Tài chính Cá nhân

Tiên đoán Analytics: Biết khi nào cập nhật mô hình của bạn - những con cần gấp

Nhiều như bạn không thích nó , công việc phân tích tiên đoán của bạn vẫn chưa kết thúc khi mô hình của bạn hoạt động. Triển khai thành công mô hình trong sản xuất không có thời gian để thư giãn. Bạn sẽ cần theo dõi chặt chẽ tính chính xác và hiệu suất của nó theo thời gian. Một mô hình có xu hướng suy thoái theo thời gian (một số nhanh hơn những người khác); và ...

Chuẩn bị dữ liệu của bạn cho Analytics tiên đoán - núm vú

Khi bạn xác định mục tiêu của mô hình, bước tiếp theo trong phân tích tiên đoán là xác định và chuẩn bị dữ liệu bạn sẽ sử dụng để xây dựng mô hình của mình. Các thông tin sau đây đề cập đến các hoạt động quan trọng nhất. Trình tự các bước chung chung như sau: Xác định nguồn dữ liệu của bạn. Dữ liệu có thể ở các định dạng khác nhau hoặc ...

Quandl Mở dữ liệu - núm vú

Quandl là một trang web dựa trên Toronto nhằm mục đích là công cụ tìm kiếm dữ liệu số. Không giống hầu hết các công cụ tìm kiếm, tuy nhiên, cơ sở dữ liệu của nó không phải là tự động tạo ra bởi nhện thu thập dữ liệu web. Thay vào đó, nó tập trung vào dữ liệu được liên kết được cập nhật thông qua crowdsourcing - cập nhật bằng tay qua người giám sát của con người, nói cách khác. Bởi vì hầu hết dữ liệu tài chính là ...

Ngăn ngừa thiên tai dữ liệu - những núm vú

Dữ liệu riêng tư là một vấn đề lớn đối với các thợ mỏ dữ liệu. Báo cáo đưa ra mức độ dữ liệu cá nhân trong tay của Cơ quan An ninh Quốc gia của Hoa Kỳ và việc vi phạm các nguồn dữ liệu thương mại đã nâng cao nhận thức và quan tâm của công chúng. Một khái niệm trung tâm về bảo mật dữ liệu là thông tin nhận dạng cá nhân (PII), hoặc bất kỳ dữ liệu nào có thể ...

Hồi quy Phân tích trong Phân tích Thống kê Dữ liệu lớn - núm vú

Phân tích hồi quy được sử dụng để ước tính cường độ và hướng mối quan hệ giữa các biến liên quan tuyến tính với nhau. Hai biến X và Y được cho là liên quan tuyến tính nếu mối quan hệ giữa chúng có thể được viết dưới dạng Y = mX + b trong đó m là độ dốc, hoặc ...

Sự gia tăng dữ liệu mở và vai trò của nó trong phân tích dự đoán - những con vú

Mở Dữ liệu có thể trở thành một công cụ rất hữu ích để phân tích tiên đoán. Bob Lytle, Giám đốc điều hành của rel8ed. và gần đây nhất được gọi là CIO cũ của TransUnion Canada đang dẫn đầu việc sử dụng thông tin công cộng như một nguồn dữ liệu chiến lược và thay thế cho mô hình tiên đoán trong ngành dịch vụ tài chính và bảo hiểm. Mở ...

Thống kê mạnh mẽ và dữ liệu lớn - núm vú

Một thống kê được cho là mạnh mẽ nếu nó không bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự hiện diện của ngoại vi. Ví dụ, trung bình không phải là mạnh mẽ bởi vì nó có thể bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự có mặt của các ngoại lệ. Mặt khác, trung bình là mạnh mẽ - nó không bị ảnh hưởng bởi các bên ngoài. Ví dụ, giả sử các dữ liệu sau đây ...

