#1370515

#1370515: Вы разрабатываете модель для прогнозирования оттока клиентов банка. Какой этап методологии CRISP-DM включает взаимодействие с бизнесом для определения целей проекта и необходимых данных?

Вы разрабатываете модель для прогнозирования оттока клиентов банка. Какой этап методологии CRISP-DM включает взаимодействие с бизнесом для определения целей проекта и необходимых данных?
Варианты ответа:
  • Подготовка данных
  • Исследование данных
  • Анализ требований
  • Моделирование

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются теоретические основы, практические аспекты и актуальные тенденции, позволяющие развивать навыки анализа и решения задач. Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что способствует формированию комплексного видения предметной области. Программа включает интерактивные задания, кейсы и проекты для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, стремящихся углубить свою экспертизу.

Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются теоретические основы, практические аспекты и актуальные тенденции, позволяющие развивать навыки анализа и решения задач. Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что способствует формированию комплексного видения предметной области. Программа включает интерактивные задания, кейсы и проекты для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, стремящихся углубить свою экспертизу.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Расположите этапы процесса обучения с учителем в правильном порядке: Обучение без учителя может быть полезным для задачи __________ клиентов по их покупательским предпочтениям. Это поможет выделить группы клиентов с похожими поведениями для последующего анализа и разработки маркетинговых стратегий. Обучение с ______________ (semi-supervised learning) использует как размеченные, так и неразмеченные данные. Оно применяется, когда получение достаточного количества размеченных данных затруднено или дорого, а неразмеченные данные могут предоставить дополнительный контекст для улучшения модели. При переобучении модель слишком точно подстраивается под обучающие данные, что снижает ее способность обобщать и правильно предсказывать новые данные. Это может привести к высоким ошибкам на ________ выборке и плохой производительности в реальных задачах.