Содержание

Все тарифы на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке

Содержание

  1. Открытие ИИС в Сбербанке
  2. Тарифы на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке
  3. Тариф инвестиционный на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке
  4. Тариф самостоятельный на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке
  5. Где найти более выгодные тарифы на брокерское обслуживание ИИС?
  6. Почему стоит выбрать ИИС в БКС Брокер?
  7. Как открыть ИИС в БКС Брокер?

Чтобы зарабатывать на инвестициях в акции, конечно же, нужно открывать индивидуальный инвестиционный счет в сбербанке. Многие инвесторы предпочитают выбирать для этих целей именно Сбербанк. Это крупный банк с государственной поддержкой, что только добавляет к нему очков доверия.

Открытие ИИС в Сбербанке

Чтобы получить индивидуальный инвестиционный счет в Сбербанке, пользователю придется получить карту этого банка. Это обязательное условие. Уже после того, как она будет получена, нужно открыть в своем браузере https://www. sberbank.ru/ru/person/investments/iis_new. Остается следовать действиям из этой инструкции:

  1. Нужно пройти авторизацию, используя учетную запись Сбербанка. Она выдается при получении карты, либо через мобильное приложение самого банка.
  2. Заполнить небольшую анкету и ждать звонка от представителей банка о встрече. На ней будут подписаны некоторые документы, необходимые для открытия индивидуального инвестиционного счета.
  3. Пополнить счет в банке своими деньгами. Это делается через дебетовую карту.
  4. Остается загрузить на свое устройство приложение Сбербанк Инвестор. Именно оно будет использоваться для покупки и продажи ценных бумаг.

Выполнив эти действия, читатель получит индивидуальный инвестиционный счет в крупнейшем банке Российской Федерации!

Тарифы на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке

Но перед тем, как заняться открытием этого финансового инструмента в Сбербанке, рекомендуется изучить тарифы Сбербанка на брокерское обслуживание ИИС. Это нужно для того, чтобы не узнать в дальнейшем о каких-либо сюрпризах, о которых банк не предупреждал. Также не забывайте про условия открытия иис в сбербанке которые мы кстати, расписали в другой нашей статье.

В Сбербанке, как и почти у любого брокера, есть несколько тарифов. Они отличаются друг от друга условиями обслуживания и возможностями при регулярном инвестировании.

Тариф инвестиционный на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке

ИИС Сбербанк тариф инвестиционный предлагает инвесторам следующий набор условий:

То есть, Сбербанк предлагает достаточно стандартные тарифы для работы. Их инвестор сможет легко найти и у других брокеров, но опять-таки, не стоит забывать о том, что есть другой тариф, да и Сбербанк — надежный финансовый спутник, который не исчезнет при любом удобном моменте. Это его главное условие, которое невозможно не учитывать!

Тариф самостоятельный на брокерское обслуживание ИИС в Сбербанке

В Сбербанке есть и второй тариф, который предоставляет определенные условия своим инвесторам. Относительно недавно он был скорректирован. Сейчас ИИС в сбербанке тариф самостоятельный выглядит следующим образом:

То есть, он создан для всех, кто имеет опыт в инвестировании и не хочет иметь каких-либо ограничений в этом. Это и все, что нужно знать про тарифы ИИС индивидуальный инвестиционный счет Сбербанк.

Где найти более выгодные тарифы на брокерское обслуживание ИИС?

Насколько бы Сбербанк не был интересным, с точки зрения условий и надежности, его невозможно назвать самым выгодным брокером из всех. Есть варианты и поинтереснее. Чтобы их найти, читателю рекомендуется тщательно изучить сторонние ресурсы и присмотреться ко всем брокерам, которые существуют. По меньшей мере, стоит еще обратить внимание на: ВТБ, Тинькофф и БКС Брокер. Последний, кстати говоря, считается самым выгодным из всех. Почему так происходит и откуда такая уверенность? Стоит узнать прямо сейчас.

Почему стоит выбрать ИИС в БКС Брокер?

БКС Брокер — популярная финансовая организация, которая ведет свою деятельность с 1995 года. Несмотря на такой огромный опыт работы, у них почти никогда не было негативных отзывов. Это первая причина, исходя из которой легко сделать вывод о том, что нужно открывать ИИС именно здесь. Также настоятельно рекомендуем изучить отзывы о иис в сбербанке.

  • Удобное приложение для мобильных устройств. Оно будет использоваться для управления своими приобретенными активами.
  • Минимальные комиссии за обслуживание. БКС Брокер оставляет почти 100% дохода своим клиентам, а не отбирает их, как это бывает с некоторыми брокерами.
  • Отделения по всей России. Они будут полезны для того, чтобы закрыть индивидуальный инвестиционный счет или урегулировать вопросы, возникающие во время эксплуатации сервиса.
  • Информационный портал. У этой компании есть свой ресурс, на котором они объясняют новичкам про работу инвестиций и то, куда стоит вкладывать свои деньги для их умножения.
  • Доступ к международной бирже. Используя ее возможности, инвестор сможет серьезно расширить пул своих стратегий для увеличения своего заработка.
  • Позволяет выводить дивиденды без закрытия ИИС. Это возможность будет интересна каждому, кто покупает купонные акции.
  • Регуляция со стороны законодательства. БКС Брокер работает совершенно легально! Это, в свою очередь, поможет инвестору получить налоговый вычет и легализовать свою деятельность на все 100%.

Поэтому настоятельно рекомендуется обращать внимание на БКС Брокер и подумать над открытием индивидуального инвестиционного счета именно там.

Как открыть ИИС в БКС Брокер?

Если же читателя заинтересовало предложение от БКС Брокера, то на открытие счета у них придется потратить пару минут. Что же придется сделать:

  1. Сначала нужно открыть официальный ресурс брокера. Он доступен по ссылке https://intellectis.ru/go/bks-broker/.
  2. Ввести номер своего телефона, познакомиться с условиями обслуживания и принять их.
  3. Загрузить небольшой спектр документов, который нужен для открытия индивидуального инвестиционного счета.
  4. Получить готовый счет, пополнить его любым удобным для себя способом и начать зарабатывать на инвестициях.

Такая простота и удобство подчеркивает подход БКС Брокер к своим клиентам! С ними и рекомендуется зарабатывать на инвестициях!

Сбербанк брокерский счет: тарифы Самостоятельный или Инвестиционный — какой выбрать?

Время чтения статьи ⏳ 3 мин.

Сбербанк — один из крупнейших брокеров России. Он предлагает частным инвестором дистанционное заключение договора и удобные инструменты для совершения операций на фондовом рынке, включая торговый терминал и приложение. Но при открытии брокерского счета нужно сразу решить, какой тариф выбрать. На выбор предлагаются в Сбербанке ТП: «Самостоятельный» и «Инвестиционный». Рассмотрим особенности каждого из них, чтобы было проще принять правильное решение.



Содержание

Преимущества и недостатки тарифа Инвестиционный

По умолчанию проанализировать тарифы «Инвестиционный» и «Самостоятельный», а затем сделать их сравнение в Сбербанке предлагается самому клиенту. При подаче заявки на открытие брокерского счета нужно выбрать один из этих вариантов. Это может запутать, особенно начинающих инвесторов. Конечно, можно оставить все по умолчанию и тогда автоматически брокер установит ТП «Инвестиционный». Это не плохой выбор, но стоит изучить все плюсы и минусы данной схемы тарификации.

Тарифный план «Инвестиционный» ориентирован на тех, кто хочет вкладывать средства, опираясь на мнение профессиональных аналитиков. В него входит подписка на регулярную рассылку с инвестиционным дайджестом. В нем можно найти идеи от команды Сбербанка по вложению средств на российском и международном фондовых рынках.

Дополнительно клиенты со статусом квалифицированного инвестора и ТП «Инвестиционный» получают доступ к порталу Sberbank Investment Research. На нем можно найти обзоры финансовых инструментов от аналитиков Сбербанка.

Хотите сменить брокера?

Вы всегда можете сменить брокера, переместив инвестиционный портфель на новую платформу. Мы рекомендуем ознакомиться с условиями инвестирования в Тинькофф. Для вас доступно: бесплатное обучение, акции в подарок за пройденные уроки, а также программа рост акций за 3 месяца! Инвестируйте выгодно, перейдя по ссылке здесь👈



Минус у тарифного плана только один — он обойдется дороже, чем ТП «Самостоятельный». Например, вне зависимости от оборота на ТП «Инвестиционный» комиссия за сделку на фондовом рынке Московской биржи составит 0,3%, а на тарифе «Самостоятельный» она будет колебаться в пределах 0,018–0,06%.

Обратите внимание!

Перед тем как открыть в Сбербанке брокерский счет ТП «Самостоятельный» или «Инвестиционный» нужно внимательно изучить в формате официального документа. Он выложен на сайте брокера. Такой подход позволит свести к минимуму вероятность возникновения спорных ситуаций уже в процессе работы.

При этом часть тарифов для обоих тарифных планов будет одинаковыми. Например, как на ТП «Самостоятельный», так и на тарифе «Инвестиционный» клиенту не придется платить за открытие брокерского счета и подключение к терминалу QUIK. Не придется инвестору оплачивать и услуги SMS-информирования, в т. ч. для доставки кодов подтверждения операции на площадке.

Преимущества и недостатки тарифа Самостоятельный

Тариф «Самостоятельный» не предусматривает доступа к сервисам информационной поддержки. Даже клиенты со статусом квалифицированного инвестора на нем не получат доступа к аналитике от Сбербанка или инвестиционным идеям в регулярном дайджесте. Это главный минус тарифного плана.

Зато открывая Сбербанк инвестиционный или брокерский счет ТП «Самостоятельный» позволит экономить на комиссиях. Они окажутся существенно выгоднее для клиента.

Обратите внимание!

Тарифные планы для ИИС и обычных брокерских счетов в Сбере ничем не отличаются.

Отзывы пользователей о тарифах

В отзывах пользователи чаще всего сравнивают платформы в целом и достаточно редко доходят до анализа тарифных планов. Большинство авторов в целом положительно оценивают работу Сбербанка как брокера и в качестве плюсов отмечают следующие:

  • высокая надежность;
  • наличие приложения для простого управления портфелем с мобильного устройства;
  • приемлемые комиссии;
  • возможность вывода дохода от ИИС на отдельный счет.

Минусов пользователи у брокера также отмечают немало. Чаще всего они относятся к качеству поддержки и работе программного обеспечения. Связаться со специалистами Сбера весьма проблематично, а помочь по телефону они чаще всего ничем не могут. А приложение, созданное в банке, нередко вылетает у пользователей или работает неправильно. Конечно, проблемы устраняются, но часто для этого приходится ждать весьма долго.

В немногочисленных отзывах пользователей, содержащие мнение о тарифах, чаще всего рекомендуется выбирать ТП «Самостоятельный». Большинство клиентов не оценили информационную поддержку от Сбера и считают, что за нее переплачивать нет смысла.




Какой выбрать?

Проанализировав «Инвестиционный» или «Самостоятельный» тарифы Сбербанка, какой выбрать решить может быть все равно достаточно сложно. В общем случае ТП «Инвестиционный» рекомендуется только тем, кто хочет вкладывать деньги на основе советов профессиональной команды Сбера и не собирается совершать множество операций с бумагами. Например, он подойдет тем, кто хочет купить бумаги сразу на несколько лет и затем только получать прибыль.

Обратите внимание!

Советы Сбера не дают гарантии доходности. Это только мнение команды банка и его инвестиционных подразделений. Фондовый рынок может быть непредсказуем и иногда на нем совершают ошибки даже профессионалы.

В остальных случаях оптимальным будет открытие брокерского счета с тарифом «Самостоятельный». На нем ниже комиссии, что особенно ощутимо при большом числе операций с бумагами и их частом проведении. Но при этом придется самостоятельно искать всю необходимую информацию для принятия решения.

Выбирая «Инвестиционный» или «Самостоятельный» тариф Сбербанка для брокерского счета, стоит понимать, что у них немного различий. Главные из них — размеры комиссии и доступ к сервисам информационной поддержки. Если советы по вложению средств не требуются и планируется все решения принимать исключительно самостоятельно, лучше будет воспользоваться тарифным планом «Самостоятельный» и сэкономить деньги.

Видеообзор





Александр Новиков

Автор финансового блога, эксперт в области инвестиций

«Надеемся на понимание». Зачем «Тинькофф» фактически запретил проводить денежные переводы по SWIFT

Подпишитесь на нашу рассылку ”Контекст”: она поможет вам разобраться в событиях.

Автор фото, Valery Sharifulin/TASS

Банк «Тинькофф» сдвинул на день введение лимита на перевод валюты через международную систему SWIFT. Накануне банк объявил о том, что такие переводы из «Тинькофф» можно делать только на сумму от 20 тысяч долларов и выше. Решение вызвало бурную реакцию в соцсетях. Зачем банку понадобилась эта мера в нынешних условиях?

«Где ваше уведомление?»

Вечером 16 июня «Тинькофф» уведомил своих клиентов о новых ограничения на переводы по SWIFT, которые должны были вступить в силу в тот же день. Через систему SWIFT из нескольких российских банков, которые не попали под санкции, можно выводить деньги на иностранные счета. Теперь такие переводы из «Тинькофф» можно делать на сумму только от $20 тыc. и выше

Банк также ввел комиссию за входящие и исходящие переводы в евро, фунтах и долларах. Она составляет 3% от суммы, но не может быть меньше 200 условных единиц. Исходящие SWIFT-переводы бесплатны для клиентов только до 30 июня.

«Тинькофф» был одним из немногих оставшихся российских банков, которые многие использовали для переводов денег за границу через систему межбанковских расчетов SWIFT. Банк не находится под санкциями со стороны стран Запада.

С начала войны в Украине несколько российских банков попали под санкции и были отключены от этой системы. На этой неделе от SWIFT был отключен крупнейший банк страны «Сбер», а также Россельхозбанк и Московский кредитный банк. До этого были отключены Совкомбанк, ВТБ, «Открытие» и некоторые другие.

Решение банка «Тинькофф» ограничить переводы по SWIFT вызвало большой резонанс в соцсетях — для большинства клиентов эта услуга стала фактически недоступной.

В частности, возмущение вызвало то, что сообщение о новых комиссиях было опубликовано «день в день».

Это привело к тому, что уже принятые к выполнению переводы «застряли» в системе — об этом клиенты также жаловались банку в «Твиттере».

Еще один пользователь написал о том, что во вторник банк сообщил ему, что перевод по SWIFT возможен. Для этого клиент перевел свои средства из «Сбербанка». 15 июня «Тинькофф» принял поручение на перевод $4950, а уже 16-го отозвал перевод и объявил о новых правилах.

После волны возмущения в соцсетях в «Тинькофф», по всей видимости, решили сдвинуть начало действия запрета на один день. В пресс-службе банка Би-би-си пояснили в пятницу, что все отправленные до 16 июня включительно и еще не дошедшие переводы будут зачислены по старым условиям без каких-либо комиссий.

«Все новые SWIFT-платежи будут совершаться по новым правилам. Это вынужденная мера, на которую мы идём в ситуации увеличения числа проверок со стороны западных партнёров и снижения числа обрабатываемых ими SWIFT-платежей», — написал представитель пресс-службы.

Одним из самых популярных стал вопрос о том, может ли банк забрать целиком в качестве комиссии перевод из-за границы на сумму в $150. Представитель банка ответил, что именно это и предполагают новые правила.

Фраза из ответа в аккаунте банка стала мемом и разошлась в «Твиттере».

Не первая комиссия

Кроме того, в четверг «Тинькофф» отменил комиссию для обслуживания валютных счетов, если на них меньше 10 тысяч условных единиц.

За неделю до этого банк оповестил о введении ежемесячной комиссии в 1% от средств, содержащихся на счету — если их количество превышает 1000 условных единиц. Клиент, у которого на счету $1 тыс, в месяц за обслуживание счета должен заплатить $10, а в год — $120. Таким образом, за восемь лет эта комиссия может почти полностью «съесть» средства на счету.

  • ЦБ против банковских комиссий, крепкий рубль вопреки всему и новый виток безработицы. Главные экономические новости за день

10 июня глава российского Центробанка Эльвира Набиуллина заявила, что будет изучать, насколько законно российские банки вводят комиссию за обслуживание валютных счетов.

На пресс-конференции у Набиуллиной спросили об одном банке, который, по словам журналиста, поставил своих клиентов в сложную ситуацию: он ввел высокую комиссию, а его клиенты не могут снять валюту со счетов из-за ограничений со стороны ЦБ. Журналист не уточнила, что это за банк.

«Мы по каждому банку сейчас разберемся в этой ситуации. Если есть нарушения, то соответственно будем принимать меры», — обещала Набиуллина. Она сказала, что ЦБ будет проверять каждый отдельный банк и его договоры с клиентами, если это касается именно счетов — как в ситуации с «Тинькофф».

Отдельно она подчеркнула, что вводить такую комиссию для вкладов в валюте противозаконно. «Как уже говорили, мы исходим из того, что банки не должны ухудшать условия обслуживания существующим клиентам по существующим договорам», — заявила Набиуллина.

Ранее команда «Мониторинг тарифов» Frank RG выяснила, что доплата банку за хранение валюты стала более распространенной. В шести российских банках из топ-20 по объему привлеченных средств действуют комиссии на валютные счета.

В частности, вслед за «Тинькофф» и Райффайзенбанком о введении комиссии объявили в Ситибанке, «Уралсибе», РНКБ, банках «Санкт-Петербург» и «Авангард».

14 июня вышло официальное заявление Центробанка по этому поводу. Введение банками комиссий за обслуживание валютных счетов без получения согласия граждан недопустимо, так как ущемляет права потребителей, заявил регулятор.

ЦБ сообщил, что проинформировал банки «о необходимости исключить возможности для ущемления прав потребителей и не допускать подобных практик».

Как отмечает генеральный директор исследовательской компании Frank RG Юрий Грибанов, банкам сейчас невыгодно открывать и держать валютные счета клиентов, поэтому они вводят иногда откровенно заградительные тарифы.

«Во-первых, с валютой банкам особо нечего делать. Валютные кредиты выдавать некому и не на что для того, чтобы зарабатывать на этих средствах. Плюс дополнительный фактор риска — теоретическая возможность потери этих денег на корсчетах, где банки эти деньги держат. Чтобы минимизировать эти риски, банки стремятся снизить объемы привлеченных средств в евро и в долларах», — говорит Грибанов.

При этом у того или иного банка нет цели причинить вред своим клиентам, отмечает Грибанов. Однако рыночная конъюнктура такова.

«Сейчас происходит много необычных, непривычных вещей, кризисных явлений. К сожалению, приходится идти на такие непопулярные меры», — говорит эксперт.

При этом ситуация, когда у российских клиентов остается все меньше путей для вывода валюты, будет меняться в лучшую сторону, считает он. Очевидно, что у российского бизнеса есть желание торговать с зарубежными странами — в том числе с теми, кто не вводил санкций в отношении России, и постепенно для этого появится механизм.

«Какие-то платежные инструменты рано или поздно выстроятся. Это может быть торговля в национальных валютах, криптоинструменты…. Пока эти альтернативные платежные системы либо не работают, либо работают недостаточно эффективно, мы находимся в ситуации локальной неэффективности, которая приводит к таким неприятным последствиям», — говорит Грибанов.

«При Олеге такого не было»

Авторы многих сообщений в соцсетях в шутку — или всерьез — связывают непопулярные нововведения с тем, что основатель банка Олег Тиньков перестал быть его владельцем.

На следующий день после скандального нововведения сам бывший совладелец банка опубликовал у себя в сторис в «Инстаграм» скриншот сообщения в одном из телеграм-каналов: «Тинькофф фактически заморозил деньги граждан, у которых на счету меньше $20 000. Их нельзя снять (запретил ЦБ) или перевести по SWIFT — в Тинькофф с сегодняшнего дня минимальная сумма для перевода $20 000»

Подпись к скриншоту гласила «При Олеге такого не было. Кот из дома — мыши в пляс. Для меня всегда КЛИЕНТ был прежде всего» (на момент написания этого материала сторис уже недоступна).

В конце апреля стало известно, что группа «Интеррос» Владимира Потанина покупает у семьи Олега Тинькова 35% акций TCS Group Holding — головной структуры российской группы «Тинькофф». Параметры сделки не раскрывались.

  • Покупателем акций «Тинькофф» стала группа «Интеррос» Владимира Потанина

Продажа актива состоялась на фоне антивоенных высказываний самого Олега Тинькова. Так, 19 апреля проживающий в Лондоне Тиньков в резких выражениях выступил против войны России с Украиной и тех, кто ее поддерживает, а также раскритиковал российскую армию.

Банкир оказался одним из немногих представителей российской бизнес-элиты, которые позволили себе пойти против курса президента Владимира Путина.

  • Тиньков назвал войну против Украины безумной и резко отозвался о российской армии

В середине мая миллиардер Владимир Потанин впервые раскрыл примерную сумму сделки. В интервью агентству Интерфакс Потанин дал понять, что она измеряется в сотнях миллионов долларов.

Тиньков в интервью New York Times жаловался, что долю в основанном им банке ему пришлось продать «за копейки», но при этом благодарил Потанина за то, что тот позволил ему получить «хоть какие-то деньги от продажи» (около 3% от справедливой, по его оценке, стоимости пакета акций).

До войны Тиньков готовил продажу банка «Яндексу», но сделка не состоялась. В конце 2020 года в интервью телеканалу «Дождь» (внесен российскими властями в реестр СМИ, выполняющих функции «иностранного агента») бизнесмен говорил, что сделка не состоялась из-за того, что он просил за банк 6,2 млрд долларов, а «Яндекс» готов был дать только 6 млрд.

Сбербанк ЧР | Валютные курсы

Список обменных курсов действителен с 14.09.2022 8:00 УТРА

Валюты

Иностранные валюты

Ценности

Купить Средний рынок Середина ЕЦБ Продавать Купить Средний рынок Продавать

австралийский доллар

15.
993
16.659
(+0,10 %)
16.642 17.325

САПР

17. 852 18.596
(-0,04 %)
18.604 19.340

швейцарских франках

24. 367 25.382
(-0,03 %)
25.392 26.397 23.860 25.380 26.900

евро

23,568 24. 550
(+0,01 %)
24.546 25.532 23.080 24.550 26.020

Фунт стерлингов

27.156 28. 288 28.286 29.420 26.590 28.290 290,990

кун

3.132 3.263
(-0,03 %)
3. 264 3.394 3.070 3.260 3.460

венгерских форинтов

5.939 / 100 6.186 / 100
(-0,27 %)
6. 203 / 100 6.433 / 100 5.810 / 100 6.190 / 100 6. 560 / 100

иена

16.308 / 100 16.988 / 100 16.988 / 100 17. 668 / 100

злотый

5.009 5.218
(-0,15 %)
5. 226 5.427 4.900 5.220 5.530

РОН

4.788 4.988
(-0,16 %)
4. 996 5.188

НАТИРАТЬ

37,961 / 100 40.170 / 100 42. 379 / 100 37.360 / 100 40.170 / 100 42.980 / 100

ПЫТАТЬСЯ

1,249 1,322
(-0,22 %)
1,325 1,395

доллар США

23. 160 24.125
(-0,19 %)
24.171 25.090 22.680 24.130 25.570

Сборы за обмен валюты указаны в действующем Перечне сборов.

Sberbank CZ оставляет за собой право устанавливать обменные курсы для входящих, исходящих и внутрибанковских валютных платежей на сумму свыше 1 250 000 чешских крон (или рублевых платежей на сумму свыше 500 000 рублей) или эквивалента в другой валюте со ссылкой на действующую межбанковскую валюту. рыночные обменные курсы.

XPRIMM Новости № 495, 23 апреля 2020 г.