Vai trò của Thống kê trong Học máy - núm vú

Một số trang web trực tuyến có thể bạn tin rằng thống kê và học máy là hai công nghệ hoàn toàn khác nhau. Ví dụ: khi bạn đọc Thống kê với Học máy, hãy chiến đấu! , bạn nhận được ý tưởng rằng hai công nghệ không chỉ khác nhau, mà còn rất thù địch với nhau. Thực tế là thống kê và học máy có một ...

Sử dụng Cross Validation trong Học Máy - núm vú

ĐôI khi, học máy đòi hỏi rằng bạn sẽ cần sử dụng qua xác nhận. Một vấn đề đáng chú ý với việc chia tách tập huấn / tập kiểm tra là bạn đang thực sự đưa ra sự thiên vị vào thử nghiệm của mình vì bạn đang giảm kích thước dữ liệu đào tạo trong mẫu. Khi bạn tách dữ liệu của mình, bạn có thể thực sự giữ một số ví dụ hữu ích ngoài việc đào tạo. ...

Tìm kiếm Dữ liệu với Cổng Dữ liệu Liên bang - đầu

Trước khi bạn bắt đầu tìm kiếm dữ liệu để khai thác dữ liệu . gov, cổng thông tin liên bang, bạn phải hiểu một điều: Không có dữ liệu trên trang web. Dữ liệu. gov là nơi lưu trữ dữ liệu, danh sách các tên dữ liệu với các chi tiết như mô tả, định dạng và url để có được dữ liệu và thông tin bổ sung. Bản thân dữ liệu ...

Sự tương đồng Các chỉ số được sử dụng trong khoa học dữ liệu - nồng độ

Cả việc phân cụm và phân loại dựa trên tính toán sự tương tự hoặc khác biệt giữa hai điểm dữ liệu. Nếu tập dữ liệu của bạn là số - chỉ bao gồm các trường số và giá trị - và có thể được miêu tả trên một đồ thị n chiều, sau đó có các số liệu hình học khác nhau mà bạn có thể sử dụng để mở rộng dữ liệu đa chiều của bạn. Một n-chiều lô ...

Nhìn thấy những gì bạn cần biết khi bắt đầu vào khoa học dữ liệu - những cái đầu

Theo truyền thống, dữ liệu lớn là thuật ngữ cho dữ liệu có khối lượng đáng kinh ngạc, vận tốc và đa dạng. Các công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống không có khả năng xử lý dữ liệu lớn - đòi hỏi các giải pháp sáng tạo về thiết bị dữ liệu hơn. Để đánh giá dự án của bạn cho dù nó đủ điều kiện như là một dự án dữ liệu lớn, hãy xem xét các tiêu chí sau: Khối lượng: Từ 1 terabyte / năm đến 10 petabytes / năm Vận tốc:

9 Luật khai thác dữ liệu: Hướng dẫn tham khảo - số đầu

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

Các dữ liệu lớn Paradox - núm vú

Bạn sẽ tìm thấy một sắc thái về phân tích dữ liệu lớn. Nó thực sự về dữ liệu nhỏ. Mặc dù điều này có thể gây nhầm lẫn và phản đối toàn bộ tiền đề, dữ liệu nhỏ là sản phẩm của phân tích số liệu lớn. Đây không phải là một khái niệm mới, cũng không phải là không quen thuộc với những người đã làm phân tích dữ liệu cho bất kỳ chiều dài ...

Chạy trong Parallel Python cho Khoa học Dữ liệu - những con vú

Phần lớn các máy tính ngày nay là đa lõi (hai hoặc nhiều bộ vi xử lý một gói), một số có nhiều CPU vật lý. Một trong những hạn chế quan trọng nhất của Python là nó sử dụng một lõi đơn theo mặc định. Các dự án khoa học dữ liệu yêu cầu khá nhiều ...

D3. js Thư viện cho Trực quan Dữ liệu - núm vú

D3. js là một thư viện JavaScript mã nguồn mở, nó lấy dữ liệu của thế giới vào cơn bão kể từ lần phát hành đầu tiên vào năm 2011. Nó được tạo ra bởi Mike Bostock - nhà kiến ​​trúc sư dữ liệu nổi tiếng và là biên tập viên của New York Times. Bạn có thể sử dụng thư viện này để tạo Tài liệu hướng dẫn Có chất lượng cao (D3) trong một ...

