Tài chính Cá nhân

Dọn dẹp dữ liệu cho mô hình phân tích tiên đoán của bạn - những con vú

Bạn sẽ cần đảm bảo rằng dữ liệu là sạch các thứ không liên quan trước khi bạn có thể sử dụng nó trong mô hình phân tích tiên đoán của bạn. Điều này bao gồm việc tìm kiếm và sửa chữa bất kỳ hồ sơ có chứa các giá trị sai lầm và cố gắng để điền vào bất kỳ giá trị thiếu. Bạn cũng cần phải quyết định có nên bao gồm bản ghi trùng lặp hay không (hai tài khoản khách hàng, ...

Làm thế nào để tạo ra một mô hình học được giám sát với rừng ngẫu nhiên để dự đoán Analytics - những con voi

Làm thế nào để Tạo ra một mô hình học tập giám sát với rừng ngẫu nhiên cho Predictive Analytics < mô hình rừng ngẫu nhiên là một mô hình toàn diện có thể được sử dụng trong phân tích tiên đoán; phải mất một bộ sưu tập (cây) quyết định để tạo ra mô hình của nó. Ý tưởng là lấy một mẫu ngẫu nhiên của những người học yếu (một tập hợp ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện) và cho họ bỏ phiếu chọn mạnh nhất và tốt nhất ...

Dữ liệu Khoa học: Sử dụng Python để Thực hiện Yếu tố và Phân tích Hợp phần chính - các núm vú

Có thể sử dụng Python để thực hiện các yếu tố và phân tích thành phần chính. SVD hoạt động trực tiếp trên các giá trị số trong dữ liệu, nhưng bạn cũng có thể thể hiện dữ liệu như một mối quan hệ giữa các biến. Mỗi tính năng có một biến thể nhất định. Bạn có thể tính biến đổi như là phương pháp đo lường sự sai lệch xung quanh mức trung bình. Sự khác biệt nhiều hơn, các ...

Trung tâm hoặc Lây lan của một bộ dữ liệu thay đổi theo thời gian? - núm vú

ĐốI với dữ liệu chuỗi thời gian, điều quan trọng là phải biết liệu các quan sát có tiếp tục có ý nghĩa tương tự theo thời gian hay không và liệu độ biến thiên của dữ liệu có thay đổi theo thời gian hay không. Nhiều thử nghiệm thống kê và kỹ thuật dự báo phụ thuộc vào giả định này. Con số này cho thấy một chuỗi thời gian thu nhập hàng ngày của ExxonMobil trong suốt năm 2013. Khoảng thời gian ...

Triển khai Analytics và Dữ liệu Ghảy để Chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin phản hồi có thể làm được - những con cần

Dữ liệu thô thành những hiểu biết có thể thực hiện là bước đầu tiên trong tiến trình từ dữ liệu bạn đã thu thập được đến cái gì đó thực sự mang lại lợi ích cho bạn. Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh sử dụng phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu thô. Xác định các loại phân tích được liệt kê dưới đây, theo thứ tự tăng tính phức tạp, là bốn loại dữ liệu ...

Dữ liệu của bạn có đúng hay không? - núm vú

Hầu hết các bộ dữ liệu đi kèm với một số loại siêu dữ liệu, về cơ bản là mô tả của dữ liệu trong tệp tin. Siêu dữ liệu thường bao gồm các mô tả về định dạng, một số dấu hiệu cho thấy giá trị trong mỗi trường dữ liệu và những giá trị này có ý nghĩa gì. Khi bạn đối mặt với một tập dữ liệu mới, không bao giờ lấy siêu dữ liệu vào mặt ...

Khoa học dữ liệu về môi trường - tài nguyên thiên nhiên - đầu

Bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để mô hình các tài nguyên thiên nhiên ở dạng thô. Loại khoa học dữ liệu môi trường nói chung bao gồm một số mô hình thống kê tiên tiến để hiểu rõ hơn về các nguồn tài nguyên thiên nhiên. Bạn mô hình các tài nguyên trong điều kiện nước thô, không khí và đất đai khi chúng xảy ra trong tự nhiên - để hiểu rõ hơn về môi trường tự nhiên ...