ВЕРХ НОВОСТИ
Акционеры Swiss Re одобрили все предложения, выдвинутые советом директоров на годовом общем собрании Swiss Re
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
Акционеры Swiss Re одобрили все предложения, выдвинутые Советом директоров на ежегодном общем собрании (AGM), которое состоялось в Цюрихе на прошлой неделе. Это включало увеличение регулярных дивидендов на 5% до 5,9 швейцарских франков.0 за акцию и авторизацию новой публичной программы выкупа акций на сумму до 1,0 млрд швейцарских франков.
Подробнее

SCOR Global P&C увеличивает премии на 5,7% до 504 млн евро при обновлении в апреле
Андрей Виктор, 22 апреля 2020 г.
Французская перестраховочная компания SCOR сообщила, что на 1 апреля 2020 г. GWP SCOR Global P&C для продления перестрахования вырос на 5,7% при постоянном обменном курсе до 504 млн евро, при этом извлекая выгоду из общего улучшения рыночных условий, о чем свидетельствует общее повышение цен на 6,6%. .
Подробнее

СЕРБИЯ: Автомобильный дилер British Motors увеличил свою долю в самой маленькой страховой компании в стране
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
Базирующийся в Белграде сербский автодилер British Motors увеличил свою долю в капитале местной страховой компании Globos osiguranje на 15,6% с 71,8% до 87,4% в рамках заявки на выкуп, пишет kamatika.com здесь.
Подробнее

АЗЕРБАЙДЖАН: PASHA Insurance присвоен рейтинг «BB+», прогноз стабильный
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
S&P Global Ratings присвоило азербайджанской PASHA Insurance долгосрочный рейтинг финансовой устойчивости страховщика на уровне «BB+» и кредитный рейтинг эмитента, прогноз стабильный, говорится в отчете агентства.
Подробнее

БЕЛАРУСЬ: страховые резервы в 2019 году выросли почти на 18% по сравнению с прошлым годом
Марина МАГНАВАЛЬ, 23 апреля 2020 г.
По состоянию на 1 января 2020 года на страховом рынке Беларуси действовало 16 страховых организаций и 30 страховых брокеров. Общее количество страховщиков по сравнению с 2018 годом не изменилось, свидетельствуют данные Минфина республики.
Подробнее

РОССИЯ: Оплаченные претензии СБЕРБАНК Страхование жизни по страхованию кредитов за 1 квартал 2020 г. выросли на 54% г-к-г
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
В январе-марте 2020 года «СБЕРБАНК Страхование жизни», дочерняя страховая компания СБЕРБАНКА, выплатила по кредитному страхованию жизни 1,8 млрд рублей (~21 млн евро), что на 54% больше, чем годом ранее, сообщает страховщик.
Подробнее

РОССИЯ: РНПК представил отчет о возобновлении договоров перестрахования на рынке
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
По данным РНПК (Российская национальная перестраховочная компания), перезаключение непропорциональных договоров облигаторного перестрахования имущественных и технических рисков в январе показало, что общая приобретенная мощность снизилась на 5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года до 132 млрд руб. (~1,9 млрд евро), сообщает перестраховщик.
Подробнее

РОССИЯ: сказывается снижение экономической активности — страховой рынок может упасть до уровня пятилетней давности
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
По прогнозу рейтингового агентства «Эксперт РА», распространение коронавируса существенно повлияет на динамику страхового рынка в 2020 году и приведет к его падению в пределах от 17% до 27%, говорится в обзоре агентства.
Подробнее

РОССИЯ: более 120 млн руб. выплачено СБЕРБАНК Страхование жизни в 1 квартале 2020 года по договорам накопительного страхования жизни
Марина МАГНАВАЛЬ, 22 апреля 2020 г.
В 1 квартале 2020 года СБЕРБАНК Страхование жизни выплатил более 120 млн рублей (~1,4 млн евро) по расторгнутым договорам накопительного страхования жизни. При этом 30% от общего количества выплат было совершено в Москве, которая также лидирует среди регионов по размеру выплаченной суммы (27 млн ​​руб. или 23%), сообщает страховщик.
Подробнее

УКРАИНА: наибольшая доля в перестраховании пришлась на классы недвижимости в 2019 году
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
Согласно структуре перестрахования рисков в Украине нерезидентами на конец 2019 года больше всего премий было выплачено Германии (22,3%) и Австрии (19,4%), свидетельствуют данные Национальной комиссии по регулированию рынков финансовых услуг шоу Украины.
Больше

СТРАХОВЫЕ КОМПАНИИ НА ФРОНТЕ COVID-19
EIOPA указало принципы смягчения воздействия COVID-19о профессиональном пенсионном секторе в Европе
по пресс-релизу, 21 апреля 2020 г.
На прошлой неделе Европейское управление по страхованию и профессиональным пенсиям (EIOPA) опубликовало Заявление о принципах смягчения воздействия коронавируса/COVID-19 на сектор профессиональных пенсий.
Подробнее

Covid-19: Страховая Европа призывает отсрочить выполнение обязательств ЕС по трансграничной налоговой отчетности
пресс-релиз, 23 апреля 2020 г.
Группа финансовых ассоциаций, в том числе Insurance Europe, направила совместное письмо комиссару Паоло Джентилони с просьбой отложить обязательства по отчетности, связанные с обновлением директивы ЕС о трансграничном налогообложении (DAC6) в 2018 году, до 2021 года, поскольку финансовые учреждения в настоящее время сталкиваются с серьезные проблемы с реализацией, не зависящие от них, включая недавнюю пандемию COVID-19.
Подробнее

Covid-19: UNIQA пересматривает прогноз на 2020 год
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
Австрийская страховая группа UNIQA сообщила, что на основании предварительной работы по результатам за первый квартал 2020 года, значительное негативное влияние COVID-19 на рынки капитала в первом квартале 2020 года окажет негативное влияние, прежде всего, на инвестиционный результат УНИКА.
Подробнее

Covid-19: по оценкам Sava Re, самые большие потери ПГП по сравнению с планом будут в нежизненных LoB
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
В своем сообщении SEOnet «Поправка к финансовому календарю» от 26 марта 2020 года Sava Insurance Group объявила о подготовке предварительной оценки влияния обстоятельств, связанных с COVID-19, на деятельность Группы и ее платежеспособность.
Подробнее

Коронавирус: HANNOVER Re отзывает прогноз прибыли на конец года, несмотря на объявленное увеличение чистой прибыли за первый квартал
Андрей Виктор, 22 апреля 2020 г.
На основании предварительных данных за первый квартал 2020 года HANNOVER Re ожидает, что чистая прибыль Группы составит около 300 млн евро (1 квартал 2019 года: 293,7 млн ​​евро), а операционная прибыль (EBIT) составит около 426 млн евро (450,0 млн евро).
Подробнее

Коронавирус: AVIVA объявила об изменениях в вознаграждении менеджеров
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
В свете значительной неопределенности, связанной с COVID-19, и необходимости сохранять осторожность, AVIVA объявила об изменениях в вознаграждении исполнительных директоров и руководящего состава AVIVA.
Подробнее

Банк Литвы: хорошие результаты за 2019 финансовый год помогут справиться с проблемами, связанными с COVID-19
Андрей Виктор, 23 апреля 2020 г.
В этом году развитие страхового рынка Литвы будет зависеть от влияния вспышки коронавируса (COVID-19) на транспорт, здравоохранение и индивидуальное страхование жизни. Если в 2019 году страховой рынок страны вырос почти на 8%, то в этом году ожидается его умеренный рост.
Подробнее

РУМЫНИЯ: Бывший премьер-министр предлагает передать частные пенсии 7,2 миллиона румын в фонд COVID-9
Андрей Виктор, 21 апреля 2020 г.
Партия во главе с бывшим премьер-министром Виктором ПОНТА, PRO Румыния, предлагает, чтобы с 1 мая все деньги, предназначенные на один год для второго компонента румынской системы частных пенсионных учреждений, направлялись в специальный фонд, предназначенный для борьбы с коронавирусом.
Подробнее

Власти Румынии намерены приостановить действие договоров ОСАГО для перевозчиков
Андрей Виктор, 22 апреля 2020 г.
Правительство Румынии и Министерство транспорта готовятся приостановить действие договоров ОСАГО на неиспользуемые транспортные средства транспортных компаний из-за пандемии COVID-19, сообщает 1asig.ro здесь.
Подробнее

S&P не считает, что решение страховщиков приостановить выплату дивидендов в ответ на пандемию повредит их кредитоспособности
Марина МАГНАВАЛЬ, 21 апреля 2020 г.
Учитывая финансовые последствия пандемии коронавируса, некоторые регулирующие органы призывают страховые компании приостановить выплату дивидендов и другие распределения капитала, и некоторые страховщики прислушиваются к этому совету.
Подробнее

TALANX отказывается от своего прогноза прибыли на 2020 год, несмотря на то, что чистая прибыль за первый квартал была примерно на уровне предыдущего года
Андрей Виктор, 22 апреля 2020 г.
Немецкая страховая компания TALANX сообщила, что отзывает прогноз на 2020 финансовый год из-за «продолжающейся пандемии коронавируса и значительной неопределенности в отношении того, как будет развиваться экономическая среда и рынки капитала».
Подробнее

Вкл. ход
Swiss Re Corporate Solutions назначает нового финансового директора
по пресс-релизу, 21 апреля 2020 г.
Swiss Re Corporate Solutions назначает Маттиаса Грасса финансовым директором. В этой роли г-н Грасс будет отвечать за надзор за финансовой функцией Swiss Re Corporate Solutions, обеспечение достижения бизнес-подразделением своих финансовых целей и реализацию стратегии бизнес-подразделения.
Подробнее

Новые члены правления ХОРВАТИИ Osiguranje
Даниэла ГЕТУ, 23 апреля 2020 г.
Ванчо БАЛЕН и Лука БАБИЧ – два новых члена, назначенных в Правление Хорватии Осигуранье 19 апреля и вступивших в силу немедленно. Их мандаты продлятся до конца 2022 года.
Подробнее

Ральф ван Хелден назначен директором по развитию бизнеса Everest Global Markets
по пресс-релизу, 21 апреля 2020 г.
Everest Insurance объявила о назначении Ральфа ван Хелдена на должность директора по развитию бизнеса Everest Global Markets, в которую входят Everest Insurance (Ирландия), DAC (EIID) и Lloyd’s Syndicate 2786.
Подробнее

ЧЕШСКИЙ РЕСПУБЛИКА: Мирослав ЗИНГЕР назначен членом Национального экономического совета при правительстве работа с экономическими последствиями Covid-19
Андрей Виктор, 22.04.2020
Мирослав СИНГЕР, директор по институциональным вопросам и Центральной и Восточной Европе Главный экономист GENERALI Holding CEE официально назначен членом Национального экономического совета (NERV) правительства Чехии, созданного в апреле 9 для преодоления последствий кризиса, вызванного коронавирусом, для экономики.
Больше

СТАТИСТИКА ОБНОВЛЕНИЯ
СТАТИСТИКА: ЛАТВИЯ, FY2019, данные FKTK: Прибыль страховщиков почти утроилась, в то время как GWP расширен до 856 млн евро
Андрей Виктор, 23.04.2020
В 2019 году страховые компании Латвии заработали 856,73 млн евро. премий, что на 13,36% больше, чем в 2018 году, а сумма, выплаченная в возмещения выросли на 35,40 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года до 549 евро0,42 миллиона, согласно к цифрам, опубликованным Комиссией рынка финансов и капитала Латвии (ФКТК).
Подробнее

СТАТИСТИКА: УКРАИНА, FY2019: сектор жизни вырос более чем на 18% по сравнению с предыдущим годом
Марина МАГНАВАЛЬ, 23.04.2020
По итогам 2019 года страховой рынок Украины вырос на 7,36% год-к-году, до 53 млрд грн, а в европейской валюте его рост составил почти 29% благодаря более выгодной ставке по сравнению до 2018*, до порога немногим более 2 миллиардов евро.
Больше

СОБЫТИЯ
Глобальный Страховой форум
8–12 июня 2020 г.
Нью-Йорк, США
Организатор: IIS – Международное страховое общество
Информационный партнер: Публикации XPRIMM
Подробности: events. internationalinsurance.org

Les Rendez-Vous de Septembre
12–17 сентября 2020
Монте-Карло, Монако
Подробности: rvs -monte-carlo.com

9-я Европейская конференция AIDA
Цюрих, Швейцария
17–18 сентября 2020 г.
Организатор:?AIDA
Информационный партнер:?XPRIMM Publications
Подробнее:?aidainsurance.org

WorldPensionSummit 2020
20-22 октября 2020
Музей Лувмана, Гаага, Нидерланды 2020
18–22 октября 2020
Баден-Баден, Германия
Подробная информация: www.baden-baden-reinsurance.de

DIA АМСТЕРДАМ 2020
28-29 октября 2020 г.
Амстердам, Нидерланды
Организатор:?DIA
Информационный партнер:?XPRIMM Публикации
For details:?next. digitalinsuranceagenda.com

IIF2020 — Motor Insurance Conference
9 November 2020
Bristol Hotel, Vienna, Austria
Organizer: XPRIMM
For details: internationalinsuranceforum.com

IIF2020 — Property Insurance Conference
10 ноября 2020 г.
Отель Бристоль, Вена, Австрия
Организатор: XPRIMM
Подробности: internationalinsuranceforum.com
ТОК ОТЧЕТЫ XPRIMM

В какие активы инвестировать. Куда вкладывать деньги, чтобы они работали

Банковский вклад (или банковский вклад) — деньги, вносимые в кредитную организацию (банк) с целью получения дохода в виде процентов по окончание срока вклада.

Существует множество видов и условий вкладов. Существуют срочные вклады и вклады до востребования. В первом случае вклад вносится на определенный срок и полностью без потери процентов его можно снять только по истечении этого срока. Вклады до востребования не имеют срока годности и возвращаются по первому требованию вкладчика, но проценты по ним значительно ниже.

Вклад – понятное и относительно надежное вложение.

Открыть депозит легко. Для этого вам даже не нужно выходить из дома: многие банки позволяют открывать депозиты через мобильное приложение или ваш сайт. Конечно, для этого сначала нужно стать клиентом этого банка.

Основным преимуществом вклада как вида вложения свободных денежных средств является страховое покрытие Агентства по страхованию вкладов в размере 1,4 млн рублей. В пределах этой суммы вы можете уверенно разместить свой вклад в любом банке, имеющем лицензию ЦБ РФ. Если банк лопнет, государство вернет деньги вместе с процентами в день отзыва лицензии. Кстати, с 2014 года более 300 банков в России были лишены лицензий, и их вкладчики наверняка пострадали.

Недостатком вклада является то, что по сравнению с индивидуальным инвестиционным счетом он предоставляет достаточно скромные возможности для приумножения средств.

Индивидуальный инвестиционный счет

Индивидуальный инвестиционный счет (ИИС) — вид брокерского счета или счета доверительного управления физического лица, открываемый непосредственно у брокера или доверительного управляющего (например, в банке), для которого предусмотрено два вида выбирать из налоговых льгот, и применяются определенные ограничения.

Понятие «индивидуальный инвестиционный счет» законодательно закреплено с 1 января 2015 года. ИИС могут открывать как физические лица – граждане России, так и лица, не являющиеся гражданами Российской Федерации, но проживающие на ее территории более шесть месяцев в году.

Максимальная сумма, которую можно изначально поставить на ИИС, составляет 400 000 рублей. В течение года счет можно пополнить на сумму, не превышающую 1 миллион рублей.

Большим преимуществом ИИС является возможность получения налогового вычета.

Выплачивается в размере 13% от суммы вложений за год, но не более 52 000 руб. То есть и с 400 000 рублей, и с 1 млн рублей вы можете вернуть не более этой суммы. Этот вариант подойдет вам, если у вас есть постоянная работа и работодатель платит за вас налоги. Есть еще вариант — выбрать освобождение от налогов.

Главный минус ИИС в том, что, в отличие от вклада, он никем не застрахован. Однако, если вы откроете его в надежном банке (давно работает на рынке, входит в топ-20 рейтинга российских банков, санации по нему нет) и выберете правильную инвестиционную стратегию, вы можно заработать гораздо больше. Кроме того, для получения налоговых вычетов инвестиционный счет должен быть открыт не менее чем на три года, в течение которых средства не могут быть выведены.

Сколько можно заработать на вкладах и ИИС

Давайте сравним сколько можно заработать, если внести депозит 100 000 рублей и открыть индивидуальный инвестиционный счет на эту же сумму.

Доходность по депозитам

Средневзвешенная процентная ставка по депозитам на срок от одного года до трех лет в России на сентябрь 2017 года составила 6,83% годовых. Если считать доход исходя из этой процентной ставки, то через год это будет 106 830 руб. Реинвестируя эту сумму, через два года вы получите 114 126,5 руб., а через три года – 121,9 руб.21,3 руб. Чистый доход — 21 921,3 руб.

Доходность ИИС

Стратегия 1: инвестировать в ОВГЗ

Открыв ИИС, Вы сможете инвестировать в такой надежный инструмент, как облигации федерального займа (ОФЗ), эмитентом которых является Российская Федерация в лице Минфина Российской Федерации. Доходность к погашению ОФЗ-26205 на конец ноября 2017 г. составила около 7,3%. С учетом налогового вычета в размере 13% рентабельность инвестиций составит 20,3% в первый год. А за три года (счет открывается на срок не менее трех лет) средняя доходность составит около 11,6%. В итоге за три года можно получить 138 504 рубля. Чистая прибыль — 38 504 рубля .

Стратегия 2: инвестирование в корпоративные облигации

Еще одна надежная и достаточно прибыльная стратегия – инвестирование в корпоративные облигации, доходность по которым несколько выше, чем по ОФЗ.

Например, это могут быть облигации Газпром Капитал и Роснефть. Средняя доходность портфеля облигаций этих компаний на момент написания статьи составляет 7,97%. Если поставить на ИИС 100 000 рублей и в итоге получить налоговый вычет на один год, то через три года мы получим среднюю цифру 12,3% годовых. К концу третьего года на счету будет уже 141 020 руб. Чистая прибыль — 41 020 руб .

Кстати, по отдельным выпускам облигаций этих эмитентов купонный доход с 2018 года не будет облагаться налогом. Однако это также и самый рискованный инвестиционный инструмент, ведь даже если акции компании показывали рост в прошлые периоды, это не значит, что эта тенденция сохранится и в будущем. Опытные инвесторы советуют вкладывать средства сразу в несколько видов акций, чтобы падение акций одной компании можно было компенсировать ростом акций другой компании. Это называется диверсификацией портфеля.

Наиболее надежными инвестициями являются акции голубых фишек — ценных бумаг крупнейших, наиболее ликвидных и надежных корпораций. Среди российских компаний к ним относятся акции Газпрома, Сбербанка, Алросы и других.

Если в начале 2016 года вы вложили 100 000 рублей равными долями в обыкновенные акции трех крупнейших российских корпораций — Газпрома, Сбербанка и Лукойла, средняя доходность акций которых на конец 2016 года составляла 43,93%, то всего за за год вы бы заработали 43,930 руб. К этой сумме добавьте налоговый вычет в размере 13 000 руб. Получается, всего за год вы бы заработали 56 930 рублей . В то же время рост за три года прогнозировать гораздо сложнее.

Исход

Депозит подойдет более консервативным и осторожным людям, возможно старшего поколения. Открытие инвестиционных счетов – для более рискованных людей. Это не просто модный тренд, а хорошая возможность заработать.

Многие, у кого есть свободные средства, готовы вкладывать деньги, чтобы заставить их работать. При этом важно, чтобы получаемый доход превышал уровень инфляции. В то же время каждый инвестор хочет, чтобы риск был минимальным. Без изучения современных вариантов инвестирования в такой ситуации не обойтись.

Прежде чем приступить к анализу и сравнению вариантов вложения денег, следует запомнить ряд правил. Они помогут вам получить максимальную отдачу от ваших инвестиций. Вот несколько советов экспертов, которые помогут вам избежать большинства инвестиционных проблем.

  1. Вы можете инвестировать только свободные деньги. Другими словами, сумма, которую можно инвестировать, определяется как остаток дохода после выплаты основных платежей и нужд. Также не стоит рисковать деньгами, не своими, не взятыми в долг или в долг. Если не следовать этому правилу, можно попасть в затруднительное финансовое положение. Известны случаи, когда семьи инвесторов остались без средств к существованию. Кроме того, существует риск потери средств, что приведет к невозможности погашения кредита. Результатом может стать испорченная кредитная история.
  2. Не стоит рассчитывать, что вы сразу же сможете обеспечить себя, получая пассивный доход. Скорее всего, поначалу он будет слишком мал для обеспечения комфортного существования. Поэтому на первых порах большую часть заработанных средств придется реинвестировать, то есть направить на приумножение вложенного капитала.
  3. Обязательно нужно составить инвестиционный план. В нем должны быть четко указаны все параметры вложения денег. В первую очередь такой план должен фиксировать, какие варианты инвестирования и в какой пропорции будут осуществляться. В то же время он должен быть достаточно гибким и легко адаптироваться к изменяющимся условиям.
  4. Чтобы не потерять все вложенные средства, следует диверсифицировать риски. То есть вы не можете вложить весь свой капитал в один инвестиционный проект. Лучше всего выбрать не менее 3-х подходящих вариантов. Вероятность того, что сразу три проекта окажутся убыточными, мала. При правильном анализе хоть один принесет прибыль.
  5. Важно постоянно контролировать вложенные деньги. Регулярный мониторинг ситуации позволяет принять правильное решение, а также при необходимости скорректировать финансовый план.
  6. Не ввязывайтесь в сомнительные проекты, обещающие огромную прибыль. В этом случае велика вероятность столкнуться с мошенниками, а значит потерять вложенные средства.

Эти простые советы помогут даже начинающим инвесторам грамотно выйти на рынок финансовых вложений. Не забывайте, что инвестиции — это тоже работа. Без регулярного анализа ситуации заработать вряд ли получится.

Топ-10 самых прибыльных инвестиций в 2020 году

Нестабильность экономической ситуации приводит к тому, что доходность инвестиционных продуктов постоянно меняется. Важно просчитать все возможные варианты и согласовать их с обстоятельствами, сложившимися в стране и мире. В поисках ответа на вопрос, куда выгодно вложить деньги в 2020 году, специалисты составили рейтинг лучших вариантов.

Инвестиции в развитие малого бизнеса (платформа Alfa.Digital)

Для тех, кто решил начать инвестировать с суммы от 100 тысяч рублей и более, отлично подходят вложения в малый бизнес через специализированные площадки. Чаще всего такие варианты предлагают крупные банки. Они разрабатывают инвестиционные продукты. Вкладывая в них деньги, владелец средств по сути кредитует выбранные банком компании.

Несмотря на то, что риск в данном случае полностью ложится на плечи инвестора, можно отметить, что он относительно невелик. Это связано с тем, что вложенные деньги распределяются между большим количеством организаций.

Отличным примером площадки, предлагающей таким способом заработок, является Alfa.Digital, организованная одноименным банком. Здесь предлагаются следующие условия инвестирования:

  • доходность до 30% годовых;
  • выплаты осуществляются один раз в неделю с начислением процентов;
  • минимальная сумма вложений от 100 тысяч рублей.

Инвестиции в P2P-кредитование

Сервис P2P-кредитования позволяет инвестировать практически любую сумму. По сути, это так называемый социальный кредит. И заемщик, и кредитор в данном случае являются физическими лицами.

Этот вариант является очень выгодным вложением. Проценты по P2P-кредитованию составляют около полутора процентов в день. Правда, примерно половину из них придется заплатить службе, выполняющей посреднические услуги.

Те, кто ищет услуги P2P-кредитования, могут изучить два интересных портала — Vdolg.ru и Loanberry. Первая площадка принимает инвестиции от 4 тысяч до 10 миллионов. Этой суммы достаточно, чтобы инвестировать деньги и получать ежемесячный доход. Loanberry позволяет начать инвестировать в кредиты физическим лицам от 1000 рублей с процентной ставкой от 20-30 процентов годовых. Более того, сейчас есть такая функция, когда за комиссию в 5% можно подключить страховку от дефолта, когда сайт берет на себя оплату долга в случае дефолта заемщика.

Инвестиции в Форекс (валютный рынок)

Многие слышали, что такое Форекс. Однако не все понимают, что самостоятельной торговлей дело не ограничивается. Чтобы зарабатывать деньги на валютном рынке посредством трейдинга, вам потребуется значительный объем серьезных знаний. Кроме того, без опыта вряд ли у вас получится зарабатывать на самостоятельной торговле.

Однако не стоит отказываться от вложения денег на Форекс, достаточно выбрать один из двух популярных способов:

  1. ПАММ-счета – это определенный вид перевода денежных средств в управление профессиональным трейдерам. В этом случае можно инвестировать даже небольшую сумму. Определяется исключительно условиями выбранного ПАММ-счета.
  2. Те, кто мечтают самостоятельно заключать сделки на Форекс, могут использовать системы социального трейдинга или копировать сделки профессионалов. В первом случае на основе мнения опытных трейдеров составляются прогнозы поведения рынка, помогающие новичкам принять правильное решение. При копировании сделок следует выбирать доверенного трейдера, чтобы узнать обо всех сделках, которые он заключает.

При самостоятельном открытии позиций у инвестора больше возможностей снизить риск. Это объясняется тем, что при отсутствии уверенности в том или ином прогнозе можно отказаться от заключения сделки. В ПАММ-счетах все решения принимает сам управляющий.

Инвестиции в стартапы

Инвестирование в стартап – выгодное вложение, которое в случае успеха может принести серьезную прибыль. Стартап в финансовом мире — это бизнес-проект или идея, которая находится на начальной стадии развития. Вполне естественно, что даже самые лучшие проекты нуждаются в финансировании для своей реализации. Однако не у всех владельцев идей есть свободные средства. Поэтому они вынуждены обращаться за помощью.

Маловероятно, что банк сможет получить кредит на развитие проекта. Это связано с отсутствием подтверждения рентабельности новых проектов. На помощь начинающим бизнесменам приходят инвесторы, предпочитающие вкладывать деньги в перспективные проекты на стадии их зарождения. Основная сложность инвестирования в стартапы заключается в том, что очень сложно определить, какой проект будет прибыльным, а какой принесет убыток.

Инвестиции в паевые инвестиционные фонды

Паевой инвестиционный фонд или паевой инвестиционный фонд – перспективная инвестиция, которую можно отнести к типу коллективных инвестиций. Вкладчики (в данном случае они называются пайщиками) приобретают часть имущества фонда, называемого паем, и ждут роста его стоимости. На самом деле такие вложения должны быть долгосрочными, в этом случае вероятность получения прибыли самая высокая. Преимуществами ПИФа являются:

  • высокая степень защиты от государства;
  • не нужно иметь специальных знаний;
  • низкий порог входа — стоимость акции начинается от двух тысяч рублей.

Доходность взаимного фонда зависит от используемой им инвестиционной стратегии. Выделяют умеренные, консервативные и агрессивные средства. В том порядке, в котором они перечислены, прибыль увеличивается. Но не забывайте, что риск напрямую зависит от него.