Cạo, thu thập và xử lý các công cụ khoa học dữ liệu - núm vú

Cho dù bạn cần dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp phân tích hoặc một phần báo chí sắp tới, việc cạo web có thể giúp bạn theo dõi các nguồn dữ liệu độc đáo và thú vị. Trong việc cạo trang web, bạn đã thiết lập các chương trình tự động và sau đó cho phép họ tìm kiếm dữ liệu bạn cần. Dưới đây là các công cụ miễn phí của szome mà bạn có thể sử dụng để cạo ...

Lô-lá-lá: Kỹ thuật đồ họa cho dữ liệu thống kê

Một thân cây lá và lá là một thiết bị đồ họa, trong đó việc phân phối một tập dữ liệu được tổ chức bởi giá trị số của các quan sát trong bộ dữ liệu. Biểu đồ bao gồm một "thân cây", thể hiện các loại khác nhau trong dữ liệu và "lá", cho thấy các giá trị của các quan sát cá nhân trong bộ dữ liệu. Ví dụ, ...

Giải quyết các vấn đề Real-World với các Thuật toán Láng giềng gần nhất - các núm vú

Các thuật toán phân cụm theo phân cấp - , đặc biệt - được sử dụng rộng rãi để hiểu và tạo ra giá trị từ các mẫu trong dữ liệu kinh doanh bán lẻ. Trong các đoạn văn sau đây là hai trường hợp mạnh mẽ, trong đó các thuật toán đơn giản đang được sử dụng để đơn giản hóa việc quản lý và bảo mật trong các hoạt động bán lẻ hằng ngày. Xem các thuật toán k-neighbor gần nhất ...

Tác động của dữ liệu luồng và CEP đối với dữ liệu lớn - núm vú

Cả luồng dữ liệu và sự kiện phức tạp Chế biến có ảnh hưởng rất lớn đến cách các công ty có thể sử dụng chiến lược các dữ liệu lớn. Với dữ liệu phát trực tuyến, các công ty có thể xử lý và phân tích dữ liệu này trong thời gian thực để có được cái nhìn sâu sắc ngay lập tức. Nó thường đòi hỏi một quá trình hai bước để tiếp tục phân tích các kết quả chính mà ...

Văn bản Công cụ Analytics cho dữ liệu lớn - núm vú

ĐâY là tổng quan về một số người chơi trong phân tích văn bản lớn thị trường dữ liệu. Một số nhỏ trong khi một số khác là tên hộ gia đình. Một số gọi những gì họ làm phân tích dữ liệu lớn dữ liệu, trong khi một số chỉ cần tham khảo nó như phân tích văn bản. Tầm quan trọng của dữ liệu lớn Attensity là một trong những công ty phân tích văn bản gốc ...

Vấn đề chỉ dựa vào Phân tích tiên đoán Chỉ có một - núm vú

Như bạn có thể đoán, các phân tích tiên đoán là không phải là một hoạt động phù hợp với tất cả - cũng không phải là kết quả của nó một lần và cho tất cả. Để kỹ thuật hoạt động chính xác, bạn phải áp dụng nó một lần nữa và qua thời gian - vì vậy bạn sẽ cần một cách tiếp cận tổng thể phù hợp với doanh nghiệp của bạn. Sự thành công của dự án phân tích tiên đoán của bạn phụ thuộc vào nhiều ...

Hạn chế của Dữ liệu trong Analytics Predictive - núm vú

Cũng như nhiều khía cạnh của bất kỳ hệ thống, dữ liệu kinh doanh nào là một sáng tạo của con người - do đó, nó có ý nghĩa để có một số giới hạn về khả năng sử dụng của nó khi bạn lần đầu tiên có được nó. Dưới đây là tổng quan về một số hạn chế mà bạn có thể gặp phải: Dữ liệu có thể không đầy đủ. Thiếu các giá trị, thậm chí là thiếu một phần hoặc một số đáng kể ...