Thương mại điện tử và Kiểm tra dữ liệu - núm vú

Trong tăng trưởng, bạn sử dụng các phương pháp thử để tối ưu hóa thiết kế web của bạn và nhắn tin để nó thực hiện tốt nhất của nó với khán giả mà nó được nhắm mục tiêu. Mặc dù các phương pháp thử nghiệm và phân tích web đều nhằm tối ưu hóa hiệu suất, việc thử nghiệm đi sâu hơn một lớp so với phân tích web. Bạn sử dụng các phân tích web để có được một ...

Doanh nghiệp Kiến trúc cho dữ liệu lớn - núm vú

Theo quan điểm, mục tiêu thiết kế kiến ​​trúc để phân tích dữ liệu đi xuống đến xây dựng một khuôn khổ để thu thập, phân loại và phân tích dữ liệu lớn cho mục đích phát hiện các kết quả khả thi. Không có cách nào chính xác để thiết kế môi trường kiến ​​trúc cho việc phân tích dữ liệu lớn. Tuy nhiên, hầu hết các thiết kế cần phải đáp ứng các yêu cầu sau ...

Thương mại Điện tử và Phân tích Web - núm vú

Phân tích web có thể được mô tả như là thực tiễn tạo ra, thu thập và làm cho tinh thần của dữ liệu Internet để tối ưu hóa thiết kế web và chiến lược. Cấu hình các ứng dụng phân tích web để giám sát và theo dõi hoàn toàn các chiến thuật và chiến lược phát triển của bạn, bởi vì nếu không có thông tin này, bạn đang hoạt động trong bóng tối - và không có gì phát triển trong ...

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu đồ hoạ (EDA) - núm vú

EDA dựa trên kỹ thuật đồ hoạ. Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật đồ họa để xác định các thuộc tính quan trọng nhất của một tập dữ liệu. Dưới đây là một số kỹ thuật đồ hoạ được sử dụng rộng rãi hơn: Hộp đồ thị Histograms Các đồ thị xác suất bình thường Scatter plots Hộp lô Bạn sử dụng hộp lô để hiển thị một số tính năng quan trọng nhất của một ...

Mức độ lan truyền ở dữ liệu như thế nào? - các núm vú

Khi làm việc với số liệu thống kê lớn, bạn xác định sự lan truyền của một tập dữ liệu từ trung tâm với một số các đo lường tóm tắt khác nhau: phương sai, độ lệch tiêu chuẩn, quartiles, phạm vi nhiều phần tư (IQR). Phản biến là độ lệch bình phương trung bình giữa các phần tử của tập dữ liệu và giá trị trung bình. Đối với một mẫu dữ liệu, phương sai được tính như sau: Trong trường hợp ...

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

Biểu đồ là một biểu đồ đại diện cho sự phân bố xác suất của một tập dữ liệu. Biểu đồ có một dãy thanh dọc, trong đó mỗi thanh biểu thị một giá trị hoặc một dải các giá trị cho một biến. Các chiều cao của thanh chỉ ra tần suất hoặc xác suất cho các giá trị hoặc dải giá trị khác nhau. Đối với ...

Cách Analytics tiên đoán tăng độ tin cậy của doanh nghiệp - những cái đầu

Phân tích tiên đoán cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh hơn, trong thời gian thực. Nó cho phép các doanh nghiệp cải tiến tất cả các khía cạnh của quá trình ra quyết định - bao gồm sự tự tin trong các quyết định dựa trên những hiểu biết sâu sắc được rút ra từ phân tích sâu về tin cậy. Phân tích tiên đoán giúp tổ chức của bạn dự đoán các sự kiện trong tương lai với sự tự tin và đưa ra các quyết định tối ưu ...

Cách Analytics tiên đoán tăng Lợi nhuận từ Đầu tư (ROI)

Phân tích tiên đoán có thể giúp bạn tăng lợi tức đầu tư (ROI) thông qua các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu, đánh giá và quản lý rủi ro được cải thiện, giảm chi phí hoạt động và đưa ra các quyết định có thể thực hiện được. Bằng cách áp dụng các phân tích tiên đoán, các công ty có thể đánh giá chính xác tình trạng hiện tại của doanh nghiệp, tối ưu hóa hoạt động của họ và cạnh tranh hiệu quả hơn trong việc giành thị phần. Bằng cách ghi lại dự đoán ...

