Tài chính Cá nhân

10 Cách để cải tiến máy của bạn Các mô hình học - núm vú

Bây giờ bạn đã học xong thuật toán máy học hỏi từ dữ liệu thu được bằng Python hoặc R, bạn đang cân nhắc kết quả từ bộ test và tự hỏi liệu bạn có thể cải thiện chúng hay đã đạt được kết quả tốt nhất có thể hay không. Có một số kiểm tra và hành động gợi ý các phương pháp bạn có thể sử dụng ...

Làm tốt hơn thế giới thông qua Khoa học Dữ liệu - những con voi

Các khái niệm cơ bản của Lập trình R cho Predictive Analytics - núm vú

R là một ngôn ngữ lập trình được viết cho các nhà thống kê để làm thống kê phân tích, bao gồm cả phân tích tiên đoán. Đây là phần mềm mã nguồn mở, được sử dụng rộng rãi trong học viện để giảng dạy các môn học như thống kê, tin học sinh học và kinh tế học. Từ khi bắt đầu khiêm tốn, nó đã được mở rộng để làm mô hình hóa dữ liệu, khai thác dữ liệu và phân tích tiên đoán. R có một hoạt động rất tích cực ...

Các vấn đề cơ bản của Bộ lọc Phân tích Tiên đoán dựa trên Nội dung - núm vú

Các hệ thống Đề xuất phân tích tiên đoán dựa trên nội dung chủ yếu phù hợp với các tính năng (từ khóa được gắn thẻ) giữa các mục tương tự và tiểu sử của người dùng để đưa ra đề xuất. Khi người dùng mua một mặt hàng đã gắn thẻ các tính năng, các mục có các tính năng phù hợp với sản phẩm của mục gốc sẽ được đề xuất. Càng nhiều tính năng phù hợp, xác suất người dùng sẽ thích ...

Các khái niệm cơ bản của quá trình phân loại dữ liệu Analytics tiên đoán - núm vú

Ở Cấp độ đồng thau, phân loại bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn học tập và giai đoạn dự báo. Giai đoạn học tập đòi hỏi phải đào tạo mô hình phân loại bằng cách chạy một tập dữ liệu đã được chỉ định thông qua bộ phân loại. Mục đích là để dạy mô hình của bạn để chiết xuất và khám phá các mối quan hệ và các quy tắc ẩn - là ...

Các khái niệm cơ bản của các cụm dữ liệu trong phân tích dự đoán - những con số

Một bộ dữ liệu (hoặc thu thập dữ liệu) là một tập các hạng mục trong phân tích tiên đoán. Ví dụ, một bộ tài liệu là một tập dữ liệu, nơi các mục dữ liệu là tài liệu. Một tập thông tin người dùng mạng xã hội (tên, tuổi, danh sách bạn bè, ảnh ...) là một tập dữ liệu, nơi các mục dữ liệu là các cấu hình của mạng xã hội

Dữ liệu lớn và các tiện ích điện - ốc vít

Một khu vực có dữ liệu lớn đã có ảnh hưởng đến các tiện ích điện là sự phát triển của mét thông minh. Đồng hồ thông minh cung cấp một cách đo chính xác hơn về việc sử dụng năng lượng bằng cách cho phép đọc thường xuyên hơn so với đồng hồ truyền thống. Một mét thông minh có thể cho một số bài đọc một ngày, không chỉ một lần một tháng hoặc một phần tư. ...

Các nhà cung cấp giải pháp phân tích số liệu lớn - những người có đầu

Một số nhà cung cấp trên thị trường hiện nay hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng với các giải pháp dữ liệu lớn cho doanh nghiệp của bạn. Dưới đây là danh sách một số giải pháp mà bạn có thể thấy thú vị: IBM đang áp dụng cách tiếp cận doanh nghiệp vào dữ liệu lớn và tích hợp trên nền tảng này bao gồm nhúng / bó các phân tích của nó. Sản phẩm của công ty bao gồm nhà kho ...

