Low-code инструменты PolyAnalyst для статистического анализа и машинного обучения

Компания Мегапьютер представляет кейс использования PolyAnalyst для глубокого исследования данных без сложного программирования! Задача: Автоматизировать анализ данных с датчиков скважин 10 000 записей 20 параметров для прогнозирования продуктивных пластов. Решение на PolyAnalyst: 1. Автоматизированная загрузка и очистка данных Встроенные инструменты выявили аномалии и пропуски за минуты. 2. Разведочный анализ Тепловые карты и кластеризация показали: ключевые параметры сопротивление пород и плотность нейтронов. 3. Модель машинного обучения F1-Score 97 у лучшей модели Случайный лес. Обучение через drag-and-drop интерфейс. 4. Интерактивный результирующий отчет Drill-down по скважинам ROC-кривые карты распределения. Преимущества low-code: В 3-4 раза быстрее ручного кода на Python Сквозная автоматизация: от данных до отчёта Понятные визуализации для геологов и менеджеров текстовыйанализ lowcode datascience машинноеобучение bigdata,

#Bigdata #Datascience #Lowcode #Машинноеобучение #Текстовыйанализ