数字通信平台（Digital Communication Platform）Twilio(www.twilio.com)于本月6日，首次发布其实时呼叫分析服务 - Media Streams。...新的发布具备整合Google Cloud, Amazon Web Services，语音识别和呼叫分析软件创业公司Gridspace(www.gridspace.com)的能力。...CUSTOMER VOICE ANALYSIS AND AI 客户语音分析和人工智能 Media Stream创造了一种相对简单的方法，使其客户可以在其呼叫中心集成实时的自然语音处理和其他人工智能能力。...AI可以实时的分析用户呼入语言及其情绪，从而可以提供更多的客户服务选项。Amazon和Google均提供对话式文字转录( Conversational transcription)和分析API。...Heavyweitht) Nuance也支持多种呼叫中心的人工智能服务。
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。...作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数，当前的可呼叫电话数等信息，自动对要执行的任务进行外呼...图1、预测式外呼工作流 原理简介 预测式外呼平台是一款根据业务定制的外呼任务自动执行呼叫的系统。它的执行特点是需要预先定义好外呼的策略和外呼号码列表。...根据号码列表依次执行呼叫，呼通后根据策略将呼叫转接给座席或者IVR；如呼叫未成功，则自动记录详细呼叫结果（如：关机、空号、不在服务区、用户无应答等）。...预测式外呼也仅是SoftPBX给呼叫中心业务带来的扩展功能之一，还会有越来越多的功能扩展出来，快速响应新时代呼叫中心业务的需求。
预测 对 test 数据集进行预测 y_pred_test = model1.predict(X_test_final) result = pd.DataFrame() result['id'] = X_test.index
使用以下命令启动 TensorBoard： tensorboard --logdir events_folder 图 5 所示为 DLProf 插件 TensorBoard 范例。 ?...此呼叫会产生两个档案：qdrep 和 sqlite。在 TensorFlow 中已使用 TensorBoard 的 event_files 文件夹，但是未碰触 qdrep 档案。...以下程序代码范例是使用 PyProf 呼叫，分析核心： python -m pyprof.parse (resulting_sqlite_file_from_our_call) > a_file python...我们同依据浮点运算次数排序，进行更好的分析，否则，依据执行顺序排序。 ? 我们提供一些来自清单顶部的核心。前几个是批次正规化核心。您也可以识别呼叫档案的行号，例如 resnet50.py:201。...在完成包含剖析器呼叫的训练之后，取得 qdrep 档案。现在，让我们透过 NVIDIA Nsight Systems 剖析器的用户接口，更深入地分析模型。
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。...预测未来录音数据量的年均增长率可达30%，如此海量的录音数据加剧了录音管理的难度，同时为录音调听、质检带来巨大压力。...所以银行金融业呼叫中心未来的快速稳步发展，尤其是广发银行这种日通话量在100万通的大体量语音数据，迫切需要构筑适合企业的智能语音分析质检系统。...1.通过数据分析统计，挖掘客户意见和风险，及时调整服务策略，提高客户满意度； 2.对呼叫中心海量的语音进行价值提取，为产品设计、营销发现并提供有价值信息线索。...、并预测业务热点趋势，发现潜在客户。
很多公司，比方说，惠普公司，IBM公司等，已经采用数据科学的手段，对内部员工的流动做分析和预测，并且进行提前的干预，以最小化员工流动所带来的的影响。...本文是关于员工流动分析和预测的案例，通过阅读，可以得到： 需要解决什么问题？ 描述员工流动的特征或者标签有哪些？ 对于采集的数据集如何做准备工作？ 如何对整理好的数据做分析和建模？...3）观察一些预测预测变量和目标变量的关系 # 可视化一些预测变量和目标变量的关系 ColunaNumericas = ['STATUS_YEAR', 'age', 'length_of_service'...针对新的的数据集，按着模型构建前的数据加工逻辑，做好数据处理后，然后利用构建好的模型对新数据集做预测，对预测的结果做应用。...总结 通过员工流动分析和预测这个案例，我们可以了解到数据科学工作的流程，从业务问题入手，然后到数据的理解和准备，模型的构建和评价，以及模型应用和指导决策与行动，以创造价值的系统化过程。
分支预测分析 背景 业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析....分析: 有序数组分支预测成功率提高24.48%, 接近100%. 说明分支预测成功率与逻辑局部性显著性相关, 测试CPU基于动态预测策略. 任务耗时倒数比与IPC比, 分支处理速度比基本一致....分析: 任务耗时, IPC和分支预测成功率近似相等, 说明逻辑放置IF或ELSE分支对性能无明显影响....分析: 随着分支执行概率增加, 任务耗时线性减少; IPC, 分支处理速度和分支预测成功率线性增加. 各项参数与分支执行概率进行相关性分析, 发现与分支执行概率显著性相关. ?...分析: 任务耗时, IPC和分支预测成功率近似相等, 说明有无__builtin_expect内置函数对性能无明显影响.