Các dữ liệu cơ bản của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc trong phân tích tiên đoán - số lượng

Dữ liệu chứa trong cơ sở dữ liệu, tài liệu, -mail, và các tập tin dữ liệu khác để phân tích tiên đoán có thể được phân loại như dữ liệu được cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức tốt, theo một trật tự nhất quán, tương đối dễ tìm kiếm và truy vấn và có thể dễ dàng truy cập và hiểu bởi một người hoặc một chương trình máy tính. Một ví dụ điển hình ...

Các khái niệm cơ bản của Mô hình Phân tích Tiên đoán Nâng cao - những người có đầu

Các khái niệm cơ bản về xu hướng công nghệ chủ yếu trong phân tích tiên đoán - những con cần có

Dịch vụ chăm sóc sức khoẻ và dữ liệu lớn - núm vú

Chăm sóc sức khoẻ là một lĩnh vực nơi dữ liệu lớn có tiềm năng cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống. Sự gia tăng số lượng dữ liệu và sức mạnh máy tính ngày càng tăng có thể cho phép các nhà nghiên cứu có những đột phá, như sau: Dự báo sự bùng phát các bệnh tật Nhận được sự hiểu biết tốt hơn về hiệu quả và khía cạnh ...

Dữ liệu lớn và Giáo dục Đại học - những con voi

Dữ liệu lớn đang gây ra những thay đổi đáng kể trong lĩnh vực giáo dục. Một lĩnh vực đã cho thấy hứa hẹn đặc biệt là các chương trình học trên máy vi tính, cung cấp phản hồi tức thời cho các nhà giáo dục. Dữ liệu thu thập từ các chương trình này có thể cung cấp thông tin chính để xác định những thách thức chính: Những sinh viên cần được giúp đỡ thêm Các sinh viên đã sẵn sàng cho các tài liệu tiên tiến hơn

Và sự phức tạp của hình ảnh như một công cụ trong phân tích tiên đoán - những con voi

Napoleon Bonaparte nói, "Một phác hoạ tốt hơn là một bài phát biểu dài. "Trong phân tích tiên đoán, việc hiển thị dữ liệu trình bày các kết quả phân tích như là một bức tranh có thể dễ dàng sử dụng để xây dựng các tường thuật thực tế, khả thi về tương lai có thể xảy ra. Điều này là bởi vì bộ não con người tìm thấy hình ảnh dễ tiêu hóa hơn so với văn bản hoặc số. Các bài tường thuật dựa trên phân tích ...

Dữ liệu và Tài chính lớn - những con

Một lĩnh vực của ngành tài chính bị ảnh hưởng lớn bởi dữ liệu lớn là các hoạt động thương mại của các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác. Một ví dụ là kinh doanh tần số cao (HFT), một hình thức giao dịch tương đối mới phụ thuộc vào khả năng thực hiện khối lượng lớn giao dịch trong khoảng thời gian cực kỳ ngắn. Các nhà kinh doanh HFT ...

Dữ liệu lớn và Công cụ Tìm kiếm - những con số

Dữ liệu lớn đã giúp cho việc phát triển các công cụ tìm kiếm trực tuyến có khả năng cao. Một công cụ tìm kiếm tìm các trang web dựa trên cụm từ tìm kiếm yêu cầu các thuật toán phức tạp và khả năng xử lý một số yêu cầu đáng kinh ngạc. Đây là bốn công cụ tìm kiếm được sử dụng rộng rãi nhất: Google Microsoft Bing Yahoo! Hỏi Việc sử dụng Google ...

Dữ liệu lớn và Truyền thông xã hội - núm vú

Phương tiện truyền thông xã hội sẽ không thể có nếu không có dữ liệu lớn. Các trang web truyền thông xã hội cho phép mọi người chia sẻ ảnh, video, dữ liệu cá nhân, bình luận, vân vân. Một số ví dụ tốt nhất của các trang web truyền thông xã hội bao gồm: Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebook đã được tạo ra vào năm 2004 bởi sinh viên Harvard. Từ đó đã phát triển thành trang web truyền thông xã hội lớn nhất ...