Tầm quan trọng của Clustering và Phân loại trong Dữ liệu Khoa học - núm vú

Mục đích của thuật toán phân cụm và phân loại là để làm cho tinh thần và trích xuất giá trị từ các tập hợp lớn các dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Nếu bạn đang làm việc với khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, chỉ cần cố gắng phân chia dữ liệu thành một số loại hợp lý trước khi phân tích nó. Clustering và ...

Phân tích chuỗi thời gian trong phân tích thống kê dữ liệu lớn - đầu

Một chuỗi thời gian là một tập các quan sát của một biến được thu thập theo thời gian. Với phân tích chuỗi thời gian, bạn có thể sử dụng các thuộc tính thống kê của chuỗi thời gian để tiên đoán các giá trị tương lai của một biến. Có nhiều loại mô hình có thể được phát triển để giải thích và dự đoán hành vi của một ...

Các kiểu dữ liệu Hình dung - núm vú

Một sự hình dung dữ liệu là một sự biểu diễn trực quan được thiết kế nhằm mục đích truyền đạt ý nghĩa và ý nghĩa của dữ liệu và thông tin chi tiết. Do hình ảnh hóa dữ liệu được thiết kế cho toàn bộ các đối tượng, mục đích khác nhau và các cấp độ kỹ năng khác nhau, bước đầu tiên để thiết kế một hình ảnh hóa dữ liệu tuyệt vời là biết đối tượng của bạn. ...

Trường hợp Dữ liệu Báo chí - số đầu

Dữ liệu và câu chuyện luôn có liên quan đến một số nơi hơn những nơi khác. Từ đâu có câu chuyện xuất phát, và nó đang diễn ra ở đâu? Nếu bạn lưu ý những sự kiện quan trọng này trong tâm trí, các ấn phẩm bạn phát triển có liên quan nhiều hơn đến khán giả dự định của họ. Các khía cạnh trong báo chí dữ liệu là một chút mơ hồ vì nó có thể ...

Cho các mô hình triển khai có thể triển khai cho Analytics tiên đoán - núm vú

Để đảM bảo triển khai thành công dự đoán bạn đang xây dựng, bạn sẽ cần phải suy nghĩ về việc triển khai rất sớm. Các bên liên quan kinh doanh nên có một cái nhìn về mô hình cuối cùng. Do đó, khi bắt đầu dự án, hãy chắc chắn nhóm của bạn thảo luận về độ chính xác yêu cầu của mô hình dự định ...

Vai trò của ETL truyền thống trong các Tập dữ liệu lớn - đầu ngón tay

Các công cụ eTL kết hợp ba chức năng quan trọng , tải) cần thiết để lấy dữ liệu từ một môi trường dữ liệu lớn và đưa nó vào môi trường dữ liệu khác. Theo truyền thống, ETL đã được sử dụng với việc xử lý hàng loạt trong môi trường kho dữ liệu. Các kho dữ liệu cung cấp cho người dùng doanh nghiệp một cách hợp nhất các thông tin để phân tích và báo cáo dữ liệu có liên quan ...

Khi vào Báo chí Dữ liệu - những con vú

Như câu châm ngôn cũ đi, thời gian là tất cả mọi thứ. Đó là một kỹ năng có giá trị để biết làm thế nào để làm mới lại dữ liệu cũ để nó là thú vị cho một độc giả hiện đại. Tương tự như vậy, trong báo chí dữ liệu, bắt buộc phải theo dõi sự liên quan theo ngữ cảnh và biết khi nào là thời điểm tối ưu để tạo ra và xuất bản một câu chuyện cụ thể. Khi ...

