Настоящая работа представляет системный подход к анализу и группировке многомерных наборов данных, содержащих пространственные координаты, метрические параметры окружающей среды и целевые переменные классификации. В статье описываются методы подготовки данных, выявления закономерностей, кластеризации наблюдений и оценки качества группировки. Практические примеры демонстрируют применение алгоритмов машинного обучения для выделения однородных групп и идентификации критических участков на основе многоусловной логики классификации. Аналитика больших наборов данных требует применения специализированных методов обработки и классификации...

Кластеризация и дедупликация данных, объединение результатов из разных источников — это фундаментальные операции, которые позволяют превратить разрозненную информацию в ценный актив. В современном мире компании собирают сведения из множества систем: CRM, ERP, веб-аналитики, социальных сетей и внешних баз. Без должной обработки этот поток превращается в информационный шум, где одни и те же клиенты, товары или события записаны по-разному, содержат ошибки и дубликаты. Именно здесь на помощь приходят методики очистки и структурирования...