego. Spróbuję przybliżyć odpowiedzi na te pytania, skupiając się głównie na obszarze Customer Intelligence, choć wiele z tych problemów pojawia się również w
„Obraz wart tysiąca słów” to dość popularne powiedzenie, na które powołuje się wiele osób przy różnych okazjach. Skąd się wzięło? Jedni przypisują go Napoleonowi Bonaparte, który miał stwierdzić, że „dobry szkic jest lepszy niż długa mowa”. Inni wskazują na Leonarda da Vinci, któremu przypisuje się stwierdzenie, że poeta zostanie „pokonany
Dzisiaj poświęcę parę słów klasycznej metodzie analizy śledczej znanej jako Search & Discovery. Wymaga ona punktu zaczepienia, którym może być na przykład informacja pochodząca od sygnalisty, hipoteza własna analityka, czy też konieczność uzupełnienia posiadanych informacji w ramach bieżącej analizy. W takim przypadku pierwszym krokiem jest sprawdzenie, jakie informacje na interesujący