我们准备好进行探索性数据分析了！...预计值和实际收盘价比较 我们的预测似乎有点偏离。事实上，预测价格很平稳，这意味着我们的模型可能表现不佳。 当然，这不是因为我们的程序，而是因为预测股票价格基本上是不可能的。...最后，我们按周汇总数据，这将提供一个更平滑的分析趋势。 我们可以画出每种化学物质浓度的趋势。这里，我们展示了 NOx。 ?...这里，yhat 代表预测值，yhat_lower 和 yhat_upper 分别代表预测值的下限和上限。 Prophet 让你可以轻松绘制预测图，我们得到： ?...最后，我们只需绘制预测的上限和下限： ? 每周 NOx 平均浓度预测 恭喜你达到目的！这篇文章很长，但内容丰富。你学会了如何强有力地分析和建模时间序列，并将你的知识应用到两个不同的项目中。
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段： 训练阶段：从训练数据中学习一个模型。 预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。...预测模型 我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。...因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。...虽然它是一个二进制分类器，它可以通过训练一组二进制分类器并使用“一对一”或“一对一”作为预测变量，容易地扩展到多类分类。 SVM根据到分割超平面的距离来预测输出。这不直接估计预测的概率。...在对多个模型进行训练后，我们使用投票方案来预测未来的数据。
文章目录 分类 切入点 医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 选择适合的预测分子 分类 分类模型 预后模型 切入点 寻找预后或诊断因子的研究 Predictors of xx | xx...predicts Risk factors of xx 无外部验证的预测模型建立研究 随机拆分验证 交叉验证 重抽样 内部-外部验证 有外部验证的预测模型建立研究 时段验证：时间分割...空间验证： 时空验证 领域验证 预测模型的验证模型 预测模型的影响研究 医学研究思路 ?...模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因子 ?
请使用Excel进行分析。...【分析思路】 第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率 第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数 第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数（第2日新增用户数*第2...如何根据已有的几个留存率去预测剩下那些天的留存率呢？ 很简单，用excel 1分钟就能搞定。...（在股票、基金、汇率等技术分析中常用） 3.计算第n天留存率 拟合出留存曲线后， 我们就可以根据拟合的函数公式（y = 0.5227x^-0.385）去计算次日到30日的留存率。...5.总结 Excel里进行预测分析的2种办法： 1）时间序列数据如何预测？用预测工作表 2）其他数据如何预测？先画散点图，然后添加趋势线和公式
在运行阶段和纪元阶段的开始和结束时，我们都会有呼叫。我们还将调用跟踪每个epoch内的损失和正确预测的数量。最后，我们将运行结果保存到磁盘。 让我们看看如何构建此RunManager类。...某个epoch的正确预测数。 epoch的开始时间。 记得我们看到RunManager类有两个名称为epoch的方法。我们有begin_epoch（）和end_epoch（）。...我们将自己保存所有数据，以便我们分析超出TensorBoard大小的数据。 def end_epoch(self): ......损失将传递到track_loss（）方法中，而预测和标签将传递到track_num_correct（）方法中。...为了计算正确的预测数，我们使用与先前情节中定义的相同的get_num_correct（）函数。此处的区别在于该函数现在封装在我们的RunManager类中。
这也就意味着，今年我们将看到数据预测分析在商业领域的广泛使用及其应用程序的快速增长。本文中，我们将为您介绍一些在今年及以后相当一段时间内发展和使用预测分析的新兴方法。...企业可以使用预测性分析，以验证他们用户，会员或客户信息的完整性。预测分析可以利用更少的时间更容易帮助企业分析完整的数据集。之前从未见过机器学习和计算机模拟产生的对于欺诈行为的预测准确率。...通过使用预测性建模，数据科学分析师能够发现新的和有趣的方式来解决现实世界的问题。 2、在云中将会有更多的实验，我们将开始看到预测分析“作为服务”，以及更大型、昂贵的分析平台的部署。...他们只需要了解预测分析的能力，并找到一家能够提供预测分析的合作伙伴来回答他们需要回答问题。随着越来越多的公司使用预测分析，并带来了显著的收益，其他企业也将意识到他们也需要采取行动以保持竞争力了。...“分析即服务”和预测评分机制将进一步发掘其预测分析的内在价值，以便更适合中小企业市场。利用预测分析和使用新的独特数据源的相似建模，可以帮助转换指标带来显著的改善。