Các khái niệm cơ bản của bộ lọc cộng tác dựa trên người dùng trong phân tích dự đoán - những con người

Bằng cách tiếp cận dựa trên người dùng để lọc cộng tác trong phân tích dự đoán, hệ thống có thể tính toán sự giống nhau giữa các cặp người dùng bằng cách sử dụng công thức tương tự cosin, một kỹ thuật giống như cách tiếp cận dựa trên item. Thông thường tính toán như vậy mất nhiều thời gian hơn để làm, và có thể cần phải được tính toán thường xuyên hơn, so với các phương pháp được sử dụng trong cách tiếp cận dựa trên item. Đó là ...

10 Tài nguyên Hiện tượng cho Dữ liệu Mở - số đầu

Dữ liệu mở là một phần của một xu hướng lớn hơn hướng tới một hạn chế hơn, sự hiểu biết cởi mở về ý tưởng sở hữu trí tuệ, một xu hướng đang nổi lên thành công trong thập kỷ qua. Dữ liệu mở là dữ liệu đã được công bố rộng rãi và được phép sử dụng, sử dụng lại, xây dựng và chia sẻ với người khác. ...

Dữ liệu lớn trong ngành Y tế - núm vú

Dữ liệu lớn có ý nghĩa to lớn đối với ngành y tế - sử dụng nó trong mọi thứ từ nghiên cứu di truyền đến hình ảnh y học tiên tiến và nghiên cứu về nâng cao chất lượng chăm sóc. Trong khi tiến hành phân tích dữ liệu lớn ở mỗi khu vực này là rất quan trọng trong việc nghiên cứu sâu hơn, thì lợi ích chính là áp dụng thông tin này vào y học lâm sàng. ...

Dữ liệu lớn và Bảo hiểm - núm vú

Ngành bảo hiểm không thể tồn tại nếu không có khả năng thu thập và xử lý số lượng đáng kể dữ liệu . Để xác định phí bảo hiểm thích hợp cho chính sách của họ, các công ty bảo hiểm phải có khả năng phân tích rủi ro mà người mua bảo hiểm phải đối mặt và có thể xác định khả năng xảy ra những rủi ro này thực sự xảy ra. Do sự gia tăng đáng kể trong ...

Dự báo thời tiết lớn và dự báo thời tiết - núm vú

Công cụ Hình dung Dữ liệu lớn Bạn có thể sử dụng cho Analytics tiên đoán - những con cần có

Dữ liệu lớn có tiềm năng truyền cảm hứng cho các doanh nghiệp để đưa ra những quyết định tốt hơn thông qua phân tích tiên đoán. Điều quan trọng là phải nhận thức được các công cụ có thể nhanh chóng giúp bạn tạo ra hình ảnh tốt. Bạn muốn luôn giữ khán giả tham gia và quan tâm. Dưới đây là một số công cụ trực quan hóa phổ biến cho phân tích doanh nghiệp quy mô lớn. Hầu hết trong số này ...

Bisecting Các hàm với thuật toán tìm kiếm Bisection - các núm vú

Một thuật toán tìm kiếm chia đôi là một phương pháp cho các khoảng chia đôi và tìm kiếm cho các giá trị đầu vào của một hàm liên tục. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng một thuật toán tìm kiếm bisection như một cách tiếp cận số để tìm ra một sự ước lượng nhanh chóng của một giải pháp. Thuật toán thực hiện điều này bằng cách tìm kiếm và tìm kiếm gốc rễ của bất kỳ hàm toán học liên tục nào - đó là ...

Các nhà bán lẻ và Bán lẻ lớn - núm vú

Thách thức luôn luôn là để đưa dữ liệu này sử dụng tốt. Lý tưởng nhất là người bán lẻ muốn hiểu về đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng và loại hàng hoá và dịch vụ họ quan tâm mua. Sự cải thiện liên tục về khả năng tính toán đã ...

