14.02.2024
Закрытое мероприятие: если вы получили приглашение на AW BI онлайн-митап, значит вы уже являетесь нашим партнером либо мы хотели бы видеть вас в их числе. Приглашаем к сотрудничеству и уже сейчас готовы предложить вам гарантированные лиды от AW BI для внедрения.
Записи не будет!
Решаем задачу прогнозирования выручки и количества чеков по аптекам, аптечным пунктам и ветеринарным аптекам в сети «Губернские Аптеки»:
  • Модели машинного обучения для выполнения прогнозирования;
  • Процесс подготовки данных и обучения моделей.
11:00 - 13:30 (МСК)
Предиктивная BI-аналитика на базе ML
Прямой эфир с Александром Кварацхелия о самых прогрессивных процессах в российской и мировой BI-аналитие
Прогнозирование выручки сети аптечных филиалов «Губернские аптеки» с помощью машинного обучения в Analytic Workspace
Будущее российской BI-аналитики - здесь!
облегченная версия
полная версия
Analytic Workspace — флагман российского BI в области предиктивной ML-аналитики
🔥 Впервые в мире Analytic Workspace делает ML доступным для прогнозирования широким массам пользователей BI
🔥 Смотрите предыдущий эфир о машинном обучении в Analytic Workspace от ведущего архитектора AW BI Александра Кварацхелии
🔥 Мы создали автоматические ETL-блоки для самостоятельной глубокой обработки данных и подготовки к машинному обучению
🔥 Сегодня мы внедряем наши новейшие разработки в области ML-прогнозирования в BI-аналитике в аптечной сети «Губернские аптеки» и готовы поделиться подробностями
Эфир состоится:
14 февраля 2024 года
11:00 - 13:30 (мск)
Участие:
БЕСПЛАТНОЕ

Место проведения:
ПРЯМОЙ ЭФИР В PRUFFME

Запись:
ДЛЯ ЗАРЕГИСТРИРОВАВШИХСЯ
кому будет актуально?
DATA-сайентистам, архитекторам и разработчикам BI
BI-аналитикам и представителям компаний-интеграторов
Руководителям и менеджерам BI-проектов
Зачем бизнесу предсказательная аналитика?
Какие возможности открывает предиктивная BI-аналитика для бизнеса
  • Прогнозирование
    Алгоритмы машинного обучения позволяют создавать модели прогнозирования, которые могут предсказывать будущие события и тренды на основе исторических данных.
    1
  • Оптимизация процессов
    Аналитика на основе машинного обучения помогает оптимизировать бизнес-процессы, предлагая рекомендации по оптимальным решениям.
    2
  • Выявление паттернов
    Предиктивная аналитика способна обнаруживать скрытые паттерны и связи в данных, которые могут быть недоступны для человеческого восприятия.
    3
  • Предотвращение проблем
    Анализ данных на основе машинного обучения помогает предсказывать и предотвращать проблемы и риски путем обнаружения аномалий и предупреждения о возможных сбоях.
    4
Обсуждаем:
Постановка задачи и ожидания Заказчика. Спикер компании «Губернские Аптеки»
Какие модели были выбраны для машинного обучения
Процесс ETL-обработки данных для прогнозирования
Процесс машинного обучения математических моделей
спикеры:
Александр Кварацхелия
Ведущий архитектор BI-системы Analytic Workspace. Кандидат математических наук.
Эксперт по ML и ETL-разработке
Иван Песковец
Начальник аналитического отдела АО «Губернские аптеки»
Спикер компании-Заказчика
Ближайшие мероприятия