Специалисты рекомендуют, если инвестор в ходе выбора, куда выгодно и безопасно инвестировать в 2020 году, отдал предпочтение паевым инвестиционным фондам, выбирать фонды для инвестирования, инвестирующие собранные средства в сфере IT-технологий. На сегодняшний день они являются наиболее перспективными. Кроме того, такие ПИФы отличаются лучшим сочетанием доходности и риска.

Инвестиции в страхование инвестиций или пожертвований

Программы страхования инвестиций и пожертвований представляют собой сочетание прибыльного финансового продукта со страхованием. При оформлении договора страхования инвестиций клиент получает ряд преимуществ:

  1. гарантированная доходность 13% от государства за счет налогового вычета;
  2. доходность инвестиций за счет управления вашими деньгами инвестиционной или управляющей компанией;
  3. возможность открыть вклад на более длительный срок, чем обычные вклады.
  4. Бесплатное страхование жизни и здоровья;

Накопительная страховка позволяет решить две задачи:

  • защитить себя в случае финансовых проблем;
  • накапливают значительную сумму денег благодаря эффективному управлению денежными средствами.

Вложение денег в ценные бумаги (через ИИС)

Тем, кто решил инвестировать в акции и облигации, необходимо открыть индивидуальный инвестиционный счет. Это можно сделать, обратившись к брокерам или в управляющую компанию. Чаще всего инвесторы зарабатывают на фондовом рынке одним из двух способов:

  1. Самостоятельная торговля предполагает открытие сделок исключительно на основе знаний самого инвестора. В этом случае маловероятно, что вам удастся получить прибыль без опыта и определенных навыков.
  2. Копирование стратегий опытных менеджеров. Такие выгодные инвестиции, например, предлагает «Финам». Реализуется с помощью сервиса Торговый центр. Достаточно выбрать стратегию и подключиться к ней, чтобы все сделки, совершенные на профессиональном счете, переносились в ИИС инвестора.

Вложение денег в недвижимость

Этот метод требует наличия у инвестора достаточно крупной суммы денег. Размер капитала зависит от региона и типа приобретаемой недвижимости.

С целью получения прибыли Вы можете приобрести как жилую, так и коммерческую недвижимость. Существует несколько вариантов получения прибыли при таком способе инвестирования:

  1. покупка недвижимости с целью последующей сдачи в аренду;
  2. покупка для перепродажи.

Во втором случае увеличить размер дохода можно за счет покупки строящейся недвижимости или за счет приобретения неблагополучных или «бабушкиных» квартир и продажи их после ремонта.

Важно помнить, что продажа недвижимости, находящейся в собственности менее пяти лет, влечет за собой обязанность по уплате подоходного налога.

Банковские депозиты

Депозиты в последнее время потеряли свою популярность. Это объясняется снижением уровня процентных ставок. Однако они заслуживают внимания. Несмотря на то, что этот вариант не является реальным способом заработка, если вы вложите деньги под проценты на депозит, вы сможете снизить влияние инфляции. Депозиты подходят для тех вкладчиков, которые не обладают достаточными финансовыми знаниями, а также большим капиталом.

Вклад можно открыть даже на небольшие суммы — многие банки предлагают заключить договор на тысячу рублей и даже меньше. Для многих определяющим фактором при выборе вклада является процентная ставка. В связи с действующей в нашей стране системой страхования вкладов выбор банка отошел на второй план. В поисках, куда выгоднее вложить деньги, стоит обратить внимание на программы, предлагаемые Тинькофф банком. Ставки здесь всегда на достаточно высоком уровне.

Инвестиции в МФО

Инвестиции в МФО позволяют вам инвестировать собственный капитал под высокий процент. При этом вам не нужно иметь никаких дополнительных знаний и навыков.

Однако этот вариант подходит не всем. Большинство компаний устанавливают довольно высокий минимальный порог входа. Традиционно она находится на уровне полутора миллионов для физических и 500 тысяч для юридических лиц.

Таким образом, универсального ответа на вопрос, куда лучше вложить деньги, не существует. Решение должно приниматься в каждом конкретном случае на основе доступной суммы, а также желаемого риска и доходности.

Как снизить риски

Как снизить трудоемкость

Сколько денег вложить

Текущие виды малорисковых вложений

На что обратить внимание при выборе куда инвестировать

Понять, стоит ли вкладывать того или иного источника дохода, необходимо прежде всего определить критерии, по которым будет определяться, стоит ли эта идея того или нет.

Если ограничиться тремя простыми критериями, то хотелось бы выделить следующие:

Доходность

Доходность, несомненно, является одним из определяющих факторов при выборе, куда вложить деньги, чтобы заработать. Измеряется чаще всего в процентах годовых от суммы вложенного капитала и определяет, насколько увеличится капитал через год, то есть сколько заработает инвестор. Если мы хотим, чтобы вложенные деньги работали, а не просто сохраняли их, то, как минимум, норма прибыли должна быть выше годовой инфляции. На данный момент банковские вклады Москвы этим похвастаться не могут, так как средняя ставка по ним составляет около 8,5%, что ниже среднегодового уровня инфляции, который за последние три года до 2017 года составляет 90,9%. Поэтому, чтобы вложить деньги под высокий процент и заработать на этом, необходимо использовать и другие возможности, которые мы рассмотрим ниже.

Риски

Уровень риска также является основным критерием при выборе места вложения денег под проценты. Риски — это вероятность наступления событий, при которых инвестор может потерять прибыль или даже свои инвестиции. Если при рассмотрении готовых инвестиционных предложений чаще всего сразу определяется величина доходности, то количественная оценка рисков почти всегда неизвестна. Это связано с тем, что зачастую очень сложно предсказать вероятность тех или иных негативных последствий. И не все последствия можно определить. Поэтому при выборе, куда вложить деньги под проценты, лучше всего вникать в себя, а на чем собственно зарабатывает проект, как давно налажен этот процесс и может ли возникнуть ситуация, при которой что-то пойдет не так. Если у вас нет достаточного опыта в этих процессах, то лучше привлечь специалистов, которые в этом разбираются и разбираются. Также нужно понимать, что чаще всего чем выше доходность, тем выше риски. Если вы начинающий инвестор, то на начальном этапе лучше вкладывать деньги под низкий процент, а по мере накопления опыта переходить на более выгодные предложения под высокий процент.

Трудоемкость

Если в чистом инвестировании, когда вы вложили деньги и больше ничего не делаете, достаточно, на наш взгляд, понимания уровней доходности и рисков, то, например, при вложении денег в собственные бизнеса появляется дополнительный фактор, такой как трудоемкость – это количество времени, затрачиваемого на работу, помноженное на опыт и квалификацию исполнителей. Другими словами, сколько времени вы или ваша команда потратите на развитие бизнеса, и сколько у вас знаний и навыков. Разработка собственного проекта может иметь самую высокую рентабельность: сотни и даже тысячи процентов годовых, но при этом сильно возрастает необходимая трудоемкость процесса, особенно если вы сами участвуете в бизнес-процессах. При этом риски имеют обратную зависимость от опыта и знаний команды, то есть чем больше опыта и знаний, тем меньше рисков.

Куда вложить деньги в 2020 году, чтобы не потерять – советы московских специалистов

Когда есть понимание, какие факторы являются определяющими при выборе, куда вложить деньги, чтобы они работали, можно уже рассматривать и оценивать конкретные инвестиции, что мы сейчас и сделаем.

Все опции будут так или иначе связаны с обеспеченными кредитами.

Мы считаем, что такие вложения по объективным причинам являются наименее рискованными, но при этом имеют высокую доходность.

При этом каждый сможет найти приемлемый для себя тип, исходя из возможных трудозатрат и наличия опыта.

Для начала более подробно расскажем, что такое залоговые кредиты и почему риски минимальны. Обеспеченные кредиты — это кредиты, выдаваемые финансовыми компаниями (МФО, КПК, автоломбардами, лизинговыми компаниями) или частными кредиторами под залог недвижимости и автомобилей. Вся эта деятельность легальна и регулируется соответствующими законами РФ. Процентные ставки по таким кредитам намного выше, чем по банковским кредитам, и составляют в среднем от 40% до 100% годовых. Заемщиками чаще всего являются предприниматели – уровень прибыльности их бизнеса позволяет им покрывать высокие процентные ставки, и у них нет возможности проходить длительные и тщательные банковские проверки. Вторая категория заемщиков – это люди с испорченной кредитной историей, дорога в банки для которых закрыта. Или люди, не имеющие возможности подтвердить свой неофициальный доход.

Все кредиты выдаются либо под залог недвижимости, либо под залог автомобилей. Максимальная сумма кредита обычно не превышает 50% от рыночной стоимости залога, а срок кредита обычно не превышает одного года. Если заемщик не может погасить кредит, предмет залога продается по рыночной стоимости, что позволяет покрыть как основную сумму, так и сумму начисленных процентов. Если есть разница, она передается заемщику.

Именно наличие залога обеспечивает минимальный уровень риска для инвестора, финансовых компаний и данной деятельности в целом.

В 2020 году, по мнению экспертов, деятельность с кредитами под залог стала особенно популярной и востребованной среди заемщиков, при этом на рынке небанковского кредитования появились достойные игроки, позволяющие обычным физическим лицам без каких-либо усилий инвестировать в эту сферу и не только не потерять, но и хорошо на этом заработать, получив свои проценты с гарантией, обеспеченной залогом.

Теперь, когда мы разобрались, как это работает и почему риски минимальны, перейдем к рассмотрению конкретных видов вложений, их доходности и трудоемкости. Всего есть три варианта:

  • Доходные сокровища от 14% до 22% годовых
  • Инвестирование-Легко под 24% годовых
  • Инвестирование-Профи до 100% годовых
    1

Остановимся немного подробнее на каждом из вариантов, и узнать о каждом подробнее можно, перейдя по соответствующей ссылке, где также можно оставить заявку на участие в соответствующей программе.

Выгодные сбережения

Этот тип подходит для тех, кто не хочет или не может уделять время инвестированию. Здесь все просто: вы вложили деньги и получили доход в конце срока или ежемесячными выплатами, в зависимости от вида сбережений. Никаких трудозатрат со стороны вкладчика, но и доходность не самая высокая, а в 2,5 раза выше, чем депозиты в банках — от 14% до 22% годовых. Выгодные сбережения подходят тем, кто хочет вложить, например, 100 000 рублей, так как минимальная сумма составляет 1 000 рублей. Сберегательные компании:

Этот тип предназначен для тех, кто хочет больше погрузиться в инвестирование в обеспеченные кредиты и получить более высокую отдачу от инвестиций, чем в обычные депозиты. Здесь инвестор напрямую выдает кредиты под залог от своего имени, но все остальные бизнес-процессы, такие как поиск заемщиков, андеррайтинг (оценка рисков и проверка заемщика), оценка залога, составление договоров, прием платежей и другие, осуществляются выезд квалифицированными специалистами. Трудозатраты инвестора заключаются в рассмотрении и отборе инвестиционных предложений и наличии при заключении договора. Доходность 24% годовых. Подойдет, если есть инвестиции от 300 000 рублей, оптимально вложить 500 000 рублей и больше.

Самый выгодный, но и самый трудоемкий вид инвестиций. Этот способ подходит для тех, кто хорошо разбирается в кредитах под залог. В отличие от предыдущего способа, все бизнес-процессы, кроме поиска заемщиков, должны осуществляться самостоятельно. Доходность до 100% годовых. Хороший вариант, куда вложить 1 000 000 рублей и за год-полтора заработать сверху миллион рублей.

Куда выгодно вложить деньги под проценты — сравнение вариантов

  • Риски
  • Выплаты
  • Трудоемкость
  • Сумма инвестиций

Вложение даже небольших сумм может эффективно приумножить деньги. Многие люди не решаются попробовать этот вид заработка, мотивируя это своей некомпетентностью в этом вопросе, а также отсутствием многотысячного стартового капитала. Хотя такая нерешительность на самом деле является главным препятствием на пути к успеху, ведь уже сегодня можно начать зарабатывать на инвестициях с $50. в кармане.

Идея заставить деньги работать вместо себя действительно хороша, но как ее реализовать, куда начать инвестировать новичку и как выбрать идеальный вариант? Подробнее об этом и других ниже.

Почему вы хотите инвестировать сегодня

Придет момент когда вы не захотите идти на работу в 7 утра, или отправиться в путешествие на месяц, но позволит ли вам ваша работа ? Что делать, если вы заболели и не можете пойти и заработать деньги? Чтобы не быть рабом самого себя, лучше начать инвестировать сегодня.

Почему это выгодно? Лучший ответ на этот вопрос дают западные финансисты. Они придумали следующее Золотое правило :

Человек не может работать 24 часа, чтобы зарабатывать деньги, в то время как деньги могут работать на него все 24 часа в сутки.

И без отпусков, больничных и выходных. Деньги постоянно работают 24/7/365 , а потому априори являются самыми эффективными работниками.

Многие вкладчики населения считают, что банковские вклады- это не инвестиции, но давайте рассмотрим пример вклада 1000 руб. до 12% годовых за 50 лет , при этом вся прибыль будет реинвестирована:

  • Через 3 года — 1400 руб.
  • Через 4 года — 1570 руб.
  • Через 10 лет — 3100 руб.
  • После 20 лет — 9640 руб.
  • После 30 лет — 29 960 руб.
  • После 40 лет — 93 050 руб.
  • После 49лет — 258 040 руб.
  • После 50 лет — 289 000 руб.

Жду тебя через 50 лет 28900% прибыли . Идем дальше . Если на тех же условиях мы инвестируем $1000 на фондовый рынок, где средняя доходность 20% годовых, то через 50 лет нас ждут $9 100 440 . Если мы будем инвестировать 1000 долларов каждый месяц, результат будет 40 000 000 долларов. .

Если взять за основу 10 лет , что немного ( например ваш ребенок еще не успеет вырасти ), и вложить 1000$ под 50% годовых (средний процент прибыли в ) с реинвестирования, получаем следующую картину:

  • 1 год — 1500$
  • 2 года — 2 250$
  • 3 года — 3 375 долл. США
  • 4 года — 5 062,50 долл. США
  • 5-й год — 7 593,75 долл. США
  • 6-й год — $11 390,62
  • 7-й год — $17 085,93
  • 8-й год — $25 628,90
  • 9-й год — $38 443,35
  • 10-й год — $57 665,03

У каждого свои возможности, но представьте, если вы изначально вкладываете немного больше, и отчитываете деньги за период инвестирования, то результаты будут расти в геометрической прогрессии.

Как начать инвестировать с нуля

Перед тем, как приступить непосредственно к инвестициям, необходимо четко определить предполагаемые сроки, доступный бюджет, цели, сколько денег вы возьмете и сколько будете реинвестировать.

Поскольку статья написана не для олигархов или профессиональных инвесторов ( они все знают ), мы сосредоточимся на том, чтобы начать с нуля. В первую очередь придется начать с теории — изучить и по возможности переманить опыт других известных инвесторов: и т.д.

Как начать инвестировать с нуля? — В первую очередь нужно правильно подобрать инструмент. Всего можно выделить следующий список:

Подходящий вариант должен соответствовать как финансовым возможностям, так и ожидаемой отдаче. Например, инвестиции в недвижимость или землю предполагают длительный срок и значительную сумму, а инвестиции в недвижимость могут потребовать всего. $45 , но в любом случае вам понадобится определенный стартовый капитал, который надо брать из свободных денег, то есть без кредитов, а не из денег на еду или оплату счетов, не ухудшая при этом свой уровень жизни.

Новичкам с минимальным капиталом лучше начать с вложений в ПАММ-счета и . Поначалу это выгодно, потому что деньги просто не будут лежать без дела. также не следует оставлять без внимания.

Вот мы и подошли к диверсификации рисков : старайтесь никогда не класть все яйца в одну корзину, каким бы прибыльным ни был инструмент. Если вы решили зарабатывать на процентах с банковских вкладов, то кладите все деньги более чем на один счет в одной валюте в один банк.

Продвинутый вариант, как начать инвестировать с минимальными рисками, — составить собственный инвестиционный портфель, то есть распределить свои деньги между разными активами. Это может быть покупка акций компаний из различных отраслей, приобретение недвижимости для различных целей и т.д., основная цель – уравновешивание рисков. Если несколько опционов дают убыток, то прибыль остальных перекроет минус и выведет вас в профит.

Куда бы вы хотели вложить деньги?

Возможности опроса ограничены, поскольку в вашем браузере отключен JavaScript.

С какой суммы начать вкладывать

Сумма вложений может начинаться буквально от 10$ c — который доступен каждому. Однако отдача от такой суммы будет очень низкой, поэтому лучше подготовить вклад посолиднее.

По мнению большинства финансистов, оптимальной суммой для старта можно считать $500 . Президент инвестиционного гиганта Capital One Investing Ивет Батлер считает, что эта цифра взята не с потолка.

Собрать такие деньги может каждый — от подростков, получающих карманные деньги от родителей, до семейных людей со средним достатком, которые просто будут откладывать 5-10 долларов в неделю без особого вреда для семейного бюджета.

При этом отдача от удачного вложения уже будет ощутимой. Подтверждает ее слова и тот факт, что очень большое количество брокеров устанавливают минимальную планку как раз в районе 9.0350 $500 .

С этим мнением согласен и сооснователь проекта по микроинвестициям Robinhood Влад Тенев . Его рецепт успеха для новичка выглядит достаточно просто – найти 500–1000$, купить какие-нибудь недорогие акции из « голубых фишек », например, Starbucks и терпеливо ждать первых дивидендов для дальнейших вложений.

Вы можете начинайте инвестировать практически с любой суммы, так как на рынке есть копеечные и копеечные, а также брокеры предлагают покупку от 10$.

CFD и опционы — это еще одна возможность получить прибыль на акциях, причем второй вариант еще и быстрый, потому что у каждого опциона есть срок действия, например, 10 или 15 минут. Если в условиях сделки вы укажете рост акций и при закрытии опциона акции будут стоить дороже, чем при покупке, вы получите 79% прибыли .

Посмотрите ниже, как мы заработали на акциях Tesla.

Мы выбрали акции Tesla из списка активов:

Потом указали время закрытия опциона на 22:10 ( через 9 минут ):

Осталось внести сумму инвестиции и указать главное условие, будут ли акции стоить выше или ниже на момент закрытия сделки. Сейчас за бумагами Tesla зафиксировался устойчивый растущий тренд, при этом цена коснулась сильной линии поддержки, а значит, рост сейчас продолжится, поэтому мы указали в условиях UP :

Если через 9 минут стоимость акций будет выше, чем на момент покупки, то мы получим 79% прибыли.

Мне не пришлось долго ждать и посмотреть на график цены на момент закрытия опциона:

Как видите стоимость ценных бумаг выросла, и мы получили 79% от суммы инвестиции и возвращено с $80 всего $143,2 :

Как начать инвестировать новичку — инструкция

Думая о том, как начать инвестировать, важно не упускать из виду тот факт, что успешный старт крайне важен для эффективного продвижения.

На самом деле никаких особых секретов здесь не раскрывается. Однако есть мнение, что их вообще не существует. Ведь еще знаменитый Уоррен Баффет не раз упоминал, что даже самый обычный человек может сколотить себе небольшое состояние, если четко видит свою цель и терпеливо идет к ней, не пренебрегая мелочами.

Прежде чем начать вкладывать деньги, было бы полезно прочитать советы людей, достигших заоблачных высот в финансовом мире и уже успевших вписать свое имя в историю.

Действие .

Билл Гейтс однажды сказал, что большинству людей не удается достичь своих финансовых целей не из-за их интеллектуальной или физической неспособности, а потому, что они тратят свое время и энергию нерационально. Занимаясь рутинной и монотонной работой, они убивают свой потенциал, но почему-то продолжают надеяться на удачу в виде наследства от давно забытого родственника или выигрыша в лотерею. При этом, если бы они меньше тратили на бытовые развлечения и больше вкладывали, то через 5–10 лет у них была бы возможность бросить свою отвратительную работу и заняться более интересными делами.

Дисциплина .

Эту привычку следует развивать как можно раньше и поддерживать на протяжении всей жизни. Развитие дисциплины позволит вам контролировать свои расходы и последовательно идти к цели несмотря ни на что. Например, самый богатый нефтяник 50-х годов Гарольд Хант До недавнего времени он приезжал на работу на старенькой машине и питался простой домашней едой, которую привозил с собой в бумажном пакете. Уоррен Баффет, даже заработав свои первые миллиарды, продолжал жить в доме, купленном в 1958 за 31 500 долларов. Суть этого совета в том, что каждый, кто ищет реального инвестиционного успеха, должен иметь силу воли для поддержания уровня жизни, соответствующего уровню его доходов. Потеря дисциплины обернется желанием бездумно тратить заработанное, что неминуемо приведет к краху.

постоянство .

Путь к инвестиционному успеху — это постоянная череда взлетов и падений. Истории крупных бизнесменов, вложивших миллионы в акции и промотавших все одним махом, часто мелькают антипримером для начинающих инвесторов. Но не бойтесь вкладываться, а тем более бросать это дело после первых неудач. С ними приходит бесценный опыт, и вкладываясь понемногу в разные проекты, инвестор вряд ли прогадает.

Даже знаменитый признавался, что не раз был на грани полного краха и имел сильное желание бросить все и довольствоваться остатками роскоши. Но всегда находились люди, которые его отговаривали и, как вы сейчас видите, были полностью правы. А полученные «пинки» только помогли финансисту взлететь еще выше.

Если вы нашли ошибку, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Некоторые до сих пор не знают куда вложить деньги и как получить прибыль от вложений!

Что нужно знать об инвестировании?

Куда лучше вложить деньги?

Что нужно знать о том, куда выгодно вложить деньги?

Вложение денег — это всегда риск.

Даже самые надежные банки могут обанкротиться, и вернуть свои средства может быть сложно.

Избежать этого на 100% невозможно, но можно выбрать самое надежное место и убедиться, что даже если организация развалится, вы вернете вложенное.

Что нужно учитывать человеку, который впервые вкладывает деньги:

    Не вкладывайте все свои сбережения в одно место.

    Вложение должно быть задокументировано в обязательном порядке.

    Это обязательная мера, которая позволит вам вернуть свои деньги в непредвиденных обстоятельствах.

    Обратите внимание на сроки.

    При желании получить свои средства раньше срока, указанного в договоре, Вы можете лишиться накопленных процентов.

    Поговорите с друзьями и семьей, чтобы узнать куда вложить деньги .

10 лучших инвестиционных идей

При вложении денег следует рассмотреть несколько вариантов и выбрать наиболее подходящий именно вам.

Лучшие идеи, куда можно вложить деньги:

    Подходит как дополнительный способ сохранения и приумножения средств.

    Мало кто знает, что такое акции инвестиционных фондов и боятся в них вкладываться, а зря.

    Доход от ПИФов средний, но стабильный.

    Через год-два можно получить около 40% от первоначальной суммы.

    Недвижимость.

    Инвестиции в недвижимость — лучший вариант.

    Цены на недвижимость могут расти и падать, но в итоге они всегда растут, и продажа квартиры в такой момент приносит большую прибыль.

    Вы также можете арендовать офис.

    Собственный бизнес — отличный способ инвестировать, сохранять и приумножать деньги.

    Чтобы не потерять средства, необходимо составить четкий, максимально подробный план, взвесить все «за» и «против» и выбрать то дело, которое вам по душе.

    Акции и ценные бумаги.


    За длительный период времени — около 5 лет, вложенные деньги многократно вырастают, однако, чтобы не потерять средства, необходимо иметь некоторый опыт торговли ценными бумагами, и иметь хотя бы минимальные финансовые знания.

    Чтобы не прогореть, следует выбрать менеджера, который сделает все необходимое.

    Металлы: золото, серебро.

    Для приобретения слитков и монет необходимо обращаться в Сбербанк России.

    Вы также можете приобрести обеспеченные золотом ценные бумаги, посетив фондовые биржи.

    Инвестиции высокоэффективны, однако следует учитывать, что при последующей продаже золотых слитков придется заплатить налог в размере 13%.

    Собственный сайт.

    Вложения в создание сайта не слишком велики и полностью себя оправдывают.

    Один хорошо раскрученный сайт может приносить до 40 000 рублей ежемесячно в зависимости от объема размещенной рекламы.

    Венчурный фонд.

    Венчурные фонды сейчас считаются достойной альтернативой другим финансовым инструментам.

    Инвестиции окупаются, но для получения прибыли нужно подождать несколько лет.

    Собственная разработка.

    Человек, который хочет приумножить свой капитал и заработать большие деньги, никогда не должен забывать о собственном развитии.

    Инвестиции в данном случае делаются в образование, внешний вид, познание мира — путешествия, семинары и тренинги.

    Многосторонне образованный человек всегда найдет свое место в мире.

    Арт.

    Покупая и продавая предметы искусства: картины, первые издания книг, антиквариат, можно заработать большие деньги.

    Но для этого нужно понимать цену вещам, уметь отделять зёрна от плевел или прибегать к услугам специалиста.

Принимая решение о куда лучше инвестировать , необходимо просчитать все варианты возможного развития событий.

Чтобы не потерять сразу все свои вложения, в случае негативного развития событий рекомендуется инвестировать в несколько разных направлений.

Вопрос о том, куда выгоднее всего вложить деньги, как правило, волнует тех, кто не знаком, либо плохо знаком с принципами увеличения прибыли и методами инвестирования.

