Вы взяли среднесуточные температуры за последние два года и построили регрессионную модель для прогнозирования дневного спроса на товары. Для мороженого она работает хорошо, а для шуб плохо. Почему?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина посвящена изучению современных технологий работы с крупными массивами данных. В рамках курса рассматриваются методы сбора, хранения, обработки и анализа информации, а также инструменты для извлечения ценных инсайтов. Особое внимание уделяется применению полученных знаний в различных сферах, включая бизнес-аналитику, научные исследования и цифровые технологии. Студенты освоят принципы работы с распределенными системами, алгоритмами машинного обучения и визуализацией данных для эффективного принятия решений.
Варианты ответа:
- Шубы продают нечасто — мало данных
- На рынке шуб много «серых» продаж — данные недостоверны
- Продажи шуб вообще нельзя спрогнозировать
- Мороженое — спонтанная покупка
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- В базе данных есть следующие записи: длительность звонков, общее число звонков, общее число переданных сообщений, количество потраченных гигабайтов трафика. Вы хотите предсказывать объем трафика, который потратят клиенты. Что будет объектом модели в этой задаче?
- Что будет объектом в задаче поиска уходящих от компании клиентов?
- Какая информация о пациентах, находящаяся в распоряжении медицинской организации, относится к персональным данным?
- Для машинного обучения подходят данные…
- Выберите неверное высказывание…