Các luồng dữ liệu lớn - núm vú

Để Hiểu các luồng dữ liệu lớn, bạn phải hiểu quy trình là gì và nó liên quan đến quy trình công việc trong các môi trường đòi hỏi nhiều dữ liệu. Các quy trình có xu hướng được thiết kế như các cấu trúc cấp cao, kết thúc để kết thúc hữu ích cho việc đưa ra quyết định và bình thường hoá cách mọi thứ được thực hiện trong một công ty hoặc tổ chức. Ngược lại, quy trình công việc là theo định hướng nhiệm vụ và thường xuyên ...

Truyền dữ liệu lớn với Tác động Chính sách Công - các đầu

Hầu hết mọi khu vực của thành phố đều có khả năng sử dụng dữ liệu lớn, dù là thuế, cảm biến trên các tòa nhà và cầu, theo dõi mô hình giao thông, dữ liệu vị trí và dữ liệu về hoạt động tội phạm. Tạo ra các chính sách khả thi để làm cho thành phố an toàn, hiệu quả hơn và nhiều nơi mong muốn hơn để sinh sống và làm việc đòi hỏi bộ sưu tập và ...

Truyền dữ liệu lớn với tác động môi trường - những con voi

Nghiên cứu dữ liệu lớn có thể giúp trong thế giới kinh doanh, cũng có một mục đích môi trường. Các nhà khoa học đo lường và giám sát các thuộc tính khác nhau của hồ, sông, đại dương, biển, giếng nước và các môi trường nước khác để hỗ trợ nghiên cứu môi trường. Nghiên cứu quan trọng về bảo tồn và tính bền vững của nước phụ thuộc vào việc theo dõi và hiểu môi trường dưới nước và biết chúng thay đổi như thế nào. ...

ĐưA Báo chí Dữ liệu vào Cuộc sống: Ngân sách Đen - những con vú

Câu chuyện Washington Post "Ngân sách Đen "Là một ví dụ đáng kinh ngạc về khoa học dữ liệu trong báo chí. Khi cựu nhà thầu NSA Edward Snowden tiết lộ một số tài liệu mật, ông đã giải phóng một cơn bão tranh cãi không chỉ trong giới công chúng mà còn giữa các nhà báo dữ liệu với nhiệm vụ phân tích tài liệu cho các câu chuyện. The ...

Ô Bản đồ: Kỹ thuật đồ họa cho dữ liệu thống kê - núm vú

Ô ô đượC thiết kế để hiển thị một số thống kê chính cho một tập dữ liệu ở dạng hình chữ nhật hoặc hình chữ nhật thẳng đứng. Các số liệu thống kê nó có thể hiển thị bao gồm: Giá trị tối thiểu Giá trị cực đại Phần tư thứ nhất (Q1) Phần tư thứ hai (Q2) Phần tư thứ ba (Q3) Khoảng liên phần quartile (IQR) Phần tư thứ nhất của một tập dữ liệu là số ...

Xây dựng mô hình Analytics tiên đoán - núm vú

Dự án phân tích tiên đoán thành công được thực hiện từng bước. Khi bạn đắm mình trong các chi tiết của dự án, hãy theo dõi các cột mốc quan trọng này: Xác định mục tiêu kinh doanh Dự án bắt đầu bằng việc sử dụng một mục tiêu kinh doanh được xác định rõ ràng. Mô hình này nhằm giải quyết một câu hỏi kinh doanh. Rõ ràng rằng mục tiêu đó sẽ cho phép bạn định nghĩa ...

Kinh doanh-Trung tâm Dữ liệu Khoa học - núm vú

Kinh doanh là phức tạp. Khoa học dữ liệu rất phức tạp. Đôi khi, thật dễ dàng để bị cuốn vào việc nhìn vào cây mà bạn quên tìm kiếm một lối ra khỏi rừng. Đó là lý do tại sao, trong tất cả các lĩnh vực kinh doanh, điều quan trọng là phải tập trung vào mục tiêu cuối cùng. Cuối cùng, không có vấn đề gì dòng ...