Советы тем, кто хочет вложить свои деньги:

  1. Думать о сбережении и приумножении средств необходимо в те периоды, когда с финансами все в порядке, и выплата крупного долга не висит на нос. Паника иногда заставляет совершать неправильные действия.
  2. В течение шести месяцев у вас должна накопиться сумма, которая будет храниться в банке под проценты. Чем больше сумма, тем больше вы сможете в итоге снять со счета.
  3. Всегда стремитесь к финансовой свободе. Не успокаивайте себя тем, что сегодня все хорошо и больше ничего не нужно.
  4. Если у вас есть дети, подумайте об их будущем прямо сейчас. Вы можете открыть сберегательный счет на имя ребенка и положить на него деньги до совершеннолетия.
  5. Раз в три-четыре месяца создавайте новый источник дополнительного дохода.
  6. Наиболее эффективные способы инвестирования остаются неизменными из года в год. Это недвижимость, инвестиции в драгоценные металлы, фондовые рынки.
  7. Золото более ликвидно в слитках, чем в виде цифр на брокерском счете. Лучше всего инвестировать в золотые индексы на фондовых рынках.
  8. Использовать фондовый рынок как средство инвестирования и приумножения капитала следует только в том случае, если вы уверены в своих финансовых знаниях и способностях.
  9. Об обеспечении своего будущего лучше всего думать в 20-30 лет. Однако по неопытности стоит прибегнуть к помощи специалистов, чтобы не потерять вложения.

Инвестиции без потерь: куда лучше вложить деньги?

Соблюдая основные правила, составленные экспертами по инвестициям, можно добиться многократного увеличения капитала и снижения рисков.

Основные правила инвестирования:

    Реинвестирование.

    Полученные при инвестировании денежные средства не следует тратить сразу.

    Их нужно вложить в другие проекты, оставив определенный процент от прибыли на необходимые расходы.

    Не вкладывайте последние деньги.

    Если вложить все, что есть в кошельке, можно вообще остаться без средств к существованию.

    Главное правило успешных инвестиций — действовать с умом, а вложение всех последних средств — безумный поступок.

    Внимательность при заключении сделок.

    Ознакомьтесь со всеми документами, требуйте составления договора и консультируйтесь со специалистами.

    Вложение денег в разные корзины.

    Один проект принесет деньги раньше, другой намного позже.

    Чтобы всегда получать прибыль, нужно рассчитывать средства и распределять их по разным корзинам — глубоким и низким.

Куда лучше вложить небольшие суммы денег в кризис,

узнаете из видео:

Куда выгодно вложить деньги — особенности инвестирования в недвижимость

Сделки с недвижимостью более популярны сегодня, чем инвестиции в паевые инвестиционные фонды и фонды.

Многие покупают жилье на этапе его застройки по минимальной цене, а впоследствии перепродают его, получая хороший процент.

Однако и в этом случае есть несколько подводных камней и риск нарваться на недобросовестного застройщика.

Для получения максимальной выгоды от инвестиций в недвижимость следует приобретать одно- и двухкомнатные квартиры, но не трехкомнатные, так как они покупаются хуже.

Вам необходимо купить квартиры в небольших, но развивающихся городах.

Москву и Санкт-Петербург лучше предоставить местным жителям.

Продать квартиру в Столице будет очень сложно.

Чтобы быстро найти покупателя, следует сделать косметический ремонт в новостройке.

На вопрос куда лучше вложить деньги есть много ответов, но правильный ответ каждый выбирает для себя сам, в соответствии с возможностями.

Полезная статья? Не пропустите новые!
Введите свой e-mail и получайте новые статьи на почту

Quid est metallum causa Сбербанка. Quam ob aperire обезличенный металл Сбербанк

Vexillum metallum алиуд ест оптимальную конвертацию рублей в куколку эт в банке ПЕКУЛИУМ рационем. В aliquibus casibus, не открывает большие доходы от рекламы. Maxime Popularibus Sunt Rationales рассматривает нераспределенный металл, etiam notum quod Australian. Iis haec maxime commodum не требует дополнительных затрат на министерио, и все манипулирование cum illis valde simplex. Предложение финансового учреждения для CIII Sed tamen utriusque ripis societate speciales sunt signa communia praecepta.

Metallum означает допуск ex parte rei causa?

Сбербанк Metallum causa — est enim de speciebus unius clientis rationes quas ad numerum pretiosa metallo. Non tenunt ad typicam signa coram est formata, ut ex numero et ex cf. Recede a metallis quae potest esse recta in forma rudis et erit дополнительные расходы comitante et с точки зрения pecuniam.

Si ratio ut et argentum et Platinum немедленно формирует корпус, oportet facere inquisitionem metalli providere iussit amet nulla. Sed et moles opus Domini parare vias eius XVIII% extruxit in sua pretii. Упрощение процедуры пополнения capit locus, si in rei huius metalli. Non autem Reflecteretur in manibus ipsorum pondo. Ad Deposit Metalum Potest EsseQuantum Ad 0.1 P. * IIII, quae facit omnem fere available Ad Bid est Persona.

Quae de Interest stipendiis umquam?

Metallo propter utilitatem rei Сбербанк, включенный в нерабочее время. В России допускаются споры, не являющиеся дополнительными рационами ad hoc genus pecunia est. Si ставка финансового учреждения, предлагающая I и II%, quod voluntas in ratione P. metallum, illud Is est incredibiliter bene valet et statim согласия. В Occidentis regionibus, in usu esse desiit positio est adhuc valde diffusam usurasne. Доходы ex hoc родового вкладчика accipit мутируют в pretium. Si de valore metalli in societate cum ripae germinare: deinde Earn te Videlicet Inventem. Dignissim et valore non cadunt nisi ex natura depositi erit. LIQUOR proprietatem ponit humiles in metallis ob hoc productum massa latioris Сбербанк. ставки ex metallis in internationalis foro et decernit в рентабельности de unprofitability dignissim, massa neque idoneam ad ipsum, qui est potissimum elit.

ostium Conditionibus

Министериум доступен для финансовых учреждений pro sulum mos MLA, quae ad tempus subscribeis et cooperante consensu est XVIII annis. Et aperuit rationem Sberbank metallum potest XIV annorum puer qui nondum convertit, sed tantum coram legatus praeerat. Filii autem saeculorum XIV et inter XVIII possumus aperire genus rationum per se, sed solum cum venia publica aut custos parentis.

tertius AccountManagement committi possunt aliqua arte campester. Summa virtute attornato dictum publice auctoritate edita a нотариально заверенное. Aperire eventem minime Sberbank turpis metallo propter oeconomicas instituti rami ut ante hac quaerat.

Magni momenti rationibus CONSOCIATIO

Metallum rationes: quarum plerumque positivum Reviews ut in pluribus aperta spatium unius anni. В клиенте есть данные о переносе данных. Ratio in aperto posse Popularem quatuor metalla aurum, auri argenti Palladium. Plerumque, aperuit crediderunt in eum propter aurum рассмотрите максимальное выражение atque vulgaris dignissim. In aperirerationem argentum,platinum vel Palladium — modum audiar sentio amet elit. Metalla haec sunt fora maxime volatilibus, et spem bonam praebent ut alte заработок, связанный с et metus. Quum instructa metallum Sberbank rationum, in venditionis rate de dignissim Financial Institutione et de Lorem pretium componat. Post hunc accipit manus Depositum pecuniam in emptione certe ripa metalli. Discrimen inter Ecclesiam et emptio pretium venditionis dignissim ex per propagationem dicitur. Modus ripam determinari per se, sed ratione dicendum est de metallum in internationalis foro, et intra statum patriae.

ideo ad proprietate

Is est valde speciala Sberbank depersonalized metallum causa, quia non eget directum contactum est metallum de dominus. Lorem quod solum pecuniam adfert. A quodam eiusdem fidei commissum sit causa metalla transcurrit. Ecce multo minus tenere, in manus eius bonorum, non operantur sine дополнительные расходы. Et bonorum in hoc virtualis. Ratio vel ex parte precamur cernuo Illapsa Необязательно potest redimi. Est etiam claudunt facultatem ad tempus illud, nisi in situ foro ostendit acuta gutta in adventu metallum. Est memorabile est quod, non obstante оптимальные случаи в eorum Administratione bonorum ad ripam mos argumentsre ulla admotione ad extra feodo.

Ibi est aurum ut наличные деньги в рационе?

Reparata non sunt rationum metallum potest cash et non solum in forma monetae dignissim. Ut фонд наличных денег и спермы реализует конгруэнтность с обычными стимулирующими векторами. Hic enim quod haec operatio tantum доступен в сберегательном банке D ramis of Conductos operarios (VIII)D trans regionem. Si sententia pro pecunia subducitur sed metallum ipsam ripam admonere ante. Plerumque in hoc situ, ad clientem munera eaque включая финансовые расходы. Воспользуйтесь своим правом на использование слитков, которые можно найти и получить. Et super haec quae non LACUS opus Domini parare vias eius pertractatio Crimen autem est secundum virtualem metallum. Secundum leges, et auri, et non reliquit в финансовых учреждениях, est non minores. Si ad effectum se invicem sedes apud ripam rationibus aes Unallocated multo utilius se facere sine flexibus infecti.

Necesse est scire,

Quisque ut elit финансового учреждения Сбербанк, нераспределенный metallum rationum (в quibus variabilis rate) potest quid per aperire volumine. Et non est finis Superioris.

Homines qui sunt active usura online fretus, provisum est universalior, aequis condicionibus oblatis societate. Nos animi vestri oculos converte propter hoc quod est operatio potest Ferri ex cum proflueret unice ex officio in quo iam antea edita. Ut transus ab uno ad alterum: MLA невозможен.

Londini: MLA incommoda, aut quid facere arbitrium

Depositum constituunt vexillum metallum rationes значительно отличается от progressio, quae, etsi curare stabilis augmentum in mutuum Daret, sed, donec introducamus eos incremento pretiorum. Ut metallum ad auri vel qui alii, соответствующий ad genus bonorum, quod ex natura exhauriri opibus sua pretii Unde diu terminus erit ad augendam. Decernat, является est maximus ut nota est hoc genus non cadunt sub tutela Agency scriptor conlationem Depositum Insurance: et si fit aliquid, et ripae, in fucking non retribui. Magna est nimis, et aperire OMS coligunt usque ad tempus dignissim quam прибыльность де пендебит в квант est metallum выделяют fructuosius diligi potest. Si institutum ut abstraherent a schedule LAQUEUS Sberbank metal rationibus cursum (aurum auri, Palladium) saluberrimam illo erit et faciet bene. In mediocris annua rate reditus ex hoc autem genus non minus quam XX% инвестиционный консилиум.

Operam atque extenuatis proponuntur quod merentur

CIII est apta qui sunt bene versatum, multis in internationalis Aliena commutationem foro et lucrum foro. Hodie, cum oeconomia obvenit instabile est: quod bonum est abstinere ab huius generis investing ut. Foramen medium rei causa — res est facilis, sed facultatem ad lucrum suae esse рассмотрит профессиональные манипуляции. Oportet nos accipere in propter hoc quod acquirunt ex metallis, in ripam mos semper fit in speculativi est utique, quod est значительно diversis de stripe commutatio: qui promisit se aliquid extra impendio.

Модели подписки Исследуйте финансовые услуги

Ландшафт для финансовых учреждений (ФО) значительно изменился за последнее десятилетие. После Великой рецессии процентные ставки были близки к нулю или равнялись нулю — ситуация, которая изменила уравнение доходов и прибыльности для банков за последнее десятилетие. Сборы были обычной стратегией для крупных банков, брокерских и страховых компаний, но конкуренция со стороны финтех-компаний и кредитных союзов (КС) усложнила внедрение сборов со стратегической точки зрения, не говоря уже о том, что более молодые потребители хотели бы видеть сборы. отказались от всего, от банкоматов до проверки депозитов и кредитов.

Напрашивается вопрос, как банки могут получать дополнительный доход. В экономике, которая все больше зависит от подписки на все, от приложений до электрических велосипедов, вполне возможно, что финансовые услуги могут стать следующей горячей областью для услуг подписки.

Конечно, есть примеры сегментов, которые хотя бы указывают на такую ​​возможность. Например, страхование — это несложный плод для экономики подписки, поскольку ежемесячные страховые взносы структурно схожи с платой за подписку. Компания InsurTech Lemonade, например, использует подписки, чтобы использовать цифровую скорость и масштабирование, чтобы сократить разрыв в данных с известными страховщиками.

«Когда компания была создана много лет назад — или, в случае большинства наших крупных конкурентов, десятилетия или столетие назад — у вас есть процесс, который построен и оптимизирован для того времени, когда он был основан», — сказал финансовый директор Lemonade Тим Биксби. ПИМНЦ. «В результате у вас есть отрасль, которая является одним из крупнейших секторов на планете с точки зрения потока долларов, но у вас есть игроки, которые сталкиваются с довольно классической дилеммой новатора: ими руководят умные люди, которые хотят используют новые технологии, но они действительно ограничены устаревшими системами».

Свободный от этих устаревших систем, он отметил, что дизайн Lemonade на основе подписки InsurTech работает без необходимости устранять болевые точки, существующие в отрасли, связанные с выплатами, оформлением претензий и даже адаптацией потребителей. Чем больше растут резервы данных Lemonade, тем мощнее становятся его алгоритмы и тем лучше он может снизить свои сборы, которые уже устанавливают отраслевые стандарты доступности, привлекая тем самым больше клиентов и собирая еще больше данных.

Другие InsurTechs крадут страницы у более традиционных компаний, основанных на подписке, переходят на ценообразование на основе использования, индивидуальные планы подписки и возможность приостанавливать планы. Страхование Voom, например, предлагает «страхование по требованию для всего, на чем вы можете ездить, летать или плавать», используя IoT для обеспечения покрытия за поездку.

«Этот тип покрытия за использование готов произвести революцию в практике страхования», — говорится в блоге FinTech Fusebill. «Клиенты все чаще стремятся платить только за то, что им нужно, и тогда, когда им это нужно. Представьте себе, что владелец автомобиля приостановил действие страховки автомобиля в гараже во время отпуска — в ближайшем будущем это может стать нормой».

Для банков примеры подписки только начинаются. В сентябре Сбербанк России запустил услугу подписки, которая включает в себя все, от банковских до потоковых услуг, за 199 рублей в месяц. «Экосистема Сбера объединяет множество полезных сервисов для повседневной жизни, — заявил Лев Хасис, первый заместитель председателя правления Сбера. «Единая подписка сразу на несколько предложений позволяет нашим клиентам узнать о новых услугах и существенно сэкономить. По соотношению цена/качество услуг, доступных в рамках базовой подписки, СберПрайм — лучший продукт на рынке. СберПрайм планирует добавить новые услуги. Кроме того, другие варианты SberPrime будут дополнять базовую подписку».

BNP Paribas создал свою версию инвестиционного «суперприложения», взимающего абонентскую плату, но предлагающего четкие инструкции о том, как приостановить его при желании. Другие компании, предоставляющие финансовые услуги, окунули свои пальцы в мир услуг по подписке, пытаясь захватить новые потоки доходов.

Приложения и суперприложения заслуживают внимания в категории финансовых услуг. У Apple есть множество продуктов Apple Pay, включая мобильный кошелек, Apple Card и предложение Apple Cash. А Google, как заметила Карен Вебстер в конце 2020 года, ловко превращает Google Pay и свои зарождающиеся банковские амбиции в нечто, очень похожее на игру в суперприложении.

Это также входит в планы PayPal. Привлекательность создания настоящего суперприложения, такого как WeChat или Alipay, заключается в том, что оно дает возможность монетизировать доступ к потребителям, которые используют эту экосистему. Проблемы, однако, огромны, поскольку круг игроков, стремящихся создать это «одно приложение, чтобы управлять ими всеми», расширяется — и включает в себя несколько очень громких имен. Генеральный директор Дэн Шульман заявил на недавнем дне инвесторов компании, что существует слишком много финансовых приложений и слишком много разногласий для беспрепятственного взаимодействия с потребителем. Следовательно, он надеется создать суперприложение для управления платежами, покупками, сбережениями, инвестициями, составлением бюджета, криптовалютой и идентификацией — и все это в одном месте.

«Суперприложение хочет превратить все эти отдельные приложения в связанную экосистему, где вы можете оптимизировать и контролировать данные и информацию между этими приложениями, между актом покупки [и] актом оплаты за это, — сказал Шульман. — И тогда у вас есть общая платформа и общие данные, которые позволяют использовать машинное обучение и искусственный интеллект и давать персонализированные рекомендации этим потребителям». быть платежами, покупками и финансовыми услугами. По его словам, чтобы быть настоящим суперприложением, PayPal должен предлагать потребителям ряд вариантов цифровых платежей онлайн и офлайн, которые легко подключаются между торговцами. И это больше, чем подключение к стандартным рельсам для совершать платежи картой и ACH — он также включает в себя надежные встроенные вознаграждения, погашение баллов и возможность оплаты криптовалютой.0007

Действительно, данные суперприложения PYMNTS должны немного нервировать любую традиционную финансовую организацию, поскольку она предвидит будущее, в котором многие из ее традиционных потоков доходов будут находиться под давлением, а конкуренция за их место становится особенно жесткой среди некоторых очень продвинутых игроков. . И данные показывают, что потребители более чем открыты для этой идеи. По состоянию на июль 2019 года треть всех потребителей выразили большую заинтересованность в использовании суперприложений, и более половины (54,2%) в той или иной степени ответили: «Звучит интересно, расскажите мне больше». Только 13% всех потребителей сказали «ни как, ни за что».

Что касается того, что они сочли потенциально привлекательным, то в первую очередь простота, так как большинство респондентов считали переключение между приложениями и значками для доступа, отслеживания и организации всех частей своей повседневной жизни пустой тратой драгоценного времени.

Данные PYMNTS показали, что когда потребители думают об использовании суперприложений для управления своей жизнью — социальной, коммерческой, финансовой и т. д. — они не думают об учреждениях, предоставляющих финансовые услуги. Группа с наибольшим интересом к суперприложению — треть потребителей, сказавших «зарегистрируйтесь», — сказали, что доверят Google (45%), за ней следует Amazon (29%).процентов), Apple (27 процентов) и PayPal (22 процента).

Эксперты утверждают, что финансовые организации теперь сталкиваются с проблемой: потребители с растущими и сложными потребностями и переговорной силой требуют, чтобы их финансовые организации удовлетворяли эти потребности, чтобы они не перешли к финтех-игроку, которому удается должным образом взломать код и предложите вместо них.

Подробнее о подписках:
  • 60% подписчиков признаются, что используют систему, чтобы не платить за услуги
  • Rent the Runway Links Растущая удаленная работа при сокращении количества подписок на одежду
  • Членская программа, автоматизация перезарядки цифрового роста Kroger
  • Новые фитнес-часы Apple могут стать черным ходом в подключенное здоровье

Подпишитесь на нашу ежедневную рассылку новостей.

Мы всегда ищем возможности сотрудничать с новаторами и революционерами.

Узнать больше

См. больше в: банковское дело, цифровой банкинг, выбор редакции, финансовые услуги, финтех, новости, подписки

MS Business Analytics Capstone Projects

Abhiteja Achanta, Multi-Class Text Sentiment Analysis , август 2020 г. (Yichen Qin, Liwei Chen)

Целью анализа настроений является извлечение человеческих эмоций из текста. В этом проекте применяются различные алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать настроение рецензента на основе его текстового обзора продуктов питания Amazon. Представлены такие показатели, как точность предсказания и точность/отзыв, чтобы оценить успех этих различных алгоритмов. Основная цель этого проекта — представить и применить различные методы разработки функций для преобразования текста в числовые данные и посмотреть, как различные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения работают с этими данными.

Дживиша Анандани, Система рекомендаций , август 2020 г. (Пэн Ван, Майкл Томпсон)

В этом проекте сравниваются два подхода к созданию системы рекомендаций фильмов. Первый реализует байесовскую сеть, изучая условные распределения вероятностей из данных. Байесовские сети относятся к классу алгоритмов, известных как вероятностные графические модели. Затем эта байесовская сеть используется для прогнозирования рейтингов. Он использует оценку максимального правдоподобия для оценки условных распределений вероятностей. Другой подход совместной фильтрации (матричная факторизация) применяется для просмотра рекомендаций и результатов по сравнению с предыдущим подходом. Алгоритм альтернативных наименьших квадратов был реализован для прогнозирования оценок пользователей с помощью PySpark.

Vidhi Bansal,  Прогнозный анализ аренды велосипедов , август 2020 г. (Ян Ю, Дунганг Лю)

Системы проката велосипедов – это средство проката велосипедов, где процесс получения членства, аренды и возврата велосипеда автоматизирован с помощью сеть киосков по всему городу. В настоящее время в мире существует более 500 программ велопроката. Такие системы обычно направлены на уменьшение заторов, шума и загрязнения воздуха за счет предоставления бесплатного / доступного доступа к велосипедам для поездок на короткие расстояния в городских районах, а не к моторизованным транспортным средствам. Данные, генерируемые этими системами, делают их привлекательными для исследователей, поскольку продолжительность путешествия, место отправления, место прибытия и прошедшее время четко записываются. Таким образом, системы совместного использования велосипедов функционируют как сенсорная сеть, которую можно использовать для изучения мобильности в городе. Возможность предсказать количество пользователей в час может позволить организациям (предприятиям/правительствам), которые контролируют эти системы, управлять ими более эффективно и экономично. Наша цель — использовать и оптимизировать модели машинного обучения, которые эффективно прогнозируют количество велосипедов для совместного использования, используя доступную информацию об этом времени/дне.

Рахул Бхасин,  Анализ отзывов о проектах Центра бизнес-аналитики Калифорнийского университета с использованием НЛП , август 2020 г., (Майк Фрай, Эндрю Харрисон)

Центр бизнес-аналитики Университета Цинциннати помогает своим корпоративным клиентам решать бизнес-проблемы путем разработка аналитических решений с использованием методов интеллектуального анализа данных и популярных инструментов аналитики. Он поддерживает свои фирмы-члены с помощью различных вариантов, таких как контрактные проекты, завершающие проекты и тематические исследования. Для тематических исследований фирмы-клиенты обрисовывают в общих чертах бизнес-проблему, предоставляют наборы данных для анализа аспирантов, а по завершении тематических исследований как клиенты, так и студенты отправляют формы обратной связи. Эти формы обратной связи содержат мнения о BANA 7095 курс (Graduate Case Studies in Business Analytics) по аспектам, которые им понравились в проекте, и аспектам, которые можно улучшить. Объем нашего анализа заключается в том, чтобы углубиться в предоставленную обратную связь, чтобы проанализировать уровень удовлетворенности студентов и измерить эмоции, используя лексический подход. Кроме того, мы стремимся выявить ключевые темы и критические проблемы, используя алгоритмы скрытой ассоциации Дирихле (LDA) и неотрицательной матричной факторизации (NMF), фиксируя контекст с помощью вложений слов Word2Vec и понимая связь между словами обзора с помощью n-грамм. Этот анализ раскрывает важную информацию о проектах тематических исследований, которые можно использовать для улучшения опыта будущих проектов студентов и фирм-членов.

Puneet Bhatia, Обновление информации о переводе студентов и информационных панелях DFW , август 2020 г. (Майкл Фрай, Брэд Миллер)

Во время моей летней стажировки в Управлении институциональных исследований Университета Цинциннати мой проект заключается в обновлении системы перевода студентов Панель инструментов с данными учащихся за 2018 и 2019 годы и панель инструментов DFW с данными когорты за весну 2020 года. Этот процесс включает в себя извлечение данных из Catalyst Reporting Tool (CaRT) с использованием запросов, а затем создание необходимого входного файла для информационной панели Tableau путем обработки данных с использованием SAS. Последним шагом является внесение необходимых изменений в отчеты в Tableau, чтобы они соответствовали новым данным.

Никхила Наяна Бобба, Классификация новостей на поддельные или настоящие, август 2020 г. (Ичэнь Цинь, Ливэй Чен)

Классификация текста контролируемая задача машинного обучения, используемая для автоматической классификации текстовых документов по одной или нескольким определенным категориям. Классификатор в основном использует помеченный набор данных для обучения классификатора. Фейковые новости не только используются для влияния на политику и продвижения рекламы, но и стали методом разжигания и обострения социальных конфликтов. Истории, не соответствующие действительности, намеренно вводят читателей в заблуждение и вызывают у людей растущее недоверие. Я использовал текстовую классификацию, чтобы разделить новости на две категории: истинные и фальшивые.

Валлабх Редди Бурла, КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОДЕЖДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ , август 2020 г., (Дунганг Лю, Ян Ю)

Мотивация : Интернет становится все более обширным. И это пространство приносит неструктурированные данные, такие как изображения. Их трудно организовать, потому что объекты на изображении не могут быть легко интерпретированы машинами. Но инновации в области глубокого обучения набирают обороты, и стало намного проще создавать модели, способные понимать данные изображения и классифицировать их содержимое.

Постановка задачи : Классифицировать изображения из 10 категорий одежды. Используемый набор данных представляет собой набор данных Fashion MNIST от Zalando Research, который состоит из изображений одежды в градациях серого 28×28. Набор поездов содержит 60 000 помеченных изображений, а тестовый набор — 10 000.

Подход : Я использовал сверточные нейронные сети (CNN). Они эффективны, потому что свертки работают с изображениями напрямую и учатся искать закономерности во входных данных. Более глубокие свертки ищут более сложные шаблоны. Моя окончательная модель имеет 3 сверточных, 3 выпадающих, 1 максимальный пул, 1 плоский и 1 выходной слой. В каждом из сверточных слоев имеется 100 нейронов, а в выходном слое — 10 нейронов, по одному на каждую категорию выходных данных. Я тренировал сеть в течение 20 эпох со скоростью обучения 0,0001.