Cách sử dụng Analytics tiên đoán được sử dụng để đưa ra các quyết định có thông tin - núm vú

Phân tích tiên đoán, phát triển và áp dụng đúng, biến dữ liệu của bạn thành thông tin chi tiết chính và cho phép bạn thực hiện hành động bằng cách đưa ra quyết định sáng suốt về nhiều lĩnh vực kinh doanh của bạn - dựa trên dữ liệu mở rộng. Độ chính xác cao hơn trong dự đoán các sự kiện trong tương lai là một lợi thế cho chính nó - một phần vì nó có thể được áp dụng cho rất nhiều người ...

Cách Gọi một Chức năng trong R Lập trình cho Predictive Analytics

Mã làm một cái gì đó hữu ích và cụ thể. Bởi vì các hoạt động này thường được lặp lại trong một dự án phân tích tiên đoán, chúng thường được lưu với một cái tên để bạn có thể gọi (sử dụng) chúng lại. Thông thường một hàm lấy một tham số đầu vào, làm một cái gì đó với nó, và xuất ra một giá trị. Bạn lưu các chức năng trong ...

Cách Analytics tiên đoán tăng giá trị doanh nghiệp - núm vú

Trong môi trường cạnh tranh ngày càng tăng, các tổ chức luôn cần những cách để trở nên cạnh tranh hơn . Các phân tích tiên đoán được tìm thấy trong các tổ chức như một công cụ như vậy. Sử dụng công nghệ dưới dạng các thuật toán học máy, thống kê và kỹ thuật khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể khám phá ra các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu có thể hỗ trợ các hoạt động và chiến lược và giúp đỡ

Làm thế nào để hỗ trợ máy tính vector dự đoán tương lai Phân tích đoán trước tương lai - núm vú <[SET:descriptionvi]Máy vector hỗ trợ (SVM) là gì?

Máy vector hỗ trợ (SVM) là gì?

Làm thế nào để Chọn dữ liệu của bạn Graphic - núm vú

Làm theo ba bước sau để kiểm tra và xác định liệu đồ họa dữ liệu bạn chọn để sử dụng trong việc trực quan dữ liệu của bạn có thể truyền đạt ý nghĩa của dữ liệu một cách hiệu quả: Đặt ra các câu hỏi. Hãy tự hỏi mình câu hỏi mà hình ảnh dữ liệu của bạn nên trả lời, sau đó nhìn vào hình ảnh của bạn và xác định liệu câu trả lời cho những câu hỏi đó nhảy sang phải ...

Làm thế nào để giải quyết các vấn đề trong Analytics tiên đoán - núm vú

Mô hình tiên đoán đang trở nên phổ biến như một công cụ để quản lý nhiều khía cạnh kinh doanh. Đảm bảo rằng việc phân tích dữ liệu được thực hiện đúng sẽ thúc đẩy sự tự tin trong các mô hình được sử dụng - từ đó có thể tạo ra sự cần thiết mua sắm cho các phân tích tiên đoán để trở thành bộ công cụ chuẩn của tổ chức bạn. Có lẽ sự phổ biến ngày càng tăng này đến từ

Làm thế nào để phân loại các mô hình phân tích tiên đoán - núm vú

Bạn có nhiều cách để phân loại các mô hình sử dụng cho các phân tích tiên đoán. Nói chung, bạn có thể sắp xếp chúng theo Các vấn đề kinh doanh mà họ giải quyết và các chức năng kinh doanh chính họ phục vụ (như bán hàng, quảng cáo, nhân sự hoặc quản lý rủi ro). Việc thực hiện toán học được sử dụng trong mô hình (chẳng hạn như số liệu thống kê, khai thác dữ liệu, và máy ...

Cách áp dụng bất kỳ phân nhóm nào trong phân tích dự đoán - núm vú

Một ví dụ tự nhiên về nhóm tự tổ chức bạn có thể áp dụng trong hành vi phân tích tiên đoán là một thuộc địa của kiến ​​để săn thực phẩm. Các con kiến ​​phối hợp tối ưu đường đi của chúng để nó luôn luôn có con đường ngắn nhất có thể để một mục tiêu thực phẩm. Ngay cả khi bạn cố làm phiền một khu kiến ​​trúc diễu hành kiến ​​và ngăn họ khỏi ...