Phân tích truyền thống và nâng cao cho dữ liệu lớn - núm vú

Doanh nghiệp của bạn làm gì với tất cả dữ liệu trong tất cả các hình thức của nó? Dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều phương pháp khác nhau để phân tích, truyền thống hoặc tiên tiến, tùy thuộc vào vấn đề được giải quyết. Một số phân tích sẽ sử dụng kho dữ liệu truyền thống, trong khi các phân tích khác sẽ tận dụng các phân tích tiên đoán tiên tiến. Quản lý các dữ liệu lớn một cách toàn diện đòi hỏi nhiều ...

ĐàO tạo, xác nhận và kiểm tra trong học máy - những con vú

Trong một thế giới hoàn hảo, bạn có thể thực hiện một bài kiểm tra về dữ liệu mà thuật toán học máy của bạn chưa bao giờ học được từ trước. Tuy nhiên, chờ đợi dữ liệu mới không phải lúc nào cũng khả thi về mặt thời gian và chi phí. Là một phương thuốc đơn giản đầu tiên, bạn có thể phân chia dữ liệu của bạn một cách ngẫu nhiên thành tập huấn luyện và bộ kiểm tra. Sự phân chia thông thường là ...

Kỹ năng khai thác dữ liệu quan trọng nhất

Các thuộc tính chính của một bộ dữ liệu là gì? - núm vú

Trước khi thực hiện bất kỳ loại phân tích thống kê nào, sự hiểu biết bản chất của dữ liệu được phân tích là cần thiết. Bạn có thể sử dụng EDA để xác định các thuộc tính của một tập dữ liệu để xác định các phương pháp thống kê phù hợp nhất để áp dụng cho dữ liệu. Bạn có thể điều tra một số loại thuộc tính với kỹ thuật EDA, bao gồm: Các <...

Hình dung với Knime và RapidMiner cho Học Máy - con người

Con người có một thời gian khủng khiếp hình dung dữ liệu trừu tượng và đôi khi máy học đầu ra trở nên cực kỳ trừu tượng. Bạn có thể sử dụng một công cụ xuất ra đồ họa để bạn có thể hình dung ra dữ liệu thực sự xuất hiện như thế nào. Knime và RapidMiner vượt trội trong công việc bằng cách giúp bạn dễ dàng tạo ra đồ họa chất lượng cao. Sử dụng các loại dữ liệu khác nhau ...

Bằng cách sử dụng Python Ecosystem for Data Science - núm vú

Bạn cần tải thư viện để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu bằng Python. Dưới đây là tổng quan về các thư viện bạn có thể sử dụng cho khoa học dữ liệu. Các thư viện này có thể thực hiện nhiều chức năng cho các nhà khoa học dữ liệu. Truy cập các công cụ khoa học bằng cách sử dụng SciPy Tệp SciPy chứa một loạt các thư viện khác mà bạn cũng có thể tải xuống ...

Bằng cách sử dụng Thống kê không gian để dự đoán sự biến đổi môi trường qua không gian - núm vú

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan để truyền đạt thông tin khoa học dữ liệu - những cái đầu

Tất cả thông tin và cái nhìn sâu sắc trên thế giới là vô ích nếu nó không thể được truyền đạt. Nếu các nhà khoa học dữ liệu không thể truyền đạt được những phát hiện của họ tới người khác, những dữ liệu có thể có tiềm ẩn sẽ không được khai thác. Sau các thực tiễn tốt nhất rõ ràng và cụ thể trong thiết kế trực quan dữ liệu có thể giúp bạn phát triển các hình ảnh hóa giao tiếp theo một cách rất cao ...

Trung tâm Dữ liệu là gì? - núm vú

Bạn xác định trung tâm của một tập dữ liệu với một số các biện pháp tóm tắt khác nhau. Bao gồm cả ba lớn: trung bình, trung vị và chế độ. Bạn tính trung bình của một tập dữ liệu bằng cách cộng giá trị của tất cả các phần tử và chia cho tổng số các phần tử. Ví dụ, giả sử một tập dữ liệu nhỏ bao gồm số ...