Результаты : Конечная точность обучения составляет 94,53 %, а точность тестирования — 92,52 %.

Выводы : CNN может делать очень точные прогнозы для этого набора данных с небольшой сетью. Более глубокие сети, которые я построил с гораздо большим количеством нейронов или слоев, работали хуже, чем меньшие сети.

Xingchen Chen, Direct Mail Campaign Geography Optimization , август 2020 г., (Пэн Ван, Фархад Рахбардар)

Этот завершающий камень является частью рабочего проекта, в котором я участвую во время стажировки в Axcess Financial.

Основными целями этого проекта являются: 1, найти понимание и взаимосвязь между текущим географическим распространением прямой почтовой рассылки и торговой зоной и концентрацией, управляемой DM, проверить, как работает текущая рассылка прямой почтовой рассылки, и 2, дать рекомендации по оптимизации рассылки почты. .

 Основные шаги здесь включают: 1, определение 3 областей концентрации: торговая зона (откуда приходят 75% новых клиентов), область концентрации клиентов, ориентированных на прямую почтовую рассылку (откуда приходят 75% новых клиентов, ориентированных на прямую почтовую рассылку) и концентрация почты. область (где мы отбрасываем 75 % прямой почтовой рассылки), 2 проверили,3 как связаны эти 3 области концентрации, сравнили эффективность кампании в перекрывающихся и непересекающихся областях и определили области возможностей для повышения эффективности прямой почтовой рассылки, а 3 дали рекомендации. на основе сравнения производительности.

Данные о клиентах и ​​данные прямой почтовой рассылки, извлеченные из внутренней базы данных «снежинка» с использованием языка структурных запросов. Сводная статистика и интерактивные информационные панели были созданы в Tableau, чтобы получить представление о характеристиках трех областей концентрации и увидеть, как распределяются области перекрытия и несоответствия. Результат этого проекта показывает, что большинство из этих трех областей сосредоточения пересекаются, и текущая прямая почтовая рассылка работает хорошо, но есть возможности для улучшения. Рекомендации сделаны на основе того, что мы нашли.

Чжо Чен, Анализ деятельности страховых оптовиков , август 2020 г. (Майкл Фрай, Харлан Варман)

Целью этого проекта является увеличение будущих продаж продукта страхования жизни, который продается через банки отдельным клиентам. В моделях используются прошлые записи о деятельности оптовиков и продажах представителей банков, связанных с этим продуктом. Команда по сбыту и оптовой торговле будет использовать разработку этого проекта для оптимизации стратегии оптовой торговли и управления повседневной деятельностью оптовиков. Кроме того, из-за COVID-19из-за пандемии представители банков предпочитают встречаться с оптовиками не лично, а онлайн-СМИ. Это изменение ставит перед исследователем данных задачу найти наиболее эффективные действия во время пандемии и дать рекомендации оптовикам. Моделирование рыночного комплекса (MMM) и неконтролируемое обучение используются для оценки влияния различных видов деятельности на показатели продаж, особенно во 2 квартале 2020 года из-за проблем, вызванных пандемией. Предоставлены бизнес-рекомендации для оптимизации деятельности оптовиков и бизнес-стратегии компании по страхованию жизни.

Himanshu Chhabra,  Uber & Lyft Price Prediction , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

Услуги по совместному использованию поездок — это компании, которые подбирают водителей частных транспортных средств для тех, кто ищет местный транспорт, похожий на такси. Услуги райдшеринга доступны в основном в крупных городах многих стран. Одними из самых громких имен в отрасли являются Uber, который существует в 58 странах и чье имя является почти синонимом службы совместного использования, и Lyft, который охватывает многие американские города. Uber и Lyft являются американскими многонациональными компаниями, предлагающими услуги, которые включают в себя одноранговое совместное использование поездок, вызов службы такси и систему микромобильности с электрическими велосипедами и скутерами. Доступ к их платформам можно получить через веб-сайты и мобильные приложения. В Калифорнии Uber настолько доминирует, что является коммунальным предприятием и действует под юрисдикцией Калифорнийской комиссии по коммунальным предприятиям. Системы совместного использования генерируют много данных, которые можно использовать для изучения мобильности в городе. Возможность предсказывать пиковое время дня и день недели может позволить компаниям управлять ими более эффективно и экономично. Наша цель — использовать и оптимизировать модели машинного обучения, которые эффективно предсказывают цену, используя доступную информацию о времени/дне и погодных условиях.

Винсент Чанг, Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний с использованием различных факторов и определение ключевых факторов, ведущих к сердечно-сосудистым заболеваниям , август 2020 г. (Леонардо Лозано, Ян Ю)

Болезни сердца являются серьезной проблемой в Соединенных Штатах, где страдают миллионы людей. пострадавших, а также является причиной номер один смерти в Соединенных Штатах. Таким образом, существует потребность в прогностических моделях, которые используют данные о состоянии здоровья и определяют, существует ли высокая вероятность наличия у человека сердечно-сосудистых заболеваний. В этой статье были предприняты попытки сформулировать прогностические модели высокой точности с использованием деревьев классификации, случайного леса и бустинга, а также улучшить модели и их параметры по умолчанию.

Кевин Далтон, Современный байесовский подход к актуарному расчету ставок, не связанных со страхованием жизни, в R с пакетом brms, , август 2020 г., (Майкл Томпсон, Пэн Ванг)

Байесовские обобщенные линейные модели в настоящее время широко не используются в страховой отрасли, несмотря на их обсуждение в актуарной литературе. Мы моделируем типичный набор данных об автомобильных претензиях, используя современный байесовский рабочий процесс анализа данных, чтобы проиллюстрировать и развить этот рабочий процесс в актуарных условиях. Используя пакет brms, мы генерируем параметры теоретической страховой премии на основе характеристик страхователя и исследуем использование распределений с нулевым завышением счета в контексте обобщенной линейной многоуровневой модели.

Манодж Кумар Эега, Выявление мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

предметы, которые они не покупали. Несмотря на то, что процент мошеннических транзакций очень низок по отношению к общему количеству транзакций, мошеннические транзакции могут ухудшить настроение потребителей. Это нанесет ущерб компании, так как клиент может не использовать карту позже, и стране, поскольку сильное негативное отношение поставит под угрозу экономику, основанную на потреблении. Поэтому мы решили использовать наши навыки для создания модели, которая может точно классифицировать мошеннические транзакции. Я нашел эту проблему особенно интересной, потому что в ней присутствует огромный дисбаланс классов. Задача решить эту проблему и одновременно построить модели, которые имеют хорошую полноту и точность. Итак, мы хотим использовать все доступные методы, чтобы устранить дисбаланс классов и построить лучшую модель с максимальной прогностической способностью. Я решаю реальную проблему с реальными данными. Все компании по мониторингу транзакций, такие как компании, выпускающие кредитные карты, банки, страховые компании и т. д., могут использовать этот проект.

Эмили Фишер, Влияние COVID-19 на силовые тренировки , август 2020 г. (Леонардо Лосано, Алекс Вулф)

Целью данного исследования является определение влияния пандемии SARS-CoV-2 на силу тяжелоатлет. Это было наблюдательное исследование. Данные были проанализированы за период с 01.01.2020 по 22.06.2020 и включали 60 тренировок до закрытия спортзалов, 50 домашних упражнений и 3 тренировки в тренажерном зале после его открытия (эти данные был исключен из-за недостаточного количества точек данных для формирования тренда). Без соответствующего оборудования, доступного для домашних тренировок, пользователь заметил снижение силы в жиме лежа (-4,35%), тяге в наклоне (-5,71%), становой тяге (-11,21%), жиме над головой (-2,78%) и приседания (-10%), что, по-видимому, связано с сокращением общего количества подходов в неделю. Пользователь заметил увеличение силы в сгибании рук на бицепс (+3,17%), отжиманиях от груди (+5,4%) и жиме лежа на наклонной скамье (+4,36%). Вероятно, это связано с небольшим расхождением между показателями до COVID и во время закрытия тренажерного зала. В связи с тем, что вирус SARS-CoV-2 продолжает распространяться в Соединенных Штатах, вероятность закрытия спортивных залов и/или риск посещения спортивных залов будут по-прежнему высокими. Решением этой постоянной проблемы стало создание расширенной симуляции для быстрого создания эффективных тренировок. Сгенерированная окончательная симуляция позволяет пользователю выбрать предпочтительные упражнения, цель (мощность/сила/выносливость), повторения и подходы, а затем проверить, смогут ли они завершить тренировку в течение выбранного временного ограничения. Это будет более простой способ создавать тренировки и продолжать мотивировать пользователя в эти неопределенные времена.

Himaja Gaddam,  Анализ потребления электроэнергии в домашних хозяйствах , август 2020 г. , (Yichen Qin, Dungang Liu)

Энергетический сектор был важной движущей силой промышленного роста в прошлом столетии, обеспечивая топливо для питания остальных экономики. Многие вещи в нашей жизни, начиная от освещения наших комнат и заканчивая работой тяжелой техники, работают на электричестве. В настоящее время все страны озабочены обеспечением потребителей достаточным количеством энергии, а также оптимизацией общего спроса на потребляемую энергию. Поскольку значительная часть этой энергии потребляется бытовым сектором, оптимальное потребление энергии дома имеет большое значение. Чтобы лучше регулировать производство энергии, важно понять потребности этого сектора в энергии, что можно сделать, проанализировав данные о потреблении энергии за прошлые периоды. В данном отчете представлен анализ данных о потреблении электроэнергии домохозяйством, собираемых ежеминутно в течение 4 лет. Данные анализируются путем агрегирования данных за час. Различные модели обучаются на агрегированных обучающих наборах данных с использованием подходов VAR и LSTM.

Расеш Гарг, Система рекомендаций по фильмам, август 2020 г. (Майкл Фрай, Пэн Ван)

Системы рекомендаций являются сегодня важнейшим аспектом цифрового бизнеса. Независимо от того, совершаете ли вы покупки на Amazon, смотрите фильм на Netflix или слушаете песни на Spotify, вам нужны персональные рекомендации, которые избавят вас от хлопот поиска среди огромного количества вариантов. Надежная система рекомендаций помогает компаниям улучшить пользовательский опыт и взаимодействовать со своими клиентами, что приводит к увеличению доходов компании. В этом проекте исследуется создание системы рекомендаций фильмов с использованием исторических данных о рейтингах фильмов пользователей. Для этого используются два популярных подхода — фильтрация на основе контента и совместная фильтрация. В то время как фильтрация на основе контента не зависит от пользователей и основана только на содержании фильма, совместная фильтрация более персонализирована и учитывает исторические пользовательские рейтинги. В этом отчете о проекте описываются эти подходы, стоящие за ними математические расчеты и результаты, полученные с использованием реального общедоступного набора данных.

Сакет Кумар Гародиа, Анализ тенденций настроений в данных Twitter для анализа страховых рисков , август 2020 г., (Майкл Фрай, Назия Рехман)

Обычно любая страховая компания должна ответить на несколько вопросов, прежде чем застраховать какой-либо продукт. Какие продукты он должен застраховать? Какой должна быть премия для продуктов, которые она хочет застраховать? Каков риск, который он принимает при страховании продуктов? Эти вопросы важны для любой страховой компании, поскольку компании в страховой отрасли сталкиваются со многими неопределенностями, и поэтому подробный анализ полезен и может сэкономить значительные деньги.

В эпоху искусственного интеллекта социальные сети можно использовать для получения ответов на множество вопросов страховых компаний. Люди выражают свою признательность, а также разочарование по поводу продукта через социальные сети. Если есть способ понять чувства, выраженные в отношении продукта, он может быть очень полезным.

Этот проект анализирует твиты, чтобы понять их настроение с течением времени. Этот анализ поможет Great American Insurance в принятии решений об андеррайтинге.

Анджали Гаутам,  Приоритизация звонков , август 2020 г., (Майкл Фрай, Сиддхарт Кришнамурти)

Для группы по взысканию долгов в банке общение с клиентами по телефону является одним из ключевых методов взыскания долга. Команда также должна учитывать различные компоненты, связанные с этим методом, такие как сумма долга, количество пропущенных платежей, доступные вызывающие агенты и многое другое. Поскольку все клиенты не одинаково рискованны с точки зрения потери долга, связанного с ними, обращение ко всем им с одинаковым приоритетом неэффективно, и поэтому важно расставить приоритеты клиентов. Чтобы эффективно использовать звонки клиентов, важно назначить приоритет клиентам, использующим информацию о клиенте в банке. В этом проекте я изучил остатки на счетах, информацию о пропущенных платежах и оценку вероятности (основанную на вероятности того, что клиент пропустит больше платежей в будущем) счетов клиентов, чтобы определить приоритеты с помощью различных подходов. Эти приоритеты будут использоваться банком для эффективной концентрации усилий по сбору платежей посредством звонков. Кроме того, я создал структуру для отслеживания KPI, которая будет использоваться для оценки работы определенных приоритетов в будущем.

Харшал Госвами, Система рекомендаций по фильмам , август 2020 г., (Ян Ю, Ливэй Чен)

По мере того, как объем данных в каждом бизнесе увеличивается, необходимость извлечения значимой информации из всего спектра данных является одновременно необходимостью и экономией времени. для лучшего принятия решений. То же самое верно и для развлекательных онлайн-платформ, таких как Netflix, Amazon Prime, Spotify и многих других. Рекомендательные системы находятся на переднем крае решения этой проблемы. Эти системы собирают информацию от пользователей, чтобы улучшить будущие предложения. В этой статье описывается реализация системы рекомендаций фильмов с помощью алгоритмов на основе контента, совместной фильтрации и гибридных алгоритмов с использованием Python.

Prakhar Goyal, Модель классификации цифр , август 2020 г., (Dungang Liu, Yan Yu)

Основная цель этого завершающего проекта — классифицировать заданное изображение рукописной цифры в один из 10 классов, представляющих целые значения. от 0 до 9 включительно.

Эта модель является частью совместного проекта, другой частью которого является создание модели обнаружения объектов. Целью двух частей является разработка системы, которая может обнаруживать и распознавать номерные знаки транспортных средств. Как только номерной знак будет обнаружен, он будет обработан, и текстовые данные можно будет легко редактировать, искать, индексировать и извлекать.

Я протестировал 2 разные модели машинного обучения (SVM и CNN), чтобы найти лучшую модель для задачи классификации. Лучшей моделью для классификации рукописных цифр является SVM с оценкой точности 99,35% в тестовом наборе данных и требующей треть времени для обучения гиперпараметров по сравнению с CNN.

Сруджана Гудуру, Система рекомендаций фильмов Netflix с использованием совместной фильтрации, , август 2020 г. (Ичен Цинь, Дунган Лю)

Мы любим Netflix за рекомендации фильмов, которые он делает. Рекомендации по фильму или контенту очень важны для Netflix, поскольку все больше и больше пользователей приносят им больше дохода. Но иметь дело с человеческими предпочтениями или интересами чрезвычайно сложно. Как говорится, во многих случаях подписчик может зайти на Нетфликс, не зная, что именно смотреть. Если он не нашел интересного фильма в своих рекомендациях, высока вероятность того, что подписчик покинет сайт. Чтобы избежать этого, рекомендации широко используются для повышения вовлеченности клиентов в Netflix. У каждого подписчика есть нюансы в том, что приносит ему радость, и как это меняется в зависимости от контекста, в котором они находятся. Более того, вкусы и предпочтения клиентов могут со временем меняться, что еще больше усложняет процесс рекомендаций. В этом проекте мы сосредоточились на совместной фильтрации, когда поведение группы пользователей используется для предоставления рекомендаций другим пользователям. Рекомендация основана на предпочтениях других подобных пользователей. Мы использовали библиотеку Surprise, библиотеку Python scikit для анализа рекомендательных систем, которые имеют дело с явными рейтинговыми данными. Модели рекомендаций строятся на данных Netflix с использованием готовых к использованию алгоритмов прогнозирования библиотеки сюрпризов — Surprise BaselineOnly, Surprise KNN Baseline со сходством пользователя и пользователя, Surprise KNN Baseline со сходством Movie-Movie, Singular Value Decomposition (SVD) и Singular Разложение значений ++ (SVD++). Наилучшей полученной рекомендательной моделью является разложение по сингулярным значениям (SVD) с использованием SGD и 5 факторов с тестовым среднеквадратичным значением 1,1319. 33.

Правин Гунтака, Анализ настроений , август 2020 г., (Дунган Лю, Ливэй Чен)

В эпоху цифровых технологий полярности в текстовом утверждении стали важным фактором для бизнеса, поскольку они могут извлечь степень удовлетворенности клиентов или даже предложение по их продукту. Но по-человечески это сделать невозможно. Анализ настроений — это классификация человеческих эмоций, таких как положительные, отрицательные и нейтральные в текстовом предложении. Это метод анализа текста для определения полярности внутри текста, всего документа, предложения или абзаца.

Наша конечная цель — построить модель для прогнозирования полярности или настроения отзыва, для этого мы начнем с очистки текста и проведем исследовательский анализ данных, чтобы лучше понять данные, а затем перейдем к тематическому моделированию, где мы попытаемся сгруппировать эти обзоры на их потенциальные темы, как только мы группируем темы, мы переходим к важному сегменту, то есть к анализу настроений, где мы пытаемся определить полярность каждого предложения (обзор). Наша окончательная модель будет построена с помощью алгоритма машинного обучения, а затем мы оценим нашу модель с помощью оценочных показателей, таких как точность, точность, полнота и т. д.

В конце этого проекта мы должны быть в состоянии предсказать полярность обзора для компании, так как мы собираемся построить процесс, одно и то же приложение может использоваться для разных наборов данных (с небольшими изменениями), чтобы получить настроения вне этого.

Хардик Гупта, Классификация музыкальных жанров (набор данных Spotify), , август 2020 г., (Дунганг Лю, Ливэй Чен)

Набор данных из 32 833 песен с 12 звуковыми функциями для каждой из песен, предоставленных Spotify, был проанализирован для определения можно ли использовать эти звуковые функции для классификации песен по 6 различным жанрам. Жанровая классификация — важная задача для любого онлайн-сервиса потоковой передачи музыки. Среди 3 методов интеллектуального анализа данных, т. е. линейного дискриминантного анализа, деревьев решений и случайного леса, использованный случайный лес дал нам наилучшую скорость классификации 49. 0,34% улучшение случайного шанса более чем в 3 раза.

Результаты показывают, что такие жанры, как рэп и электронная танцевальная музыка, легче всего классифицировать, так как рэп-песни имеют высокий уровень речи, а треки электронной танцевальной музыки отличаются высоким темпом и энергией.

Шубхам Гупта,  Текстовая аналитика: прогнозирование рекомендаций продуктов покупателями на основе отзывов , август 2020 г., (Леонардо Лозано, Пэн Ванг)

Люди обычно покупают онлайн-продукты после того, как узнают, сколько звезд он имеет и после Составляя шорт-лист продукта, они обычно читают несколько текстовых обзоров, написанных другими покупателями, которые приобрели этот продукт. Компании электронной коммерции создают рекомендательные механизмы для продажи клиенту определенных продуктов, которые были куплены (и понравились) аналогичным клиентам. При принятии решения о том, понравился ли продукт покупателю или нет (чтобы решить, рекомендовать ли его аналогичным клиентам), можно легко использовать звездный рейтинг, присвоенный покупателем. Но звездный рейтинг может не отражать всего отношения клиента к продукту. Кроме того, исследования показали, что клиенты доверяют содержанию письменного отзыва больше, чем отзыву с 5 звездами (который может быть написан продавцом продукта).

В этой статье мы будем использовать методы анализа текста, чтобы использовать отзывы, написанные клиентами, чтобы предсказать, порекомендует ли клиент продукт или нет.

Сумья Гальдер, IBM HR Analytics Attrition Analysis, , август 2020 г., (Ян Ю, Ливэй Чен)

IBM — многонациональная технологическая компания, которая предоставляет продукты, начиная от аппаратного и программного обеспечения и заканчивая консультационными услугами, а также инновации посредством исследований. Являясь ключевым игроком в индустрии аналитики, они разработали несколько продуктов, меняющих правила игры, чтобы снизить затраты и повысить точность. Эти продукты были важны для организации, а также для различных клиентов в разных областях. Однако для непрерывности роста важно сохранить их рабочую силу и заставить сотрудников чувствовать себя ценными. Согласно данным, уровень текучести кадров составляет 17%, что может не звучать тревожно по отраслевым стандартам, но когда имеет место нежелательное увольнение сотрудников, это может нанести вред компании в долгосрочной перспективе.

Проблема решается путем проведения обширного анализа данных и прогнозного моделирования, чтобы понять ключевые факторы, вызывающие у сотрудников чувство выгорания, усталости и, в конечном итоге, увольнение. При анализе результатов некоторые из изменений, которые должны быть реализованы руководством, включают предоставление надлежащего карьерного пути для молодых сотрудников, контроль рабочего времени, стимулирование сверхурочной работы и т. д., что повысит текущий уровень удовлетворенности сотрудников.

Сяоцзин Хэ, Анализ продаж углеводной загрузки , август 2020 г., (Ичэнь Цинь, Дэвид Карри)

Глобальные продажи пасты, соуса для пасты, смеси для блинов и сиропа в последние годы быстро растут, и, по прогнозам, они будут расти еще быстрее. США являются одним из важнейших рынков сбыта этих товаров, особенно смеси для блинов и сиропа. В этой диссертации используются расширенные статистические процедуры — анализ временных рядов, кластеризация K-средних и анализ правил ассоциации — для выявления тенденций продаж, прогнозирования будущих продаж и улучшения стратегий продвижения этих товаров. Данные взяты из базы данных Carbo-Loading с открытым исходным кодом, доступной на сайте 84.51°, которая включает в себя записи о более чем 5 миллионах транзакций для этих товаров в двух крупных географических регионах США, в которых работает крупный ритейлер. Модели ARIMA и модели VAR сравнивались в разделе «Анализ временных рядов». Модели ARIMA принимаются в качестве окончательных моделей для прогнозирования продаж. Результаты показывают, что кластеры почтовых индексов, которые дополняют кластеры исходной системы управления 84.51° на основе географических данных, обеспечат более точное решение для региональной сегментации. Наконец, результаты анализа ассоциативных правил указывают на важные возможности перекрестных продаж для частной торговой марки Fettuccini и Ragu Cheese Creations Alfredo Sauce.

Санджай Джаякумар, Использование методов ансамбля для оценки продаж розничных товаров Walmart, , август 2020 г., (Пэн Ван, Ичен Цинь)

Бизнес-прогнозы помогают организациям подготовить и согласовать свои цели, предоставляя общую картину будущее. Повышение точности прогнозов, таким образом, является одним из неотъемлемых факторов бизнес-планирования организаций. В этом проекте исследуются различные способы прогнозирования единичных продаж продукции с целью выбора модели с наименьшей ошибкой. Особое внимание при исследовании уделяется ансамблевым моделям. Ансамбли признаны одним из самых успешных подходов к задачам прогнозирования. Предыдущие теоретические исследования ансамблей показали, что одной из ключевых причин такой производительности является разнообразие моделей ансамблей. Этот проект направлен на сравнение производительности двух ключевых ансамблей, XGBoost и Light GBM, с базовой моделью Seasonal ARIMA.

Критика Джаяраман, Генерация подписей к изображениям с использованием глубоких нейронных сетей , август 2020 г. (Ян Ю, Пэн Ван)

Автоматическое добавление подписей к изображениям — интересное приложение, представляющее собой комбинацию компьютерного зрения и обработки естественного языка. Это включает в себя распознавание содержимого входного изображения и языковой модели, чтобы превратить понимание в осмысленное предложение или слова, описывающие изображение. Существуют различные приложения субтитров к изображениям, такие как индексирование изображений для поиска изображений на основе содержимого (CBIR), которые, в свою очередь, находят применение в электронной коммерции, образовании, рекламе, социальных сетях. Методы глубокого обучения продемонстрировали самые современные результаты в этом типе приложений. В этом проекте я представляю комплексную модель, в которой используется предварительно обученная модель, такая как ResNet, для вывода изображений и рекуррентная нейронная сеть (RNN) на основе долговременной памяти (LSTM) для создания последовательности текста. Я использую оценку Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) для количественной оценки точности подписей и производительности модели. Эта модель получила оценку BLEU от 0,5 до 0,6 за подписи, созданные для проверочного набора.

Пушпа Джа, Обработка естественного языка: моделирование темы , август 2020 г., (Пэн Ван, Ян Ю)

Обработка естественного языка — один из наиболее известных методов, который помогает нам работать с неструктурированными данными более эффективно и быстрый способ. Домен имеет различные приложения для таких задач, как машинный перевод, преобразование речи в текст и наоборот, анализ настроений, чат-боты, классификация текстов и т. д. В этом проекте мы будем изучать одно его очень полезное приложение под названием «Тематическое моделирование». Тематическое моделирование — это приложение НЛП, которое помогает определить основное содержание документа, которое в дальнейшем можно использовать для быстрой и эффективной фильтрации важных разделов. Это неконтролируемый алгоритм, который использует матрицу корпуса документов для определения наиболее релевантной темы, связанной с документом. Извлечение этих тем документов может быть очень полезным для автоматической маркировки и группировки документов по основным категориям, для которых позже можно будет выполнить дальнейший анализ, чтобы получить больше информации о содержании необходимых документов. Он сильно отличается от метода классификации тем, основанного на алгоритме обучения с учителем.

