Давно существует куча инструментов от Ahrefs, Mooz, Semrush и т.д., которые показывают главные мета теги для каждой страницы отдельно, в лучшем случае списком.
Но кто-нибудь видел инструмент, который выводит сразу все title и description за раз и показывает это в виде удобной иерархической визуальной структуры для всего веб-сайта?
Давайте по порядку ...
! В связи с проблемами Хабра с отображением md текстов, вы можете ознакомится с полным текстом статьи на GitHub.
В мире огромных объемов данных как никогда важно сделать информацию доступной и легко интерпретируемой. С помощью InterSystems Reports (Logi Reports) вы можете легко и эффективно представлять сложные данные. InterSystems Reports – модуль InterSystems IRIS и InterSystems IRIS for Health. Это современное решение для создания и публикации отчетов, которое включает в себя:
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Герингер, я автор проекта «Футбол в цифрах». В нём я собираю футбольную статистику, анализирую данные, вывожу закономерности и рассказываю аудитории о самом интересном в виде коротких заметок и подробных статей. Данные — моё хобби, я собрал их достаточно, чтобы сделать выводы об основных проблемах российского футбола и предложить решения.
Забытое, сложное, изумительное, красивое дерево со звуком ломающихся коленок.
В статье я провожу ресёрч интервалов между собственными банковскими тратами за последние полгода и с помощью статистических методов в R пытаюсь понять, какому распределению эти интервалы подчиняются.
Я представляю:
1. Код на R для анализа любых временных интервалов.
2. Подбор экспоненциального и степенного распределения под данные с помощью метода максимального правдоподобия (MLE). Для экспоненциального я использую fitdistr() из пакета MASS, а для степенного fit_power_law() из пакета igraph.
3. Проверку данных на соответствие подобранному распределению с помощью теста Колмогорова-Смирнова. Я использую функцию ks.test() из пакета stats.
Всем привет! Меня зовут Дима. Я BI Engineering Manager в inDriver. В компанию я пришел в марте 2020 года развивать направление Business Intelligence. О том, как это происходило и происходит сейчас, с какими вызовами приходится сталкиваться и какие у нас планы на будущее по этому направлению, читайте далее в этой статье.
Привет, я Катя, системный аналитик в Ozon. Одна из первых задач, которую мне поручили здесь — проверить качество географических данных. Формально эта задача больше относится к анализу данных, чем к системному анализу. Но меня она очень заинтересовала, ведь требовался не только анализ, но и исследование и, по возможности, реализация решения, а для меня это самое интересное в работе.
Впереди меня ждала RnD-задача с исследованием картографических форматов, рисованием поверх Google Maps и реализацией скрипта на Python. Как я боролась с визуализацией картографических данных, расскажу в этой статье.
Однажды на работе мне потребовалось построить дашборд в Power BI, но данные хранились в ClickHouse. В Power BI есть много различных конекторов, но специального для ClickHouse нет. В этой статье мы разберемся с данной проблемой!
Привет, я Дина Симкина, директор по аналитике Авито. Я отвечаю за то, чтобы аналитика помогала бизнесу принимать правильные решения. В статье я расскажу, кого мы в компании называем аналитиками данных и чего от них ждём в зависимости от профессионального уровня.
Сбылась мечта вашего детства—вы присмотрели себе домик в деревне! Домик в отличном состоянии, из окна прекрасный вид, под самым окном тихо журчит речка Переплюйка, жизнь прекрасна! Вы совсем было собрались его купить, но вдруг достали телефон и зачем-то решили почитать новости. А там—изменения климата, очередное наводнение неважно где, с разрушениями и жертвами. И вдруг вы с беспокойством смотрите на речку Переплюйку прямо перед вами, и думаете, а не превратится ли она в случае чего в бурный поток, смывающий всё нажитое непосильным трудом? Давайте посмотрим, чем технологии ГИС (геоинформационных систем) могут вам помочь, и почему свободный доступ граждан к географическим данным полезен для принятия решений.
Вы продаете билетов на самолеты? - Нет, только показываю. - Красивое…
Люди делятся на два типа: одни летают за тысячу рублей из Питера во Владивосток, другие сутками скрупулезно высчитывают маршруты через Казахстан, отказываются от багажа, соглашаются на микро кресла и в итоге все равно получают космический ценник.
Почему так происходит, как формируются цены на авиабилеты и как в итоге покупать их дешевле - рассказываю под катом.
Обработка естественного языка — это не только нейронные сети, а данные — это не только строки, числа и перечисления. Область работы с данными простирается намного дальше. К старту флагманского курса по Data Science представляем вашему вниманию перевод из блога разработчиков графовой базы данных neo4j о том, как при помощи SpaCy и Selenium извлечь из книги граф взаимоотношений героев. Подробности и код, как всегда, под катом.