Làm thế nào để Chọn một Thuật toán cho một Mô hình Phân tích Tiên đoán - núm vú

Các thống kê, khai thác dữ liệu khác nhau , và các thuật toán học máy có sẵn 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 ...

Làm thế nào để làm sạch dữ liệu cho phân tích tiên đoán

Trước khi chạy một phân tích tiên đoán, bạn sẽ cần phải thực hiện[SET:h1vi]Làm thế nào để làm sạch dữ liệu cho phân tích tiên đoán

Làm thế nào để chuyển đổi dữ liệu thô thành một phương pháp phân tích tiên đoán

Làm thế nào để đối phó với ngoại lệ gây ra bởi lực lượng bên ngoài - núm vú

Hãy chắc chắn kiểm tra cẩn thận cho outliers trước chúng ảnh hưởng đến phân tích tiên đoán của bạn. Bên ngoài có thể bóp méo cả dữ liệu và phân tích dữ liệu. Ví dụ, bất kỳ phân tích thống kê nào được thực hiện với dữ liệu để lại những điểm sai lệch tại chỗ kết thúc nghiêng các phương tiện và biến thiên. Các ngoại lệ không được kiểm soát hoặc sai lệch có thể dẫn đến các kết luận sai. Giả sử dữ liệu của bạn là ...

Làm thế nào để Tạo một mô hình Analytics tiên đoán với R Regression - núm vú

Bạn muốn tạo ra một dự đoán mô hình phân tích mà bạn có thể đánh giá bằng cách sử dụng các kết quả đã biết. Để làm điều đó, chúng tôi sẽ chia dữ liệu của chúng tôi thành hai bộ: một cho đào tạo mô hình và một để thử nghiệm mô hình. Một chia tách 70/30 giữa các tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra sẽ đủ. Hai dòng mã kế tiếp ...

Làm thế nào để xác định các mục tiêu kinh doanh cho một mô hình phân tích tiên đoán - núm vú

Một mô hình phân tích tiên đoán nhằm vào mục tiêu giải quyết vấn đề kinh doanh hoặc đạt được một kết quả kinh doanh mong muốn. Những mục tiêu kinh doanh đó trở thành mục tiêu của mô hình. Biết được những gì đảm bảo giá trị kinh doanh của mô hình bạn xây dựng - đó là không nhầm lẫn với tính chính xác của mô hình. Theo một cách giả thuyết, bạn có thể xây dựng mô hình chính xác để ...

Làm thế nào để tạo ra một mô hình học được giám sát với hồi quy logistic - núm vú

Sau khi bạn xây dựng phân loại đầu tiên của bạn > Làm thế nào để tạo ra một mô hình học được giám sát với Logistic Regression < mô hình tiên đoán để phân tích dữ liệu, tạo ra nhiều mô hình hơn như nó là một nhiệm vụ thực sự đơn giản trong scikit. Sự khác biệt thực sự duy nhất từ ​​mô hình này sang mô hình tiếp theo là bạn có thể phải điều chỉnh các thông số từ thuật toán sang thuật toán. Cách tải dữ liệu của bạn Mã này ...

Làm thế nào để Cluster của hàng xóm gần nhất trong phân tích Predictive - núm vú

Neighbors gần nhất là một thuật toán đơn giản được sử dụng rộng rãi trong phân tích tiên đoán để phân cụm dữ liệu bằng cách gán một mục vào một cụm bằng cách xác định các mục khác tương tự như nó. Một sử dụng điển hình của thuật toán Hàng xóm Gần nhất theo các bước sau: Lấy ra một ma trận tương tự từ các mục trong tập dữ liệu. Ma trận này, được gọi ...

Làm thế nào để đối phó với ngoại lệ gây ra bởi lỗi trong hệ thống - núm vú

Khi bạn dựa vào công nghệ hoặc dụng cụ để tiến hành công việc phân tích tiên đoán, một trục trặc ở đây hoặc ở đó có thể làm cho các công cụ này đăng ký các giá trị cực đoan hoặc bất thường. Nếu cảm biến đăng ký các giá trị quan sát không đáp ứng các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng cơ bản, chúng có thể gây ra sự gián đoạn thực sự được phản ánh trong dữ liệu. Một người thực hiện nhập dữ liệu, cho ...