Джагрути Джоши,  Google QUEST Q&A Labeling , август 2020 г., (Ян Ю, Пэн Ван)

Компьютеры умеют отвечать на вопросы однозначными, поддающимися проверке ответами. Но люди часто лучше отвечают на вопросы о мнениях, рекомендациях или личном опыте. Люди лучше справляются с субъективными вопросами, требующими более глубокого, многомерного понимания контекста, чего компьютеры еще не умеют делать хорошо. Вопросы могут принимать разные формы — некоторые из них состоят из нескольких предложений, в то время как другие могут быть простым любопытством или полностью разработанной проблемой. Они могут иметь несколько намерений или обращаться за советом и мнением. Некоторые могут быть полезными, а другие интересными. Некоторые из них просто правильные или неправильные.

К сожалению, трудно построить лучшие субъективные алгоритмы ответов на вопросы из-за недостатка данных и прогностических моделей. Вот почему команда CrowdSource в Google Research, группа, занимающаяся продвижением обработки естественного языка (NLP) и других типов машинного обучения (ML) с помощью краудсорсинга, собрала данные по ряду этих аспектов оценки качества.

Этот проект направлен на использование нового набора данных для создания алгоритмов прогнозирования для различных субъективных аспектов ответов на вопросы и улучшения автоматизированного понимания сложного содержания вопросов и ответов. Мы сосредоточимся на представлениях двунаправленного кодировщика от трансформаторов (BERT) и DistilBERT, дистиллированной версии BERT, которая меньше, быстрее, дешевле и легче.

Санкирна Джоши, Многоязычная классификация токсичных комментариев , август 2020 г. , (Ян Ю, Пэн Ван)

Токсичность в разговоре определяется как грубость, неуважение или иное поведение, способное заставить кого-либо покинуть обсуждение. Даже один ядовитый комментарий может сорвать весь разговор, и страх перед такими комментариями часто мешает людям поделиться своим мнением, тем самым снижая качество онлайн-дискуссии. Команда Conversation AI[1], исследовательская группа, основанная Jigsaw[2] и Google, создает технологию для защиты таких голосов. Целью этого проекта будет изучение и применение методов машинного обучения, чтобы определить, является ли комментарий токсичным или нет. Учитывая многоязычный характер Интернета, мы расширим и проверим производительность нашей модели на тексте с другого языка. Выявляя токсичность в разговорах, мы можем удерживать пользователей от публикации таких сообщений, поощрять более здоровые разговоры и обеспечивать более безопасный и совместный Интернет по всему миру.

Сахил Кала, Управление качества и безопасности пациентов, Отдел информации и статистики, Проект отправки исходных данных (OSDS), , август 2020 г. , (Ливей Чен, Кеннет Гулсби)

В 2011 г. штат Нью-Йорк принял закон, разрешающий для создания базы данных всех плательщиков (APD). Сложность системы здравоохранения и отсутствие сравнительной информации о доступе к услугам, их предоставлении и оплате были движущей силой этого законодательства. Цель APD — служить ключевым ресурсом данных и аналитики для поддержки политиков и исследователей.

Текущий проект APD-OSDS, над которым я работаю, направлен на создание системы нового поколения, которая должна заменить текущую устаревшую систему, основанную на инструменте интеграции данных IBM. Проект ориентирован на использование новейших технологий, таких как Informatica PowerCenter для обработки данных, SQL и Tableau для анализа данных. Планируется, что в середине 2021 года проект перейдет на этап 2, который будет подвергнут статистическому анализу с использованием машинного обучения для прогнозного анализа.

APD создает в отделении новые возможности, включая более продвинутую и всестороннюю аналитику для поддержки принятия решений, разработки политик и исследований, а также повышения безопасности данных за счет защиты конфиденциальности пациентов посредством шифрования и обезличивания потенциально идентифицирующей информации.

С помощью APD Департамент будет иметь полную картину медицинского обслуживания, предоставляемого жителям Нью-Йорка, благодаря удовлетворению потребностей потребителей в прозрачности в отношении качества, безопасности и стоимости обслуживания. Систематическая интеграция технологии обработки данных и объединение ранее разрозненных источников данных создаст ключевой ресурс для поддержки анализа данных, направленного на выявление тенденций, потребностей, улучшений и возможностей в области здравоохранения.

Сурабхи Шриниваса Каматх,  Аналитика управления персоналом – Прогноз увольнения сотрудников , август 2020 г., (Пэн Ван, Дунган Лю)

Прогнозирование увольнения, независимо от того, уйдет ли сотрудник с работы или нет, в последние дни стало серьезной проблемой для учреждений по нескольким причинам. В этом проекте мы будем работать с набором данных из Kaggle в R, чтобы изучить факторы, связанные с увольнением сотрудников, с помощью исследовательского анализа данных и построить статистические модели, которые можно использовать для прогнозирования того, покинет ли сотрудник компанию или нет. Наконец, мы рассмотрим различные методы выборки и методы уменьшения размерности, чтобы найти важные факторы.

Сандип Кавади, Аналитический подход к разработке программ для преодоления финансовых трудностей для продуктов потребительского кредитования , август 2020 г., (Майкл Фрай, Сиддхарт Кришнамурти)

. Разработка предложения о финансовых трудностях включает в себя изменение определенных условий существующего кредитного договора, чтобы сделать выплаты по долгу более доступными для заемщиков, испытывающих финансовые затруднения. Существует тонкий баланс риска и вознаграждения при изменении условий потребительского кредита. Следовательно, мы используем аналитический подход, чтобы сбалансировать эти две величины. Сначала мы количественно оцениваем риск, используя ожидаемый убыток. Вознаграждение определяется количественно с использованием чистой приведенной стоимости ожидаемых денежных потоков дохода. Вероятность дефолта моделируется в виде логистической кривой, параметры которой определяются на основе исторических данных. Результирующая целевая функция является нелинейной функцией переменных решения. «Близкие к оптимальным» решения получаются с помощью функции «Решатель» в MS Excel, которая использует метод эволюционных решений для решения задач негладкой оптимизации.

Digvijay A Kawale, Определение тяжести заболевания в клетках рака молочной железы , август 2020 г. (Yichen Qin, Dungang Liu)

рассчитываются по оцифрованному изображению тонкоигольного аспирата молочной железы. Переменные признаков описывают характеристики ядер клеток, представленных на изображении. Набор данных содержит 31 переменную, одна из них — тип диагностики образования молочной железы, классифицирующий их по доброкачественному и злокачественному типу.

Целью исследования является создание наилучшей модели с использованием таких методов машинного обучения, как логистическая регрессия, деревья решений и случайный лес, которые используют переменные признаков и предсказывают тип диагноза, который поможет пациентам с раком молочной железы идентифицировать злокачественные новообразования на ранних стадиях. опухоли.

Подход. Мы будем случайным образом выбирать 80 % точек данных из нашего набора данных в качестве данных в выборке для целей моделирования, а оставшиеся 20 % будут использоваться вне выборки для оценки модели и ее производительности. Исходный набор для случайной выборки данных равен 13437586.

Мы начнем с подбора наилучшей модели логистической регрессии с использованием исследовательского анализа данных и методов выбора переменных, таких как метод пошагового выбора переменных. После подбора модели логистической регрессии мы перейдем к трессовому подходу к построению модели. Начиная с классификации деревьев и заканчивая более сложными методами, такими как случайные леса. Характеристики модели будут оцениваться на основе прогнозов вне выборки, и будет выбрана окончательная лучшая модель.

Основные выводы: было обнаружено, что по мере того, как мы переходим от простых моделей, таких как логистическая регрессия и деревья решений, к более сложным моделям, таким как случайные леса, предсказание продолжает улучшаться, но мы теряем интерпретируемость. В зависимости от нашей цели исследования, то есть интерпретации или предсказания, мы должны выбрать правильную модель среди них. Поскольку в нашем случае прогнозирование является нашей главной заботой, была выбрана модель случайного леса, поскольку она давала лучший прогноз для диагностики клеток рака молочной железы.

Мохаммад Заин Хайшаги, Неконтролируемая сегментация видеогеймеров , август 2020 г. (Ян Ю, Эдвард Винькофски)

Неконтролируемое обучение было лучшим выбором для сегментации данных, когда метки недоступны или дороги. Неконтролируемое обучение использует алгоритмы машинного обучения для разделения данных на отдельные кластеры. Для этого существует ряд методов машинного обучения, таких как иерархическая кластеризация, K-средние, DBSCAN, кластеризация с максимизацией ожиданий и т. д. Хотя существует большое количество доступных методов, не все из них применимы к категориальным данным. Кроме того, некоторые методы требуют ввода количества кластеров, в то время как другие методы автоматически находят оптимальное количество кластеров. В области маркетинга поиск правильной целевой аудитории является важным шагом из-за ограничений по стоимости и эффективности маркетинговых кампаний. Если правильное сообщение отправлено правильной группе, это может помочь повысить вовлеченность клиентов и увеличить прибыль при меньших затратах.

В этом проекте цель состоит в том, чтобы найти такую ​​сегментацию видеогеймеров, чтобы они обладали определенными качествами. К категориальным данным применяются различные неконтролируемые алгоритмы кластеризации. Сравнение выполняется с использованием визуальных методов, таких как графики силуэта, графики локтя, графики осыпи и графики PCA.

Сахит Коганти,  Исследование материалов с фазовым переходом с использованием статистического вывода и машинного обучения , август 2020 г., (Дунганг Лю, Гаятри Перлин)

Этот проект направлен на применение методов науки о данных и машинного обучения для изучения влияния элементного состава на характеристики материалов с фазовым переходом (PCM). Этот особый класс материалов активно используется в исследованиях в области электроники и оптоэлектроники для реализации передовых технологий хранения данных и обработки информации. Мы попытались построить метод статистического вывода для выявления очень желаемой и активной области комбинаций первичных элементов и легирующих примесей. В нашем анализе мы выбрали в качестве первичных элементов сурьму (Sb), германий (Ge), теллур (Te), а примесями для этих комбинаций первичных элементов являются Ti, Bi, BiN, Mo, N, Sc, Al, AlSc. , SiC, In, C, Si, SiN, O, W, Se, Er, Gd, Sn. Мы извлекли независимые и зависимые свойства этих сплавов из различных опубликованных статей и создали базу данных SQL. Используя эти параметры, выполняется анализ предварительной обработки данных (например, анализ выбросов, мультикорреляционный анализ) и анализ EDA, чтобы лучше понять распределение данных. В заключение мы провели кластерный анализ на основе зависимых параметров, чтобы понять влияние первичных элементов и легирующих примесей. Была продемонстрирована реализация методов K-средних и DBSCAN и объяснены четко определенные кластеры. Эти кластеры объясняют нам, как первичные элементы и примеси влияют на энергию активации и другие зависимые параметры кристаллической, аморфной и переходной фаз этих сплавов ПКМ.

Анкит Кумар, Понимание неличной рекламы во время COVID-19 и оценка ThoughtSpot и Qlik Sense , август 2020 г. (Майкл Фрай, Индер Риши Кочар)

представитель идет к врачам, чтобы рассказать о препарате и предоставить бесплатные образцы для испытаний. Во время пандемии COVID-19 торговые представители физически не могут пойти в кабинет врача для уточнения деталей. Таким образом, неличные рекламные акции (NPP) становятся еще более важными.

В этом проекте мы оцениваем тенденции неличной рекламы (клики и показы) во время COVID-19. Мы изучаем, какие бренды, поставщики, продукты поставщиков и прямые продажи были ключевыми факторами увеличения и уменьшения NPP во время пандемии COVID-19, создав четыре панели мониторинга в ThoughtSpot.

Мы также провели углубленное сравнение ThoughtSpot (платформа визуализации на основе поиска на основе ИИ) и Qlik Sense (текущее программное обеспечение Novartis Oncology для создания отчетов). Основываясь на этом сравнении, мы сделали предложение о том, стоит ли инвестировать в ThoughtSpot в будущем.

Важным выводом из наших информационных панелей стало то, что платный социальный канал внес наибольший вклад в увеличение числа кликов и показов с февраля по март 20 года. Это может быть связано с тем, что в платном социальном канале показывалось больше рекламы, или врачи предпочли социальный канал поисковой и медийной рекламе.

Команда решила не инвестировать в ThoughtSpot в этом году, потому что Qlik больше подходит для ее нужд, исходя из существующих информационных панелей и ожидаемых будущих потребностей.

Прия Кумари, Классификация жалоб потребителей с использованием традиционных моделей машинного обучения и глубокого обучения, , август 2020 г. , (Пэн Ван, Ян Ю)

Неструктурированные текстовые данные повсюду в Интернете в виде электронных писем, чатов, сообщений в социальных сетях, журналов жалоб и опросов. Извлечение текстов и их классификация могут дать много полезной информации, которую предприятия могут использовать для улучшения процесса принятия решений. Классификация текста — это процесс классификации текста по различным предопределенным классам. Используя обработку естественного языка (NLP), классификаторы текста могут автоматически анализировать текст, а затем назначать набор предопределенных тегов или категорий на основе его содержимого. В последнее время подходы глубокого обучения достигают лучших результатов по сравнению с предыдущими алгоритмами машинного обучения в таких задачах, как классификация изображений, обработка естественного языка, распознавание лиц и т. д. Успех этих алгоритмов глубокого обучения зависит от их способности моделировать сложные и нелинейные отношения внутри данные. Это исследование будет охватывать модели обучения с учителем и модели глубокого обучения для многоклассовой классификации текстов, а также исследовать, какие методы лучше всего подходят для его решения. Классификатор предполагает, что каждая новая жалоба относится к одной и только одной категории.

Хенг Ли, Прогнозирование доходности акций с использованием методов машинного обучения , август 2020 г. (Ян Ю, Дениз Уайт)

Прогнозирование доходности акций является важной темой в финансовой отрасли. Однако фондовый рынок отличается высокой волатильностью, что затрудняет прогнозирование ценовых движений. Юджин Фама и Кеннет Френч представили трехфакторную модель Фамы-Френча в своей исследовательской статье «Общие факторы риска в доходности акций и облигаций» (1993). В традиционной трехфакторной модели Фамы-Френча использовалась традиционная модель множественной линейной регрессии, которая по-прежнему эффективна при оценке акций и сравнении результатов инвестиций, когда акции удерживаются в течение разных периодов. Однако в последние годы методы машинного обучения используют преимущества скорости расчета и точности прогноза. Поэтому в этом проекте мы будем оценивать производительность модели как для традиционных линейных моделей, так и для моделей машинного обучения.

В этом проекте мы применили модели множественной линейной регрессии, одномерной линейной регрессии, случайного леса, XGBoost и искусственной нейронной сети. Во всех моделях в качестве наиболее важного фактора выбрана рыночная избыточная доходность (Mkt.RF), за которой следует SMB, а затем HML. Однако методы машинного обучения не могут превзойти линейные модели с точки зрения точности вывода. В заключение мы кратко обсудим возможные причины и ограничения проекта.

Комал Махаджан,  Анализ портфеля авиакомпаний: выбор прибыльной авиакомпании в условиях пандемии COVID-19пандемия , август 2020 г., (Ян Ю, Эндрю Харрисон)

Ситуация с пандемией коронавируса COVID-19 является беспрецедентной и катастрофической, и с момента ее возникновения в Китае в прошлом году ожидания относительно ее воздействия и лечения неэффективны. Этот вирус приостановил многое, что привело к блокировке и полному отключению в большинстве стран как минимум на месяц. Последствия этого вируса, помимо человеческих жертв, в основном также связаны с замедлением мировой экономики, влияющим на работу каждой отрасли и цены на их акции. Прогнозирование временных рядов — одно из наиболее часто встречающихся приложений в мире данных. Финансовые данные компании (курсы акций, выручка и т. д.) собираются через равные промежутки времени и в различных масштабах, таких как ежедневно, еженедельно, сезонно и ежегодно, наряду с общей тенденцией.

Моделирование временных рядов и прогнозирование будущих значений — важный навык. Одним из простых, но мощных методов анализа и прогнозирования временных рядов является аддитивная модель. В нашем исследовании мы рассмотрели показатели отрасли авиаперевозок в условиях пандемии и построили различные аддитивные модели для данных временных рядов, используя пакет Prophet, разработанный Facebook для прогнозирования временных рядов. Поскольку наше исследование отражает влияние Covid-19 на авиационную отрасль, мы выбрали модель, содержащую точки данных за период с февраля по май 2020 года, без дальнейшего разделения записей об обучении и тестировании. Это дало самые низкие MAPE и MAE среди других аддитивных моделей, которые мы построили.

Таня Малайя, Улучшение позитивных действий , август 2020 г. (Пэн Ван, Ливэй Чен)

Данные для этого проекта были предоставлены Управлением равных возможностей и доступа (OEOA) Университета Цинциннати. OEOA отвечает за мониторинг и проверку деятельности рабочей силы в университете, чтобы убедиться, что она соответствует Плану позитивных действий.

Этот проект направлен на анализ журналов потока кандидатов за 5 лет, описывающих кандидатов на каждую должность, нанятую университетом за это время. Эти данные включают в себя информацию о кандидатах относительно их статуса 2 защищенных классов:

  1. Защита ветеранов
  2. Люди с ограниченными возможностями

В настоящее время доля сотрудников, принадлежащих к этим защищенным классам в Университете Цинциннати, значительно ниже по большинству рабочих групп и бизнес-подразделений по сравнению с пропорциями в соответствующих пулах, предоставленных Министерством труда США. Анализируя предоставленные данные, этот проект направлен на разработку стратегического плана действий по улучшению представленности этих защищенных групп путем понимания того, где в процессе найма (вербовка, собеседования, отбор) существуют барьеры для таких групп.

Vipul Mayank,  Instacart Market Basket Analysis , август 2020 г., (Ян Ю, Ливэй Чен)

Независимо от того, делаете ли вы покупки по тщательно спланированному списку продуктов или позволяете своей прихоти управлять своим выпасом, наши уникальные кулинарные ритуалы определяют, кто мы. Instacart, приложение для заказа и доставки продуктов, призвано облегчить заполнение вашего холодильника и кладовой вашими личными фаворитами и основными продуктами, когда они вам нужны. После выбора продуктов в приложении Instacart персональные покупатели просматривают ваш заказ и делают покупки в магазине и доставляют его за вас. Команда Instacart по обработке и анализу данных играет большую роль в обеспечении этого восхитительного опыта покупок. В настоящее время они используют транзакционные данные для разработки моделей, которые предсказывают, какие продукты пользователь купит снова, попробует в первый раз или добавит в свою корзину в следующий раз во время сеанса. Недавно Instacart опубликовал эти данные в открытом доступе — см. их сообщение в блоге о 3 миллионах заказов Instacart, с открытым исходным кодом.

Я буду использовать методы анализа ассоциативных правил, чтобы выяснить и получить следующие результаты для бизнеса:

  • Перекрёстные продажи: предлагать связанный товар, когда покупатель покупает какой-либо товар в магазине.
  • Размещение товара: связанные предметы (хлеб и масло, салфетки и лекарства от простуды, картофельные чипсы и пиво) можно размещать рядом друг с другом. Если клиенты их увидят, вероятность того, что они купят их вместе, выше.
  • Affinity Promotion: Разработайте рекламные мероприятия на основе сопутствующих продуктов для расширения бизнеса.
  • (Майкл Фрай, Викас Баббар) вся помолвка. Цель этого проекта — улучшить взаимодействие с пользователем, предоставляя ИТ-услуги сотрудникам во всех офисах компании. Мы стремимся сократить время решения тикетов и повысить удовлетворенность клиентов.

    Первая часть проекта посвящена прогнозированию типов заявок для пользователей, которые обращаются в ИТ-поддержку по электронной почте. Текстовые данные электронной почты анализируются с использованием методов обработки естественного языка, а затем с использованием алгоритмов машинного обучения разделяются на правильный тип заявки. Эта автоматическая классификация устраняет ручную работу по проверке каждого билета и его правильной маршрутизации, что позволяет избежать более чем 75% конверсий между типами билетов, а также сократить время решения для каждого билета.

    Вторая часть нацелена на создание персонализированного опыта путем использования персонажей для всех пользователей ИТ-услуг, чтобы лучше понять их поведение и удовлетворить их потребности на основе обнаруженных идей. Пользователи группируются вместе на основе таких параметров, как канал доступа, категории заявок и влияние заявок с использованием алгоритма K-Prototype. Это разделение даст представление о том, на что ориентироваться в первую очередь и какие рекомендации можно дать, чтобы помочь улучшить опыт для определенных пользователей.

    Плаш Монга, Анализ оттока клиентов в телекоммуникационной отрасли , август 2020 г. , (Дунганг Лю, Чарльз Сокс)

    Самая большая проблема, с которой сталкивается компания, — это ушедшие клиенты. Вспенивание — это термин, используемый в этой отрасли для описания того, собирается ли потребитель или пользователь продолжать пользоваться услугами компании или нет. Зная об оттоке и отслеживая его, компании могут определить показатели успешного удержания клиентов и определить стратегии для улучшения. В этом проекте мы будем работать с набором данных об оттоке клиентов в телекоммуникационной отрасли и будем использовать различные модели машинного обучения, чтобы понять точное поведение и атрибуты клиентов, которые сигнализируют о риске и сроках оттока клиентов. После сбора 7000 точек данных, связанных с телекоммуникационной отраслью, был разработан основанный на правилах метод контроля качества для уменьшения человеческих ошибок при прогнозировании оттока клиентов. Изучив результаты различных моделей машинного обучения, мы пришли к выводу, что результаты с использованием модели XGBoost являются многообещающими: мы достигаем уровня точности 81,5%.

    Anudeep Mukka, Prediction of Adult Income Class , август 2020 г. (Пэн Ван, Дунган Лю)

    Во всем мире наблюдается растущее экономическое неравенство между людьми, что вызывает озабоченность у различных правительств. Многие люди считают информацию о своих доходах конфиденциальной и не решаются делиться ею. Прогнозирование индивидуального дохода на основе их демографических характеристик было бы полезно при планировании и распределении ресурсов для улучшения положения бедных и сокращения экономического разрыва. Это также помогло бы проверить доходы, заявленные физическими лицами правительствам, и выявить лиц, уклоняющихся от уплаты налогов.

    Прогнозирование доходов также представляет интерес для многих компаний, поскольку эта информация позволит им лучше понять поведение потребителей и рынка. Компании могут предлагать целевые программы и приложения для определенных групп доходов. Это также поможет компаниям точно оценить продукт и увеличить продажи.

    Этот отчет «Прогнозирование класса дохода переписи взрослого населения» содержит анализ дохода переписи, который содержит атрибуты различных лиц, чтобы предсказать, зарабатывает ли человек более 50 тысяч долларов в год или нет. Используя эти атрибуты, проводится всесторонний исследовательский анализ данных, чтобы понять, какие функции влияют на уровень дохода человека. Выбор функций переменных осуществляется с использованием переменных AIC, BIC и LASSO. Он также выделяет различные задачи разработки функций и очистки данных, выполняемые для повышения производительности модели. Наконец, он сравнивает производительность различных моделей машинного обучения при классификации уровня индивидуального дохода и влияния каждого предиктора на переменную отклика. Различные показатели, такие как точность, AUC, отзыв, точность и показатель f-1, используются для оценки производительности модели.

    Праваллика Мулукури,  Патология растений: определение категории болезней листьев у яблонь , август 2020 г. (Ян Ю, Пэн Ван)

    Сельское хозяйство является основным экономическим ресурсом в большинстве развивающихся и слаборазвитых стран. В этих странах крайне важно иметь устойчивые к болезням культуры для развития экономики. Традиционные методы выявления заболеваний, такие как человеческое зрение, отнимают много времени и требуют большого количества человеческих ресурсов. Следовательно, компьютерное зрение предоставит больше времени и эффективных методов для выявления больных культур.

    В этом проекте возможности глубокого обучения используются для создания прогностической модели для выявления лиственных болезней яблонь. Набор данных, используемый в анализе, состоит из изображений листьев яблони различных размеров, форм и цветов. Разработана очень глубокая модель, чтобы классифицировать, является ли лист здоровым, ржавым, паршиным или имеет несколько заболеваний. Разработанная модель имела точность предсказания внутри выборки 100% и точность предсказания вне выборки 91,5%.

    Минал Нарсиньяни, Анализ удержания клиентов, , август 2020 г. , (Пенг Ван, Россана Бандйопадхьяй)

    Около 40% взрослого населения США не имеют финансовых ресурсов, чтобы покрыть экстренную помощь в размере 400 долларов. Эта поразительная статистика помогает объяснить, почему так много американских домохозяйств полагаются на Axcess Financial для получения финансовых решений. Компания Axcess со штаб-квартирой в Цинциннати за 20 лет выросла почти до 1000 розничных магазинов в 24 штатах и ​​обслужила более 50 миллионов кредитов. Он предоставляет клиентам финансовые решения в виде различных кредитных продуктов, которые можно приобрести через два основных канала — розничные магазины и Интернет.

    В этих чрезвычайных кризисных ситуациях компания Axcess стала свидетелем значительного сокращения общего количества кредитных транзакций. Приобретение новых клиентов, а также удержание существующих клиентов является довольно сложной задачей в текущем сценарии. Поскольку удержание существующих клиентов обходится сравнительно дешевле, чем привлечение новых, команда хочет использовать эту возможность для взаимодействия с существующими клиентами, чтобы улучшить показатели удержания. Поскольку кредиты с рассрочкой платежа для розничных клиентов являются основным источником дохода, команда хочет уделить особое внимание клиентам, которые выбрали кредит с рассрочкой платежа один раз за время работы в Axcess.