Làm thế nào để Xây dựng Nhóm Phân tích Tiên đoán - núm vú

Để Lắp ráp đội phân tích tiên đoán của bạn, bạn sẽ cần tuyển dụng các nhà phân tích kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu, và các nhà công nghệ thông tin. Bất kể lĩnh vực chuyên môn cụ thể của họ, thành viên nhóm của bạn nên tò mò, tham gia, động viên và phấn khởi đào sâu như cần thiết để làm cho dự án và công việc kinh doanh thành công. Bắt kinh nghiệm chuyên môn về hội đồng quản trị ...

Phân loại Các mô hình cho Predictive Analytics - núm vú

Là cần thiết để thực hiện phân tích tiên đoán. Một mô hình không gì khác hơn là một mô tả toán học của một phân đoạn của thế giới mà mọi người quan tâm. Một mô hình có thể bắt chước hành vi của khách hàng. Nó có thể đại diện cho các phân khúc khách hàng khác nhau. Một mô hình được làm tốt và được điều chỉnh có thể dự báo - dự đoán với độ chính xác cao - tiếp theo ...

ĐặC điểm của Phân tích Dữ liệu Lớn - những con số

Việc phân tích dữ liệu lớn gần đây đã nhận được nhiều lời quảng cáo và vì lý do tốt. Bạn sẽ cần phải biết các đặc tính của phân tích dữ liệu lớn nếu bạn muốn là một phần của phong trào này. Các công ty biết rằng có một cái gì đó đang ở đó, nhưng cho đến gần đây, không thể khai thác nó. Điều này đẩy

Chọn một Phân phối R với Máy học trong Tâm - núm vú

Bạn cần giữ mục tiêu học tập máy trong tâm trí khi lựa chọn một phân phối R. R là sự kết hợp giữa môi trường và ngôn ngữ. Đây là một dạng của ngôn ngữ lập trình S, mà John Chambers ban đầu được tạo ra tại Bell Laboratories để làm việc với các số liệu thống kê dễ dàng hơn. Rick Becker và Allan Wilks cuối cùng đã thêm vào ...

Chọn Thuật toán Predictive Analytics - núm vú

Các thuật toán thống kê, khai phá dữ liệu và máy học khác nhau để sử dụng trong mô hình phân tích tiên đoán của bạn. Bạn đang ở vị trí tốt hơn để chọn một thuật toán sau khi bạn đã xác định các mục tiêu của mô hình và chọn dữ liệu bạn sẽ làm việc. Một số thuật toán đã được phát triển để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể, nâng cao các thuật toán hiện có hoặc cung cấp ...

Các lớp học của Big Data Analytics - núm vú

Các công cụ và kỹ thuật phân tích hiện có sẽ rất hữu ích trong việc tạo ra ý nghĩa của dữ liệu lớn. Các thuật toán là một phần của các công cụ này, tuy nhiên, phải có khả năng làm việc với số lượng lớn dữ liệu có khả năng thời gian thực và khác biệt. Cần có cơ sở hạ tầng có thẩm quyền để hỗ trợ việc này. Và, các nhà cung cấp cung cấp công cụ phân tích cũng sẽ cần phải đảm bảo ...

Chọn Phân phối Python với Máy học trong Tâm - núm vú

Hoàn toàn có thể có được một bản sao chung chung của Python và thêm tất cả các yêu cầu máy học tập thư viện với nó. Quá trình này có thể khó khăn vì bạn cần đảm bảo rằng bạn có tất cả các thư viện yêu cầu trong các phiên bản chính xác để đảm bảo thành công. Ngoài ra, bạn cần phải thực hiện các cấu hình cần thiết để thực hiện ...

Cụm thuật toán được sử dụng trong khoa học dữ liệu - núm vú

Bạn sử dụng thuật toán nhóm để chia nhỏ các tập dữ liệu của bạn thành các nhóm điểm dữ liệu là tương tự nhất cho một thuộc tính được xác định trước. Nếu bạn có một tập dữ liệu mô tả nhiều thuộc tính về một tính năng cụ thể và muốn nhóm các điểm dữ liệu của bạn theo các thuộc tính thuộc tính của chúng, sau đó sử dụng các thuật toán phân cụm. Một biểu đồ phân tán đơn giản ...