Làm thế nào để giải thích các kết quả của một mô hình Phân tích dự báo Phân loại R - những núm vú

Trong phân tích tiên đoán là phân loại dữ liệu mới bằng cách dự đoán những gì lớp một mục tiêu của dữ liệu thuộc về, đưa ra một tập hợp các biến độc lập.

Làm thế nào để tạo ra các dữ liệu có nguồn gốc và giảm Dimensionality của nó cho Predictive Analytics - núm vú

Trong việc này > làm thế nào để tạo ra dữ liệu có nguồn gốc và giảm Dimensionality của nó cho Predictive Analytics thăm dò giai đoạn phân tích tiên đoán, bạn sẽ có được kiến ​​thức sâu sắc về dữ liệu của bạn - do đó sẽ giúp bạn chọn các biến liên quan để phân tích. Sự hiểu biết này cũng sẽ giúp bạn đánh giá kết quả mô hình của bạn. Nhưng trước hết bạn phải xác định và làm sạch dữ liệu để phân tích. Làm thế nào để tạo nguồn gốc ...

Cách tạo Analytics tiên đoán với dữ liệu và dữ liệu do người dùng tạo - núm vú

Hai cách để tạo ra hoặc triển khai phân tích tiên đoán: hoàn toàn dựa trên dữ liệu của bạn (không có kiến ​​thức về những gì bạn đang theo sau) hoặc với mục tiêu kinh doanh được đề xuất mà dữ liệu có thể hoặc không thể hỗ trợ. Bạn không phải lựa chọn một trong hai; hai cách tiếp cận có thể là ...

Làm thế nào để cài đặt Python và mô-đun máy học cho phân tích tiên đoán - những con vú <[SET:descriptionvi]Làm thế nào để cài đặt Python và mô-đun máy móc học để phân tích tiên đoán

Làm thế nào để cài đặt Python và mô-đun máy móc học để phân tích tiên đoán

Làm thế nào để tải dữ liệu trong một mô hình Phân tích Predictive Analytics R - núm vú

Bộ dữ liệu chúng tôi phân tích để đưa ra dự đoán là bộ dữ liệu Hạt giống, có thể tìm thấy ở kho máy học của UCI. Tập dữ liệu này có 210 quan sát và 7 thuộc tính cộng với nhãn. Nhãn là kết quả dự kiến ​​và được sử dụng để đào tạo và đánh giá độ chính xác của mô hình tiên đoán. Kết quả là ...

Cách Giới thiệu Bảng phân loại Dữ liệu Analytics tiên đoán vào doanh nghiệp của bạn - những con cần

Nếu doanh nghiệp của bạn vẫn chưa thực hiện việc phân loại dữ liệu Analytics tiên đoán sử dụng phân loại dữ liệu được sử dụng trong phân tích tiên đoán, có thể đã đến lúc giới thiệu nó như một cách để đưa ra các quyết định quản lý hoặc điều hành tốt hơn. Quá trình này bắt đầu với một bước điều tra: Xác định một khu vực có vấn đề trong kinh doanh nơi dữ liệu phong phú có sẵn nhưng hiện tại không được sử dụng để lái xe ...

Làm thế nào để dự đoán phân tích mới với R Regression - núm vú

Để Dự đoán phân tích với dữ liệu mới, sử dụng hàm với một danh sách bảy giá trị thuộc tính. Đoạn mã sau đây thực hiện công việc đó:> newPrediction newPrediction fit lwr upr ...

Làm thế nào để xác định 3 phân loại dữ liệu trong phân tích dự đoán - những con voi

Như là kết quả của việc kinh doanh, đã tập hợp được rất nhiều dữ liệu về doanh nghiệp và khách hàng của họ, thường được gọi là thông tin kinh doanh. Phân tích tiên đoán sử dụng dữ liệu này. Để giúp bạn phát triển các loại cho dữ liệu của bạn, những gì sau đây là một loại tổng hợp các loại dữ liệu được coi là thông minh kinh doanh: Dữ liệu hành vi xuất phát ...