    В этом проекте расширенный список факторов, влияющих на то, чтобы клиент повторно кредитовал или рефинансировал, был определен из обширной витрины данных, а процесс разработки функций привел к консолидированному набору аналитических данных для использования расширенной аналитической группой. Продольный анализ истории покупки кредита, демографических данных, уровня просроченной задолженности и кредитного рейтинга помог создать понимание и действенные рекомендации. Будут реализованы модели удержания, которые помогут определить клиентов, которые с наибольшей вероятностью будут повторно кредитовать или рефинансировать с помощью Axcess, и на основе которых будут разработаны индивидуальные стратегии таргетинга.

    Лейла Уэллай,  Прогноз доходов клиентов Google Store , август 2020 г. , (Ичен Цинь, Эдвард Винькофски)

    В этом ключевом камне мы попытаемся ответить на вопрос, как компании могут лучше распределять свои маркетинговые бюджеты. Существует правило 80/20, которое гласит, что лишь небольшой процент клиентов приносит наибольшую часть доходов бизнеса, что заставляет маркетинговую команду тщательно подумать, прежде чем распределять бюджеты. В этом проекте используется набор данных Kaggle из магазина Google Merchandise Store для прогнозирования дохода на одного покупателя, чтобы помочь компаниям более эффективно использовать свои маркетинговые бюджеты. Конечным продуктом будет предсказание естественного логарифма суммы всех транзакций на пользователя. Прежде чем использовать различные модели для прогнозирования доходов, сначала будет выполнен исследовательский анализ данных: GLMNET, ARIMA, линейная смешанная модель, XGB.

    Приянка Павитран, Выявление слепоты у пациентов с диабетом с помощью глубокого обучения , август 2020 г., (Ян Ю, Ливэй Чен)

    Миллионы людей страдают от диабетической ретинопатии, основной причины слепоты среди взрослых трудоспособного возраста. Это осложнение диабета, поражающее глаза. Это вызвано повреждением кровеносных сосудов светочувствительной ткани в задней части глаза (сетчатки).

    Многие организации в Индии надеются обнаружить и предотвратить это заболевание среди людей, живущих в сельской местности, где трудно провести медицинский осмотр. Диабетическая ретинопатия затрагивает до 80 процентов тех, кто страдает диабетом в течение 20 лет и более. Диабетическая ретинопатия часто не имеет ранних предупреждающих признаков. Фотография сетчатки (глазного дна) с ручной интерпретацией является широко распространенным методом скрининга диабетической ретинопатии, эффективность которого может превышать эффективность очного осмотра глаза с дилатацией.

    В настоящее время технические специалисты выезжают в эти сельские районы для получения изображений, а затем полагаются на высококвалифицированных врачей для просмотра изображений и постановки диагноза. Их цель — масштабировать свои усилия с помощью технологий; чтобы получить возможность автоматически проверять изображения на наличие заболеваний и предоставлять информацию о том, насколько тяжелым может быть состояние.

    Shrinidhi Purohit, Прогнозирование продаж с помощью машинного обучения, , август 2020 г. (Пэн Ван, Дунганг Лю)

    Прогнозирование продаж стало одним из основных приложений машинного обучения, которое помогает бизнесу принимать обоснованные решения. Проект, который я предпринимаю, будет прогнозировать продажи Walmart с использованием различных алгоритмов машинного обучения.

    Проект направлен на прогнозирование продаж продуктов, продаваемых Walmart в своих магазинах в трех штатах – Калифорния (CA), Техас (TX), Висконсин (WI). Набор данных, предоставленный Walmart, включает в себя единичные продажи различных продуктов, организованных в виде сгруппированных временных рядов. Товары делятся на три категории: товары для хобби, продукты питания и товары для дома. Продукция продается в десяти магазинах, расположенных в Калифорнии, Техасе, Висконсине. Данные варьируются от 29 января 2011 г. до 19 июня 2016 г.

    Сумух Пурохит, Прогноз цен продажи жилья с использованием метода предварительной регрессии , август 2020 г. , (Пэн Ван, Дунганг Лю)

    Целью проекта является прогнозирование окончательной цены домов в жилых районах Эймса, штат Айова. Наборы данных состоят из 2930 наблюдений и 79 объясняющих переменных (23 номинальных, 23 порядковых, 14 дискретных и 20 непрерывных). Набор данных можно рассматривать как модернизированную и расширенную версию набора данных Boston Housing, который использовался для построения нескольких регрессионных моделей во время занятий Data Mining. Основными целями проекта являются изучение различных методов разработки признаков для определения факторов, влияющих на цены на жилье, а также внедрение и изучение нескольких алгоритмов предварительной регрессии для прогнозирования цен на жилье. Проект также будет частью конкурса Kaggle, в ходе которого разработка функций и построение модели будут выполняться на обучающих данных, состоящих из 1465 наблюдений, а производительность модели будет оцениваться на тестовых данных, состоящих из оставшихся 1465 наблюдений. Для оценки моделей будет использоваться среднеквадратическая ошибка между логарифмом прогнозируемого значения и логарифмом наблюдаемого значения цены на жилье. Логарифм цены на жилье будет использоваться для нормализации ошибки при прогнозировании дорогих и дешевых домов.

    Анинтан Рамасвами, Преобразование торговой архитектуры , август 2020 г. (Дунганг Лю, Четан Долзаке)

    Tiger Analytics — консалтинговая фирма, предоставляющая аналитические услуги другим крупным предприятиям. Во время стажировки задача заключалась в том, чтобы помочь крупному мировому производителю потребительских товаров перестроить свою торгово-инвестиционную архитектуру. Производитель сотрудничает с несколькими розничными торговцами, обсуждая план ценообразования и продвижения продукта, в результате чего составляется бизнес-план, в котором перечислены согласованные решения по ценообразованию, продвижению и распространению SKU (совместный бизнес-план или JBP). Чтобы способствовать этой рекламной деятельности, производитель инвестирует миллионы долларов, что обусловлено стратегическими переговорами с розничными торговцами. В последнее время это распределение торговых инвестиций было принято в большей степени в зависимости от рыночной власти розничных продавцов и в меньшей степени на их решениях, которые были согласованы в JBP. Производитель хотел создать процесс, который отслеживает KPI производительности, моделирует результаты и добивается оптимизированной скорости торговли для каждого розничного продавца на основе их решений. Вклад KPI в торговый курс был рассчитан с использованием модели сигмовидного преобразования, работающей с некоторыми заранее определенными бизнес-ограничениями. Оптимизированные торговые выплаты, генерируемые в процессе, гарантируют, что инвестиции поощряют решения, принимаемые розничными торговцами в пользу производителей, и при этом не наказывают плохие результаты сверх необходимого. Эта структура также позволяет сэкономить Y миллионов долларов на инвестициях в течение следующих 5 лет, а также высвободить капитал для других маркетинговых мероприятий. Решение включает в себя отслеживание данных из нескольких внешних источников, создание и моделирование ключевых показателей эффективности с использованием структуры гармонизации данных, разработку инструмента Excel, который создает оптимизированный инвестиционный сценарий, и разработку панели мониторинга Power BI для быстрого анализа исторических и будущих результатов торговли. Эта структура была реализована в среде клиента, которую команда может использовать для улучшения своей архитектуры торговых инвестиций. Это обеспечит переход планирования торговых инвестиций из стратегического процесса в процесс, в большей степени основанный на данных и эффективности.

    Vidhi Rathod, Система анализа настроений и рекомендаций для линейки служебных продуктов Amazon , август 2020 г. (Ян Ю, Пэн Ван)

    Насколько важны отзывы покупателей для покупателей? Очень важно, как оказалось. Дело в том, что 90% потребителей читают отзывы в Интернете, прежде чем посетить бизнес. А 88% потребителей доверяют онлайн-отзывам не меньше, чем личным рекомендациям.

    Это еще более заметно в индустрии электронной коммерции. Интернет-магазины имеют миллионы товаров, доступных в их каталогах. Анализ настроений — это интерпретация и классификация эмоций (положительных, отрицательных и нейтральных) в текстовых данных с использованием методов анализа текста. Инструменты анализа настроений позволяют компаниям определять отношение клиентов к продуктам, брендам или услугам в онлайн-отзывах.

    Наоборот, из-за «информационной перегрузки» покупателям становится сложно найти нужный товар. Пользователи путаются, и это создает для пользователя когнитивную перегрузку при выборе продукта. Рекомендательные системы помогают клиентам, предлагая вероятный список продуктов, из которых они могут легко выбрать правильный. Они информируют клиентов о новых и/или аналогичных продуктах, доступных для покупки, предоставляя сопоставимые цены, функции, сроки доставки и т. д.

    Рекомендательные системы стали неотъемлемой частью сайтов электронной коммерции и других видов бизнеса, таких как социальные сети, рендеринг фильмов/музыки. места. Они оказывают огромное влияние на доход, получаемый этими предприятиями, а также приносят пользу пользователям, уменьшая когнитивную нагрузку, связанную с поиском и просеиванием перегруженных данных. Рекомендательные системы персонализируют опыт клиентов, понимая, как они используют систему, и рекомендуя товары, которые они сочтут полезными.

    Возможно, вы сталкивались с приведенными ниже примерами для системы рекомендаций Amazon. Этот проект направлен на изучение отзывов, написанных клиентами о линейке продуктов Utility для гиганта электронной коммерции — Amazon.

    Здесь обработка естественного языка используется для анализа полярности отзывов, а система рекомендаций для продуктов строится на основе прошлых отзывов.

    Камалешвар Равичандран,  DC-Оптимизация расписания водителей такси , август 2020 г., (Леонардо Лозано, Эрик Уэбб)

    Доход, получаемый водителями такси, сильно зависит от маршрута, дня и времени, в которое они едут. Трафик на маршруте варьируется в разное время дня, а также зависит от дня недели, так как на некоторых маршрутах может быть высокий трафик в будние дни, а на некоторых — в выходные дни. Таким образом, если водитель выберет оптимальный маршрут, день и время вождения, он сможет заработать больше. Чтобы решить эту проблему, в этой статье мы стремимся сформулировать модель оптимизации с использованием смешанного целочисленного программирования. Водитель может указать регион, день и время, когда они доступны в течение недели для вождения. Эта модель использует прошлые записи о поездках на такси, чтобы составить оптимальный график вождения на неделю. Кроме того, мы выполняем моделирование Монте-Карло для расчета дохода, варьируя вероятность получения новой поездки, что дает оптимальный общий доход, который водитель может получить за неделю.

    Элиза Редвин , Моделирование явки избирателей и партийных предпочтений в 1-м избирательном округе штата Огайо , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

    Определение того, кто будет голосовать, и партийных предпочтений этих избирателей является ключом к победе в политических гонках , особенно в близких гонках. В рамках этого проекта были разработаны модели для определения как вероятности того, что избиратель проголосует на всеобщих выборах, так и вероятности того, что этот избиратель проголосует за Демократическую партию для зарегистрированных избирателей в округах Гамильтон и Уоррен в Огайо. Модели были построены с использованием регистрации избирателей, а также исторической и демографической информации, полученной от Управления переписи населения и социального обеспечения США. Оценивалась производительность моделей CART, Elastic Net и Random Forest. Модели Random Forest оказались наиболее точными моделями. Точность моделей явки избирателей была значительно повышена за счет включения истории явки избирателей в модель случайного леса с использованием итеративного подхода, последовательно подбирая модели для подмножеств избирателей с разной продолжительностью истории голосования.

    Пуджа Сахаре, Анализ настроений в Твиттере по поводу COVID-19 , август 2020 г., (Ян Ю, Дунган Лю)

    11 марта 2020 г. Всемирная организация здравоохранения объявила вспышку COVID-19 пандемией. другой свет, окутанный Covid-19. Ей удавалось не только ежедневно попадать в заголовки газет, но и диктовать и нарушать нашу повседневную жизнь до сегодняшнего дня. Из-за его глубоко укоренившегося и широко распространенного воздействия реакция во всем мире была разнообразной. Twitter — это социальная медиа-платформа в режиме реального времени, где люди могут свободно высказывать свое мнение, и это одно из самых популярных средств массовой информации в мире. Цель анализа твиттера — уловить пульс людей во время этого карантина, в основном положительный или отрицательный. Помощь, злость, страх, печаль, тревога, благодарность, надежда — вот некоторые из ожидаемых реакций. Исследование также направлено на обнаружение вышеуказанных эмоций в собранных твитах с использованием методов машинного обучения.

    Sagar Sahoo,  Обработка естественного языка в текстовых заметках , август 2020 г., (Майкл Фрай, Дениз Уайт)

    50 000 сотрудников Берингер Ингельхайм создают ценность с помощью инноваций с четкой целью: улучшить результаты для здоровья и улучшить жизнь людей и животных.

    В настоящее время следующее лучшее планирование действий основано на анализе свободного текста в нескольких отделениях, таких как онкология и респираторные заболевания. Имея тысячи идей только в онкологии, бизнес-командам становится сложно анализировать все отзывы врачей о лекарствах. Варианты использования, такие как автоматическая пометка соединений и типов опухолей в свободный текст, обобщение идей, определение горячих/актуальных/новых тем, помогут бизнес-группам получить скрытую информацию.

    В этом проекте используется обработка естественного языка для разработки прогностической модели «Multi Labeled Classification» с использованием глубокого обучения (Keras/Tensorflow) и использования этой модели для прогнозирования типа опухоли на основе произвольного текста. Результаты показали, что использование рекуррентных нейронных сетей с предварительно обученными встраиваниями слов (gloVe) может эффективно обучаться лучше по сравнению с традиционным подходом с набором слов при наличии достаточного количества данных. Кроме того, в этом проекте требовалось собирать ежемесячный бесплатный текст и генерировать идеи (на основе схожести текста) с использованием средства суммирования Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), а также разработать платформу с использованием Tableau для представления сводки идей, значимых биграмм/триграмм. (на основе подсчета), неконтролируемый анализ настроений с использованием Text-BLOB для бизнес-групп. Это должно обеспечить возможность более быстрого принятия решений, что приведет к более динамичным и ориентированным на клиента процессам.

    Вивек Саху, Информационные панели как предложение продукта и для отслеживания использования продукта , август 2020 г., (Майкл Фрай, Кристи Фоксбауэр)

    VNDLY является ведущим поставщиком облачных систем управления временным персоналом. Запущенный в 2017 году, он быстро вырос благодаря многочисленным клиентам из списка Fortune 500 и подкреплен инвестициями в размере более 57 миллионов долларов. Стремясь разрушить пространство управления поставщиками, VNDLY планирует предоставлять информационные панели в качестве продукта, предлагаемого своим клиентам, чтобы помочь им в принятии решений и лучше управлять своими потребностями в рабочей силе, не являющейся сотрудниками. Кроме того, будучи организацией, ориентированной на продукт, VNDLY стремится использовать аналитические информационные панели для принятия ключевых решений, связанных с продуктом. Этот завершающий этап включает в себя разработку информационной панели для уточнения требований, создания прототипов с использованием Tableau и обеспечения соблюдения передовых методов визуализации данных в предлагаемых продуктах для наших клиентов. Аналитические информационные панели создаются с помощью Google Data Studio путем получения данных об использовании продуктов из Google Analytics. Эти информационные панели следуют принципам проектирования для эффективной визуализации данных и, следовательно, помогают внутренним заинтересованным сторонам в VNDLY принимать решения относительно приоритетов продукта.

    Мохаммед Нифаулла Саилаппай, Классификация настроений и анализ НЛП в наборе данных отзывов Amazon Fine Food , август 2020 г., (Ичен Цинь, Гоутам Атлури)

    Этот проект представляет собой анализ обработки естественного языка (NLP) на Amazon Fine Food Набор данных отзывов. Набор данных содержит 568454 отзыва о изысканных продуктах питания на Amazon за период более 10 лет. Набор данных включает информацию о продуктах и ​​пользователях, рейтинги и простой текстовый обзор в табличном формате, в котором каждая строка представляет собой отдельный и отдельный обзор. Сначала мы предварительно обработали данные, чтобы преобразовать оценки в положительные и отрицательные настроения. Затем мы структурировали данные в формат Keras Neural Network, а затем создали слой встраивания, используя библиотеку Gensim в python. После процесса итеративного улучшения мы завершили работу над моделью классификации настроений. Наконец, мы проанализировали эффективность модели на неправильно классифицированных обзорах, чтобы понять природу и характер таких обзоров. Последней выбранной моделью была рекуррентная нейронная сеть с ячейками LSTM в качестве основного строительного блока. Окончательная модель дала нам точность обучения и тестирования 9.0%, при более глубоком анализе оказалось, что реальная точность должна быть больше 90%.

    Маттео Салерно, Анализ различных подходов к обработке нестабильности временных рядов , август 2020 г., (Джеффри Миллс, Ян Ю)

    В этой работе сравниваются частотный и байесовский подходы к обработке нестабильностей временных рядов, таких как структурные разрывы и единичные корни с использованием моделирования AR (1) (авторегрессия 1-го порядка). Два подхода были оценены с использованием специально сгенерированных временных рядов с разрывами и переключением режимов между состояниями I(1) и I(0). Разрывы в этих временных рядах рассматривались как имеющие неизвестные положения. После того, как были определены позиции разрывов, были смоделированы временные ряды и проведено сравнение результатов. Структурные разрывы были найдены с помощью практического подхода, основанного на моделировании временных рядов минимальной регрессии RSS (остаточной суммы квадратов), который описан в этой статье (далее именуемый «минимальный поиск RSS»). Обнаруженные положения разрывов были проверены с помощью теста QLR (отношение правдоподобия Quandt). BIC (Байесовский информационный критерий) использовался для сравнения соответствия между моделями. Вывод этой работы состоит в том, что байесовский подход обеспечивает лучшее соответствие, чем частотный, в анализируемых случаях.

    Онкар Самант, Идентификация повторяющихся вопросов на Quora , август 2020 г. , (Пэн Ван, Дениз Уайт)

    В рамках проекта исследуется автоматическое прогнозирование повторяющихся вопросов по двум вопросам с платформы Quora с помощью прогностических моделей. Различные методы обработки естественного языка широко исследуются для извлечения функций из необработанного текста и построения моделей для прогнозов. Работа по моделированию в основном включает следующие два типа подходов:

    • Классический подход к интеллектуальному анализу текста: количество символов и векторы TF-IDF вместе с косинусным сходством используются в качестве признаков, извлеченных из необработанного текста. Кроме того, с использованием этих функций для прогнозирования используются логистическая регрессия, случайный лес и XGBoost.
    • Передовые методы: различные архитектуры нейронных сетей опробованы с встраиванием слов, созданным из текста вопросов

    Набор данных содержит 404 290 записей, 95 % из которых используются для обучения и 5 % для тестирования. Результаты описанных выше подходов сводятся в таблицу и сравниваются на основе логарифмических потерь и точности. Результаты подходов к встраиванию слов оказались очень многообещающими и могут обеспечить масштабируемое решение этой задачи.

    Никита Санке, Анализ настроений по отзывам женщин-клиентов в индустрии электронной коммерции , август 2020 г., (Пэн Ван, Ливэй Чен)

    61% покупателей читают онлайн-отзывы перед принятием решения о покупке, и теперь они необходимы для сайты электронной коммерции. Понимание настроений клиентов имеет первостепенное значение сегодня. Анализируя отзывы пользователей, компания может узнать, что чувствуют ее пользователи. Для брендов, которые пытаются активно взаимодействовать со своими пользователями, важно выявлять любые негативные настроения. Таким образом, приложения для обработки естественного языка, такие как анализ тональности, помогают компаниям улучшать опыт онлайн-торговли для своих пользователей, а также извлекать ценные сведения из неструктурированной информации, такой как отзывы клиентов.

    Анализ тональности, который также включает в себя обнаружение полярности текста помимо извлечения признаков, дает компаниям ценную информацию, позволяющую понять, как покупатели на самом деле относятся к продуктам, которые они купили, и рекомендуют ли они их другим. Это особенно полезно в наборах данных, так как его можно использовать для извлечения.

    Каустубх Сараф,  Анализ оттока: определение котировок, которые могут превратиться в продажи , август 2020 г. (Майкл Фрай, Эндрю Харрисон)

    С развитием аналитики для компаний стало более важным использовать аналитические инструменты, чтобы одержать верх над конкурентами. Аналитику можно использовать в разных сферах бизнеса, таких как производство, финансовое планирование и маркетинг. Маркетинг является важным аспектом любого бизнеса с множеством способов сбыта продукта. Поэтому важно выбрать правильный способ продвижения продукта. Одним из важных факторов любой маркетинговой кампании является выбор целевой группы. Использование аналитики для выбора правильного набора клиентов в целевой группе помогает компаниям оптимизировать расходы и сосредоточиться на правильном наборе клиентов. Еще одна важная область бизнеса, которую следует изучить, — это анализ изменений в покупательских моделях клиентов.

    В этом исследовании мы будем анализировать транзакционные данные сталелитейной компании, чтобы предсказать конверсию расценок, отправляемых ее клиентам. Некоторые важные аспекты исследования включают частоту разговоров, географический район клиентов, функциональное состояние клиентов, время ответа на первый разговор и среднее время ответа на разговоры. Мы также пытаемся разделить клиентов на основе данных о транзакциях и предсказать количество предложений, которые будут преобразованы в продажи, на основе таких факторов, как группа клиентов, месяц разговора и география.

    Сомил Саксена, Телекоммуникационная компания Отток клиентов , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

    В связи с быстрым развитием телекоммуникационной отрасли поставщики услуг больше склоняются к расширению абонентской базы. Чтобы удовлетворить потребность в выживании в конкурентной среде, удержание существующих клиентов стало огромной проблемой. Фирмы направляют больше усилий на удержание существующих клиентов, чем на привлечение новых. Для этого необходимо определить клиентов, которые, вероятно, откажутся, чтобы к ним можно было обратиться с индивидуальными стимулами или другими индивидуальными предложениями по удержанию. Такие стратегии требуют прогностических моделей, способных идентифицировать клиентов с более высокой вероятностью отказа в относительно ближайшем будущем.

    В этом исследовании был проведен глубокий анализ оттока клиентов, за которым последовало построение модели данных, предсказывающей, уйдет ли клиент или нет. Различные методы контролируемого обучения, такие как дерево решений, машины опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес, использовались для прогнозирования категориальной целевой переменной «метка оттока». Поскольку распределение уходящих и не уходящих клиентов было несбалансированным, точность не использовалась в качестве показателя эффективности. Вместо этого сравнение моделей проводилось по показателю ROC AUC. Random Forest дал наилучшие результаты с показателем AUC 86%.

    Тану Сет, Американский язык жестов Распознавание жестов: применение различных алгоритмов машинного обучения для классификации изображений , август 2020 г., (Ян Ю, Ливэй Чен) в качестве основного языка жестов для глухих в Соединенных Штатах и ​​во многих частях Канады. Распознавание жестов на языке жестов является открытой проблемой в области машинного зрения и имеет множество приложений, направленных на улучшение взаимодействия человека с компьютером. Проект будет направлен на создание переводчика, который использует и сравнивает различные алгоритмы машинного обучения на основе точности модели для предсказания алфавитов, соответствующих статическим жестам рук американского языка жестов. Данные в этом проекте собираются из Kaggle. Он состоит из 44200 изображений (данные размером 28 x 28 пикселей) жестов рук американского языка жестов, соответствующих алфавитам от A до Z. Каждая строка состоит из 785 измерений, первое измерение — это метка, соответствующая индексу алфавита, и остальные 784 значения представляют собой значения пикселей в градациях серого (число от 0 до 255). Среди традиционных классификаторов Random Forest Classifier работал лучше и смог распознавать жесты рук с 9Точность 3,37%. Сверточная нейронная сеть, разработанная с использованием библиотеки Keras, в python распознает алфавиты, соответствующие жестам рук, с точностью 98,3%. Достигнутая точность может значительно измениться, если на задний план будут включены новые объекты. Благодаря более высокой вычислительной мощности и гипернастройке параметров можно было бы еще больше повысить эффективность прогнозирования алгоритмов.

    Сагар Шах, Разработка пластиковых столовых приборов , август 2020 г., (Майкл Фрай, Ракеш Ратор)

    TrueChoicePack (TCP) — частная торговая марка и эксперт в области поставок одноразовых товаров в США. Наша команда в TCP всегда стремится разрабатывать новые продукты для клиентов частных торговых марок, а также для нашего собственного бизнеса электронной коммерции. В этом отчете я представлю свой проект «Разработка пластиковых столовых приборов», в котором я проанализировал рынки пластиковых столовых приборов, проанализировал предложения поставщиков, чтобы определить лучшего поставщика для разработки продукта, разработал единицы складского учета для розничной торговли компании и рынки электронной коммерции, определил соответствующие цены для рынков розничной торговли и электронной коммерции, проведя конкурентный анализ и внедрив калькуляцию на основе цены в соответствии с целями компании, разработал контент для продуктовых линий для маркетинговых целей и разработал упаковку продукта. для рынка розничной торговли и электронной коммерции.

    Этот проект разделен на различные части, каждая из которых требует исследовательского анализа данных, статистических вычислений, обработки данных, создания аналитических наборов данных и визуализации данных в нескольких наборах данных для выработки рекомендаций и сообщения результатов высшему руководству. Мы планируем запустить этот продукт к августу на различных платформах электронной коммерции.