Часто суть статей о бэггинге сводится к тому, что вы обучаете множество деревьев решений на различных частях данных и усредняете прогнозы, чтобы получить окончательный прогноз, который улучшается из-за того, что дисперсия случайного леса меньше дисперсии одного дерева решений. Тексты с таким заключением содержат отличные демонстрации, код и много других мыслей. Но криптоаналитику и дата-сайентисту, доктору Роберту Кюблеру, переводом статьи которого мы делимся сегодня, часто не хватает хороших выкладок о причине, почему бэггинг — хорошая идея, а ещё не хватает демонстраций уменьшения дисперсии на реальных данных. Восполняем этот пробел к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Территория северо-западного Ирана на границе с Каспийским морем выделяется своей сейсмической необузданностью, как во времена молодости нашей планеты. В недрах этого района и сегодня продолжаются процессы нефтегазообразования, например, поблизости от вулкана Дамаванд, геологическую модель которого я показывал ранее. Недавно я занимался вопросом устойчивости плотины Ямчи в провинции Ардебиль и полученные результаты оказались настолько удивительными, что я хочу ими здесь поделиться. Пусть в предыдущих статьях я уже показывал, как растут горы, но чтобы горы еще и танцевали — это мало где удастся увидеть! Как обычно, все данные доступны в GitHub репозитории Yamchi Dam, Ardabil, North Iran.
Плотина выделена красным кольцом, далее от нее в направлении к правому верхнему краю картинки течет река, питающая город Ардебиль. Озеро и плотина растут вверх со коростью около 10 см в год, а сам город с такой же скоростью погружается вниз. Но самое интересное в том, как именно происходит это движение — хотя значение вертикального смещения за год велико, это лишь малая часть общей картины.
Компании задумываются о внедрении RPA и зачастую видят данный продукт, только как возможность автоматизации отдельных, самых болезненных процессов в компании, однако современные поставщики RPA-платформ идут дальше и предлагают развить в компании собственную квалификацию RPA, для того чтобы в перспективе создать подразделение, которое самостоятельно сможет создавать процессы для автоматизации, определяя самые «болезненные места» бизнеса.
Это подразделение для плавного и системного внедрения новой технологии называется Center of Excellence. Про него - далее.
Если вы задавались вопросом:
- "Как четко (или почти четко) измерить эффективность процессной работы программистов, маркетологов, аналитиков, дизайнеров и на основе этих измерений построить визуализацию?" - то эта статья будет вам интересна.
В решении задачи используем язык программирования R, графики на ggplot и Trello как инструмент таск-менеджмента в том виде в котором ранее скорее всего вы его не использовали.
Всем привет. На связи BI Office в Luxoft и я — Ксения Агеева, причастная к анализу и визуализации данных на протяжении последних семи лет. Меня часто спрашивают, зачем в моей жизни есть Tableau, если весь мир всё равно любит эксельные таблички. Так что я решила показать, как без специального обучения можно получить профит от одного из самых популярных BI-инструментов — Tableau.
История получилась довольно длинной, так что продолжение ищите под катом.
В стремлении прояснить языковые модели Transformer с помощью пакета Ecco авторы показывают механизм генерации предложений внутри предварительно обученной языковой модели. После генерации предложения возможно визуализировать представление о том, как модель пришла к каждому слову — речь идёт о столбце на рисунке выше. Строки — это слои модели. Чем темнее элемент строки, тем выше ранг токена в слое. Слой 0 расположен на самом верху. Слой 47 — в самом низу. К старту курса о машинном и глубоком обучении показываем и рассказываем о том, как мыслит GPT.
Самое длинное приключение начинается со слов «Я знаю короткую дорогу».
С чего начинается проект автоматизации и системы управления?Автоматизация промышленных объектов, как мы уже знаем, проходит через несколько стадий. В этот раз мы затронем проектирование и типовые примеры подбора используемых элементов с последующим их включением в проектную документацию. В комментариях к предыдущей статье, где я пытался в общих чертах объяснить принцип подготовки к тендерам, советовали начать с изучения ГОСТов. Ну что же. Мы с коллегами, ради интереса, нашли несколько интересных ссылок, чтобы ознакомиться с содержанием этих стандартов. К сожалению, это совсем не применимо на территории ЕС, где мы пользуемся местными нормативными актами и стандартами. Об этом речь пойдёт ниже, в частности об известном сертификате «СЕ» — почему и зачем он нужен.