Gartner公司分析师表示，这些技术都处于早期阶段，其中有些处于萌芽阶段，未来将如何发展仍存在很大不确定性。本文从三个主题出发介绍曲线中的相关技术，并结合曲线给出预测分析。...预测分析：去中心化身份早在2019年已经提出，在Gartner发布的《2021新兴技术成熟度曲线》[2]中已经出现，渡过了技术萌芽期，位于期望膨胀期，而在当时Gartner分析师给出的预测为该技术到达产品成熟期的年限为...简单来说，企业更需要的是自动化的“决策”，而不仅仅是对未来的“预测”。而当前的机器学习以相关性为基础，更多解决的是预测性分析，对未来结果做出预测。...预测分析：在Gartner新兴技术成熟度曲线中，FinOps位于技术萌芽期并距离产品成熟期还有5-10年的发展。...在未来我们将继续分析预测新兴技术，关注最新的技术报告。
得到高质量的预测对于任何机器或大多数分析师来说都不是一个简单的问题。...在现实生活中，我做了不少商业预测，归纳总结发现，预测任务有两大核心问题： 完全自动化的预测技术往往都比较“脆弱”，不是太灵活，对一些问题缺乏有效的假设以及启发式的思路 能够得到高质量预测的数据科学家是非常罕见的...，因为预测需要丰富的经验以及专业的数据科学技能 在现实生活中，对高质量预测的需求往往要远远超过分析人员可以生产的速度。...通过分析平时我们做时序任务时遇到的问题，我们发现给定的时序数据有以下几个特点： 观察值是按每小时或每天或每周或每月给出的一段历史数据 多尺度的周期性：一周七天，一个月30天，12个月等等 提前已知的一些重要假期...，即使是优秀的数据分析师想要从众多的模型中选择合适的模型及相应的参数也是够让他头皮发麻的。
如果你一时还无法预测他们是否会背叛你，但是却可以知道他们会在何时背叛你，你觉得这样的算法会不会很棒呢？ ?...APPLYING PREDICTIVE MODELS TO SALES & MARKETING 使用预测模型进行市场营销 在我们的团队为市场营销开发的预测模型当中，最为关键的挑战就是需要在某一个特定时间段进行预测...随后，我们用这些可以代表他们的个人性格特征的活动数据对他们进行预测。 ?...如果想要预测发生在不久的将来的活动，这种分辨能力显得尤为关键。 从另一个角度而言，我们可能仅仅是关注那些刚发生不久的活动。...你可以知道人们在什么时间做出什么事情是预测成功的关键所在。 内容来源：化学数据联盟
本报告可以分为一下几个部分： 探索性分析 数据预处理与特征工程 用户流失预测 RFM与用户画像分析 二、探索性分析 官方共提供2个数据集，分别为训练集userlostprob_train.txt和测试集...精确度：（预测为流失且实际发生流失的样本数量）/（预测为流失的样本数量） 召回率：（预测为流失且实际发生流失的样本数量）/（实际流失的样本数量） 2.1 数据指标预览 查看数据集各特征字段，其中，...因此取commentnums特征进入后续的预测与分析就好，或者选择PCA提取一个主成分表示酒店评论数 cencelrate和commentnums三者的相关性也很高达到了0.86，可以看出酒店的评论数和取消率有很高的关系...这里使用主成分分析（PCA） 对相关度大于0.8的变量进行降维。 由上图的相关性分析矩阵，我们分别筛选用户和酒店很相关的维度进行降维度。.../模型比较ROC曲线图.jpg',dpi=400, bbox_inches='tight') plt.show() 六、RFM与用户画像分析 6.1 RFM分析 RFM模型，即为： R(Rencency
本文建立了SEIRD 模型， NSIR 预测模型，使用 AHP 层次分析法等进行了模拟仿真，评估疫情出现第二次高峰的风险大小，并给出复工复产的政策性建议，以避免第二次高峰的出现同时保障大型赛事的顺利举办...根据模型的预测，可以看出在 5 月 13 日后，新增感染人数起起伏伏，情况恶劣，二次爆发几率极大。...根据模型的预测，可以看出在 5 月 13 日后，美国疫情第一次高峰尚未达到，按先规模增长，有望达成群体免疫，无二次爆发 America 新冠病毒肺炎有关人数 America 的 SEIRD 模型预测图...层次分析法 层次分析法（Analytic Hierarchy Process 简称 AHP）是一种将与决策有关的要素分解成 目标层、准则层和方案层，在此基础之上进行定性和定量分析，解决多目标的复杂问题的决...层次分析法对影响因素的排序分析 根据选取的假阴性、假阳性的影响因素建立层次结构模型运用层次分析方法解决影响因素排序的实际问题，先建立假阴性、假阳性的影响因素的层次模型。
今天我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。首先要声明下，股市有风险，购买需谨慎啊！...股票作为金融体系的一员，其走势收到了多方面的影响，并不是能够通过一两个算法，一些参数就可以完美预测，这是基于此，才衍生出了进入量化这个学科，专门用来做金融方面的数据分析。...股票预测 现在我们就通过线性回归算法，来进行股票的预测。...整理预测值 由于我们需要对训练好的模型做预测来确认模型的性能，所以需要把数据中的 close 数据做位置转移。...29预测2019-11-05的股票走势，2019-10-29预测2019-11-04的走势，依次类推。
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