    Анджали Шалимар , Механизм рекомендаций фильмов , август 2020 г., (Пэн Ван, Ливэй Чен)

    Механизмы рекомендаций являются неотъемлемой частью постоянно растущей потребности бизнеса в дальнейшей персонализации обслуживания клиентов. От рекомендаций по размеру одежды до заменителей продуктов рекомендации по содержанию играют жизненно важную роль в привлечении клиентов. Цель анализа — изучить и построить базовый механизм рекомендации фильмов.

    Первоначально анализ будет исследовать алгоритм фильтрации на основе содержимого. Основная идея состоит в том, чтобы рекомендовать фильмы, которые лучше всего соответствуют предыдущему выбору фильмов покупателем. Например, если вы смотрели «Мстителей», вы получите рекомендации фильмов с похожими сюжетами или персонажами. В этом анализе содержательная рекомендация была построена на основе описания сюжета фильма. Техника частоты терминов — обратная частота документа используется для создания ключевых слов в каждом описании, а затем для создания матрицы TF-IDF. Косинусная оценка сходства в доступном пуле ключевых слов фильмов генерируется, чтобы рекомендовать наиболее похожие фильмы.

    Алгоритм совместной фильтрации представляет собой усовершенствование подхода, основанного на содержании, поскольку он дает рекомендации на основе сходства между пользователями и фильмами, которые они оценили. Алгоритм совместной фильтрации может создать проблему разреженности данных. Проблема разреженности возникает, когда у нас недостаточно точек данных для идентификации похожих пользователей или элементов. Следовательно, анализ исследует метод разложения по сингулярным числам, чтобы рекомендовать фильмы. Метод разложения по сингулярным числам разлагает матрицу на произведение трех компонентных векторов. Основная идея состоит в том, чтобы предсказать пользовательский рейтинг фильма с целью минимизировать среднеквадратичную ошибку прогнозов рейтинга.

    Anupam Shukla, US Airline Tweet Topic Modeling and Sentiment Analysis , август 2020 г. , (Peng Wang, Liwei Chen)

    Twitter — одна из популярных социальных сетей, где люди выражают свое мнение о различных компаниях и их продуктах. и услуги. Согласно статистике Brandwatch, 65,8% американских компаний со штатом сотрудников более 100 человек используют Twitter для маркетинга, 80% пользователей Twitter упомянули бренд в твите, а за последние два года количество обращений в службу поддержки увеличилось в 2,5 раза. Компании могут анализировать эти твиты, чтобы понять, что им нужно улучшить. Но анализ этого большого количества твитов вручную может занять много времени. Этот проект пытается решить эту проблему, используя инструменты обработки естественного языка, такие как моделирование тем и анализ настроений. Для исследования используется набор данных, состоящий из твитов клиентов о каждой крупной авиакомпании США. Он содержит почти 14 000 твитов и имеет предварительно помеченные настроения (положительные, отрицательные или нейтральные) для каждого твита. Тематическая модель поможет авиакомпаниям определить темы, о которых пассажиры часто пишут в Твиттере, и устранить те области, где обслуживание неудовлетворительно. С помощью модели классификации авиакомпании могут прогнозировать настроение будущих твитов и анализировать, работают ли улучшения обслуживания на самом деле или нет. Тематическое моделирование будет выполняться с использованием библиотеки Gensim на Python. Для построения модели классификации используются алгоритмы классификации машинного обучения, такие как логистическая регрессия с регуляризацией Лассо, случайный лес, повышение, наивные байесовские классификаторы и алгоритмы глубокого обучения, такие как рекуррентная нейронная сеть с использованием предварительно обученного встраивания слов GloVe.

    Harsh Singal, Курс Python Notebooks for Data Mining , август 2020 г., (Ян Ю, Пэн Ван)

    В современной среде, управляемой данными, изучение данных с помощью анализа больших данных очень эффективно, особенно для этой цели. принятия решений и статистического использования данных в этой богатой данными среде. Любой человек, который плохо знаком с наукой о данных, или любая организация, которая начала использовать науку о данных в своей повседневной деятельности, должна сначала выбрать язык, на котором они могут анализировать данные, и продуманный способ принятия этого решения. Хотя существует много языков, в основном два языка обычно используются для науки о данных – Python и R. Оба успешно используются в обучении, а также в профессиональном мире и в настоящее время используются для принятия решений, связанных с большими данными. Оба включают в себя большую коллекцию пакетов для конкретных задач и имеют растущее сообщество, которое предлагает онлайн-поддержку и обучающие материалы. Поскольку курс интеллектуального анализа данных в Университете Цинциннати в значительной степени ориентирован на R, в рамках этого проекта я попытался преобразовать лабораторные работы и домашние задания из R в записные книжки по Python для студентов, заинтересованных в выполнении курсовых работ по Python.

    Адити Сингх, Применение сверточных нейронных сетей (CNN) для выявления малярии , август 2020 г., (Пэн Ван, Ливей Чен)

    Применение глубокого обучения в последние годы достигло больших успехов в сфере здравоохранения. Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) в настоящее время широко используются в медицинской визуализации для диагностики различных заболеваний, таких как пневмония, болезнь Альцгеймера, рак, диабетическая слепота и т. д. Одним из таких важных применений классификации на основе изображений является диагностика малярии.

    Проект исчерпывающе исследует архитектуру CNN, которая проливает свет на уникальную обработку изображений в свертках, что приводит к значительному улучшению прогнозирующей способности, особенно по сравнению с традиционными алгоритмами классификации, такими как случайный лес. Используя окрашенные по Гимзе изображения клеток, анализ пытается соответствовать наилучшей архитектуре CNN, чтобы классифицировать эритроциты как инфицированные или нет. Различные модели были разработаны с использованием как блоков VGG, так и остаточных модулей. Кроме того, переобучение было решено с использованием методов регуляризации, таких как отсев, условия регуляризации l1 и l2, ранняя остановка и увеличение данных. Также оценивался выбор алгоритма оптимизации. На основе анализа был сделан вывод, что модель, использующая 3 слоя на основе блока VGG, наряду с показателями отсева, ранней остановкой, сроком регуляризации l2 и алгоритмом оптимизации RMSprop дала наилучшие результаты с точки зрения производительности модели на тестовых данных.

    Ашутош Сингх, Прогнозирование кликабельности в рейтинге онлайн-отелей , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

    Прогнозирование рейтинга кликов является важной задачей в промышленных приложениях, таких как онлайн-реклама и онлайн-бронирование. . За последнее десятилетие для этой цели использовались многие традиционные модели машинного обучения, начиная от логистических и деревьев решений и заканчивая более продвинутыми ансамблевыми моделями, такими как бустинг и бэггинг. Недавно были предложены модели, основанные на глубоком обучении, которые оказались довольно впечатляющими в задачах классификации, связанных с большими данными. В этом исследовании данные онлайн-рейтинга отелей используются для проверки эффективности этих традиционных, ансамблевых и глубинных методов обучения при прогнозировании переходов по ссылкам. Производительность всех этих моделей оценивается как на данных в выборке, так и вне выборки. Используемые методы были в целом разделены на четыре основные категории: традиционные, ансамблевые, наивные байесовские и глубокое обучение, и эксперименты были направлены на поиск наиболее эффективной модели в каждой из категорий. В конце концов, алгоритмы Boosting, в частности Gradient Boosting, лучше всего работали с данными вне выборки. В целом, большинство из вышеперечисленных методов дали хорошие результаты с точки зрения точности, за некоторыми исключениями, такими как NB Бернулли и последовательная модель. Две функции, а именно: позиция отеля в рейтинге результатов поиска и оценка местоположения объекта, были определены как наиболее важные на основе графика важности функции случайного леса и модели повышения градиента.

    Уткарш К. Сингх,  Моделирование будущей ценности клиентов для внедоговорных предприятий – байесовский подход , август 2020 г., (Йичен Цинь, Дунган Лю)

    Оценка будущей ценности потребителя является одним из основных элементов маркетинговой стратегии. Ценность может быть воспринята как по чистой прибыли, так и по доходу, полученному от клиента в течение периода определенной продолжительности в будущем. Ряд эконометрических, вероятностных моделей и моделей машинного обучения используют для этой цели транзакции на уровне клиента.

    Подход к моделированию, изучаемый в этом проекте, является одним из набора байесовских вероятностных моделей, широко известных как модели «Покупай, пока не умрешь», для оценки потребительской ценности. В отчете обсуждаются теория и применение комбинации модели бета-геометрического отрицательного биномиального распределения (BG/NBD) и подмодели гамма-гаммы для оценки ожидаемой будущей ценности клиентов для розничного бизнеса электронной коммерции. Модель BG/NBD была впервые представлена ​​Фейдером, Харди и Ли в 2004 г. для прогнозирования ожидаемых будущих транзакций и вероятности выживания клиентов в бесконтрактных условиях.

    Модель обучается в течение калибровочного периода в 9 месяцев, а прогнозы проверяются в течение 4 месячного периода ожидания. Производительность модели оценивается по сравнению с упрощенной базовой моделью, основанной на наблюдаемом среднем поведении человека. Наконец, модель используется для прогнозирования клиентов с «высокой будущей ценностью», и сообщается о приросте, полученном в результате захвата целевых клиентов.

    Апурва Милинд Сонавани,  Создание подписи к изображению с помощью компьютерного зрения и НЛП , август 2020 г., (Ян Юй, Пэн Ван)

    Визуальные эффекты и образы продолжают доминировать в социальных и профессиональных взаимодействиях во всем мире. С ростом масштабов ручных усилий недостаточно для отслеживания, идентификации и аннотирования огромных объемов визуальных данных. С появлением искусственного интеллекта мультимедийные компании могут ускорить процесс создания субтитров к изображениям. Генератор подписей к изображениям на базе искусственного интеллекта использует различные службы и технологии искусственного интеллекта, такие как глубокие нейронные сети, для автоматизации процессов создания подписей к изображениям. Модель подписей к изображениям — это автоматизированный инструмент, который эффективно создает краткие и содержательные подписи для огромных объемов изображений. Используемый набор данных — набор данных COCO 2014 (Общие объекты в контексте). COCO — это крупномасштабный набор данных для обнаружения, сегментации и подписи объектов. Эта версия содержит изображения, ограничивающие рамки и метки для версии 2014 года. В модели используются методы компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP) для извлечения исчерпывающей текстовой информации о заданных изображениях. Генератор подписей к изображениям состоит из нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN), в которых:0007

    1. CNN развернуты для извлечения пространственной информации из изображений
    2. RNN используются для генерации последовательных данных слов

    Багданау Внимание используется в структуре кодер-декодер модели, чтобы сохранить эффективность от последовательности к последовательности.

    Айшвария Сринивасан,  Система рекомендаций по фильмам , август 2020 г., (Пэн Ван, Ичен Цинь)

    Потоковые сервисы, такие как Netflix, Prime, Hulu, с каждым днем ​​собирают все больше и больше аудитории. С появлением большего количества потоковых сервисов, чем можно сосчитать, семьи должны решить, на какой сервис подписаться. Все чаще качество рекомендаций услуги становится решающим фактором для принятия таких решений. Цель этого проекта — порекомендовать фильмы для просмотра подписчику.

    Хотя существует несколько факторов, которые можно учитывать при создании механизма рекомендаций, в этом проекте мы сосредоточились на нескольких аспектах пользователя и фильма, чтобы дать рекомендации. Мы сосредоточимся на жанре фильма, связанных с ним тегах, режиссере и актерском составе фильма. Мы также сосредоточимся на том, чтобы рекомендовать фильмы пользователю в зависимости от того, насколько его вкусы совпадают с вкусами другого пользователя. Цель этого проекта — предоставить пользователю целостный опыт, предоставляя рекомендации, основанные на различных критериях, таких как популярность, совместная фильтрация пользователей и фильтрация контента.

    Раджат Сривастава, Система музыкальных рекомендаций на основе функций , август 2020 г. , (Пэн Ван, Ливэй Чен)

    Поставщики музыкальных услуг при персонализации контента в основном полагаются на предпочтения пользователей, установленные во время создание аккаунта. Те, у кого есть пользовательские данные, используют совместную фильтрацию и шаблоны прослушивания. Однако пользователь редко слушает одну и ту же музыку все время. Предпочтения в песне во многом зависят от настроения слушателя. Настроение может быть абстрактно получено из звуковых особенностей песни, которую пользователь в данный момент слушает. На протяжении многих лет для решения этой проблемы применялось множество контролируемых метрик в сочетании с совместной фильтрацией и пользовательскими предпочтениями. Однако, если мы посмотрим на проблему независимо, проблема заключается в неконтролируемом дистанционном метрическом обучении. Кроме того, количество признаков варьируется, как правило, от 10 до 20, и, следовательно, метрика линейного расстояния часто не дает хороших результатов. В этой статье мы демонстрируем нелинейную метрику расстояния, основанную на идее метода локально-линейных вложений (LLE) для уменьшения размерности. Результаты оцениваются на основе отзывов пользователей, собранных с помощью веб-приложения.

    Венкат Суредди, Система рекомендаций по фильмам, , август 2020 г., (Ичэнь Цинь, Ливэй Чен)

    Одной из основных причин, по которой системы рекомендаций стали повсеместными в современном мире, являются огромные возможности, которые у людей есть в Интернете. От модной одежды до товаров для повседневного использования и фильмов — у пользователя есть множество возможностей для серфинга в Интернете. Ни один пользователь не может выбрать из этого исчерпывающего списка вариантов. Здесь в игру вступают системы рекомендаций. Система рекомендаций использует статистический алгоритм для прогнозирования предпочтений пользователей и выработки предложений на основе этих предпочтений.

    Системы рекомендаций играют ключевую роль, особенно в сфере развлечений, где есть тысячи фильмов и сериалов на выбор. Для обеспечения наилучших впечатлений от просмотра и удержания пользователей важно, чтобы платформы OTT беспрепятственно предлагали фильмы как существующим, так и новым пользователям. Мы создали различные системы рекомендаций, используя набор данных TMDB Movies с веб-сайта MovieLens.

    Три системы рекомендаций, которые мы создали в этом проекте:

    • Простая система рекомендаций
    • Система рекомендаций на основе контента
    • Совместная фильтрация

    Амбита Сурлекар, Система рекомендаций по книгам , август 2020 г., (Пэн Ван, Ян Ю)

    Системы рекомендаций стали неотъемлемой частью многих компаний электронной коммерции. От Amazon до Netflix рекомендательные системы помогают пользователям находить товары/песни/фильмы, которые соответствуют их вкусам. Они также значительно повлияли на бизнес, увеличив количество покупок, что привело к увеличению доходов. Этот проект строит рекомендательную систему из книг, сведения о которых хранятся в базе данных хороших прочтений. Много достижений было достигнуто в определении лучших алгоритмов для создания этих рекомендаций. Этот проект исследует 3 популярных. Подход к фильтрации на основе контента использует названия и рейтинги книг, чтобы предлагать книги пользователям. В подходе коллаборативной фильтрации (CF) были изучены подходы, основанные на пользователях, а также на элементах. Наконец, я применил декомпозицию по сингулярным значениям (SVD)/завершение матрицы, которая является одним из самых популярных подходов. Я перечислил преимущества и недостатки каждого из рекомендателей.

    Хаснат Шад Тахир, Системы рекомендаций фильмов , август 2020 г., (Пэн Ван, Дунганг Лю)

    отнимает много времени и иногда раздражает. Необходимо фильтровать, расставлять приоритеты и эффективно предоставлять релевантную информацию, чтобы облегчить проблему информационной перегрузки. С быстрым ростом сбора данных мы можем создавать/модифицировать более эффективные системы, эффективно используя собранные данные. Системы рекомендаций — это системы фильтрации информации, которые улучшают качество результатов поиска за счет повышения их релевантности истории поиска или предпочтениям пользователя. В настоящее время почти каждая крупная компания использует эти системы: Amazon использует их, чтобы предлагать товары клиентам на основе их покупательских привычек и других подобных клиентов, Youtube использует их, чтобы решить, какое видео воспроизводить дальше. Успех некоторых компаний, занимающихся музыкальными приложениями, таких как Spotify, зависит исключительно от эффективности их рекомендательной системы.

    Хуан Тан,  Интеллектуальный анализ данных DrugBank – споры и сетевой анализ , август 2020 г., (Леонардо Лозано, Дениз Уайт)

    В этом проекте я анализирую и исследую базу данных, загруженную с веб-сайта Drugbank (https://www .drugbank.ca/), который содержит много информации, включая цели, производителя, цену, моноизотопную массу, метаболизм, токсичность и т. д. более чем для 13 000 лекарств. Из этой базы извлекаются тип препарата, состояние, цена, целевое действие, производитель, группа, средняя масса. Затем определяются лекарства от болезни Альцгеймера (БА). Кроме того, с помощью платформы Cytoscape строятся и анализируются сети «лекарство-мишень», «лекарство-фермент» и «лекарство-транспортер». Получено представление о текущем рынке лекарств, открытии новых лекарств и перепрофилировании лекарств для лечения болезни Альцгеймера.

    Варун Варма, Обнаружение фальшивых новостей и статей с реальными новостями , август 2020 г., (Ян Ю, Дунган Лю)

    Фейковые новости и ложь существовали еще до появления Интернета. Общепризнанное значение фейковых новостей в Интернете: вымышленные статьи, намеренно созданные для обмана читателей. Интернет-сети и средства массовой информации распространяют поддельные новости для привлечения читателей или в качестве средства психологической борьбы. В общем, цель состоит в том, чтобы получить выгоду от вводящих в заблуждение источников контента.

     Вводящие в заблуждение источники контента привлекают клиентов и вызывают интерес эффектными функциями или планируют переходы по клику для увеличения доходов от рекламных акций. В этой статье исследуется распространенность фальшивых новостей с учетом достижений в области переписки, которые стали возможными благодаря росту числа мест общения между людьми.

    Мотивация работы заключается в поиске ответа, который может быть использован клиентами для распознавания и просеивания локалей, содержащих поддельные и вводящие в заблуждение данные. Проект связан с определением решения, которое можно было бы использовать для обнаружения и фильтрации сайтов, содержащих фальшивые новости, чтобы помочь пользователям избежать соблазна кликбейтом. Крайне важно, чтобы такие решения были идентифицированы, поскольку они окажутся полезными как для читателей, так и для технологических компаний, занимающихся этим вопросом. Я пытался построить модели с различными алгоритмами машинного обучения для распознавания поддельных сообщений. Результаты результатов показывают 9Точность 9,8% с использованием стратегического классификатора.

    Лекшми Венугопал, Генерация музыки с использованием глубокого обучения и рекуррентных нейронных сетей , август 2020 г., (Пэн Ван, Эдвард Винькофски)

    Традиционно музыка создавалась талантливыми артистами и считалась навыком, принадлежащим выберите немногих, у кого было чувство творчества и мастерство в этой области. В настоящее время с помощью передовых технологий того же можно добиться без вмешательства человека. Приложения машинного обучения и искусственного интеллекта диверсифицируются в области, которые, как считалось, трудно освоить с помощью простой техники машин. Считалось, что творческие области, требующие определенного набора навыков и чувства новаторства, такие как искусство, литература и т. д., будут последними, в которых будут доминировать машины. В этом проекте мы пытаемся обучать генеративные модели и использовать эти модели для создания музыки. Используются модели рекуррентных нейронных сетей (RNN), основанные на архитектуре долговременной памяти (LSTM). Данные в формате ABC подаются в модель, после чего предварительно обрабатываются и векторизируются в целочисленный формат перед обучением модели. В этой работе также представлено описание архитектуры модели LSTM и ее связей для разработки нейронной сети. Когда модель была обучена на достаточном количестве образцов, она дала впечатляющие результаты в создании новых образцов.

    Мудит Верма, Моделирование оттока клиентов для политики сроков на Ameritas , август 2020 г. (Дунганг Лю, Дженнифер Келли)

    Отток клиентов является основной проблемой для большинства компаний, работающих в отраслях с низкой стоимостью переключения. Среди всех отраслей, которые страдают от этой проблемы, страхование также значительно пострадало: приблизительный годовой показатель текучести кадров составляет 16%. Для решения этой проблемы существуют различные подходы путем разработки моделей прогнозирования оттока клиентов. В этом проекте мы попробовали применить различные модели классификации к данным политики в Ameritas, чтобы точно предсказать склонность клиента к оттоку. Несколько наборов данных, включая информацию, связанную с политиками, клиентами и транзакциями, были проанализированы и объединены для исследования. На этапе построения модели для получения прогнозов использовались логистическая регрессия, классификатор дерева решений и случайный лес. Все модели были оценены на основе точности за пределами выборки, и они работали исключительно хорошо, обеспечивая точность от 80% до 9%. 0% в тестовом наборе данных. Модель случайного леса дала наилучшие результаты с точностью ~89%. Важность функции также предоставляется, чтобы получить полезную информацию для маркетинга.

    Вишну Виджаякумар,  Классификация категорий новостей с использованием глубокого обучения , август 2020 г., (Ян Ю, Дунганг Лю)

    Классификация текста — это классическая проблема в обработке естественного языка (NLP), когда определенные предложения, абзацы или документы должны быть быть отнесены к одной или нескольким предопределенным категориям.

    Модели глубокого обучения, основанные на рекуррентных структурах, смогли превзойти проблемы, с которыми сталкиваются традиционные модели машинного обучения, и достичь удовлетворительных результатов в классификации текстовых данных за счет использования семантической информации. В то время как модели глубокого обучения (ГО) достигли современного уровня во многих задачах НЛП, эти модели обучаются с нуля, что требует больших наборов данных и дней для сходимости. Эти основные недостатки моделей DL были устранены с помощью обучения с индуктивным переносом. Таким образом, за последние годы трансферное обучение (TL) изменило лицо DL в НЛП, позволив нам брать предварительно обученные современные модели и настраивать их в соответствии с поставленной задачей, тем самым устраняя необходимость обучения языковых моделей с нуля. . Это исследование, помимо изучения некоторых моделей DL, будет сосредоточено на двух наиболее популярных моделях TL, а именно: точной настройке универсальной языковой модели (ULMFiT) и представлениях двунаправленного кодировщика от преобразователей (BERT), которые используют трансферное обучение для классификации новостных статей на заранее определенные категории.

    Джаянт Секхар Вишвамбхара, Amazon Fine Food Reviews Sentiment Analysis , август 2020 г., (Dungang Liu, Peng Wang)

    Эмоции необходимы для эффективного общения между людьми, поэтому, если мы хотим, чтобы машины обрабатывали тексты одинаково , нам нужно научить их определять смысловую направленность текста как положительную, нейтральную или отрицательную. Именно здесь используется и широко применяется анализ настроений для голосовых материалов клиентов, таких как обзоры и ответы на опросы, онлайн и социальные сети для приложений, которые варьируются от маркетинга до обслуживания клиентов, что помогает организациям принимать решения на основе данных. В центре внимания этого проекта — применение анализа настроений к данным отзывов, собранных с amazon.com о изысканных продуктах питания. В этом исследовании мы использовали различные методы генерации признаков, такие как векторизация и встраивание слов, а также классификаторы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, полиномиальный наивный байесовский метод, случайный лес, XGBoost и машина опорных векторов для классификации текста. Наконец, когда мы копнем глубже, чтобы сравнить производительность каждой модели при классификации настроений, машина опорных векторов с линейным ядром и набором слов — подход Bigram имеет лучший показатель F-1 0,9.04 и точность ~95%. Это дает нам общее представление о том, как пользователи воспринимают изысканные продукты, а также действует как мощный механизм обратной связи для amazon. com и розничных продавцов, который они могут использовать для внесения немедленных исправлений и улучшения своих продуктов и услуг.

    Саурабх Вани,  Прогноз оценки фильма , август 2020 г., (Ичэнь Цинь, Ливэй Чен)

    Рейтинг IMDB для фильма по шкале от 0 до 10 — популярный показатель, отражающий успех или неудачу фильма. Набор данных для проекта был получен из Kaggle, который изначально был взят с веб-сайта IMDB. Проект включает в себя изучение факторов, влияющих на окончательную оценку IMDB, а именно. популярность актеров/режиссеров, бюджеты, валовой доход и т. д. с помощью визуализации данных. Сообщение, которое, применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования окончательной оценки IMDB для фильма. Было высказано предположение, что общее количество пользователей, проголосовавших за фильм, продолжительность фильма, бюджет и валовой доход от фильма являются ключевыми факторами, влияющими на окончательную оценку IMDB. Четыре модели, т.е. Полиномиальная логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и повышение градиента использовались для оценки точности прогнозирования окончательной оценки IMDB. Наилучший уровень точности 78% был получен для случайных лесов, за которыми следуют повышение градиента, деревья решений и полиномиальная логистическая регрессия.

    Яшвант Кумар Еламанчили,  Выявление горячих точек COVID , август 2020 г., (Ян Ю, Дениз Уайт)

    В этом проекте были определены горячие точки COVID (округи), чтобы понять риск распространения болезни при выполнении важных дел решения, связанные с географическим положением. Для этого проекта были рассмотрены многочисленные факторы, обобщающие оценки численности населения, демографии, доходов и системы здравоохранения. Окончательный набор признаков, включающий как базовые переменные, так и производные переменные, был использован для составления короткого списка факторов, влияющих на рост числа случаев, и соответствующего веса для каждого из факторов. Затем эти факторы используются для подсчета баллов на уровне округа, чтобы классифицировать округа как горячие точки. Также было спрогнозировано количество случаев на 10-й день от 3 июля 2020 года и пересчитан балл.




Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.