[Перевод] Оценка ценовой эластичности спроса продуктов с помощью байесовского иерархического моделирования

В этой статье я хочу познакомить вас с байесовским иерархическим моделированием — гибким подходом, который автоматически объединяет результаты нескольких подмоделей. Этот метод позволяет оценивать эффекты на индивидуальном уровне путем оптимального объединения информации из различных групп данных с помощью байесовского вывода. Это особенно полезно, когда данные наблюдений для некоторых объектов ограничены, но эти объекты имеют общие характеристики или поведение с другими объектами.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/915362/

#байесовское_моделирование #ml #python #иерархическая_модель #продвинутое_машинное_обучение

Развитие баз данных

В 60-х годах прошлого века возникла потребность в надежной модели хранения и обработки данных, особенно важной для банков и финансовых организаций. В то время отсутствовали единые стандарты работы с данными и моделями, и вся работа сводилась к ручной упорядоченной организации информации. Банкам удавалось записывать информацию о транзакциях в виде файлов в заранее подготовленную структуру, причем у каждой организации было собственное представление о том, как это должно выглядеть и функционировать. Также отсутствовали понятия консистентности (согласованности данных) и целостности данных. В таких файлах часто встречались дубликаты клиентов и их транзакций, которые приходилось уточнять и приводить в порядок вручную. Данная статься захватывает ключевые моменты в развитии систем управления базами данных, от первых иерархических моделей до современных реляционных, NoSQL и NewSQL систем.

https://habr.com/ru/articles/803247/

#субд #иерархическая_модель #сетевая_модель_данных #реляционные_бд #реляционные_субд #реляционные_базы_данных #sql #история_баз_данных #базы_данных #nosql