Personlig finansiering

Bedre verden gjennom datalogi - dummier

Fordi datavitenskap innebærer komplekse metoder, tilnærminger og funn som du kan lett miste sikte på målet for et gitt prosjekt - ser så nært på barken på trærne som du glemmer å finne deg ut av skogen, med andre ord. Mange datavitenskapsmenn har bortkastet tonnevis av tid ...

Grunnleggende om R Programmering for Prediktiv Analytics - Dummies

R er et programmeringsspråk som er opprinnelig skrevet for statistikere for å gjøre statistiske analyse, inkludert prediktiv analyse. Det er åpen kildekode programvare, brukt mye i akademia for å undervise slike disipliner som statistikk, bioinformatikk og økonomi. Fra sin ydmyke begynnelse har den siden blitt utvidet til å gjøre datamodellering, datautvinning og prediktiv analyse. R har en veldig aktiv ...

Grunnleggende om innholdsbaserte prediktive Analytics-filtre - dummier

(Tagget søkeord) blant lignende elementer og brukerens profil for å gi anbefalinger. Når en bruker kjøper et element som har merket funksjoner, vil elementer med funksjoner som samsvarer med de originale elementene bli anbefalt. Jo flere funksjoner samsvarer, desto høyere er sannsynligheten som brukeren vil like ...

Grunnleggende om Prediktive Analytics Data-Klassifikasjoner Prosess - Dummies

På et brass-taks nivå, prediktive analytiske data klassifisering består av to faser: læringsfasen og prediksjonsfasen. Læringsfasen innebærer trening av klassifikasjonsmodellen ved å kjøre et utpekt sett av tidligere data gjennom klassifikatoren. Målet er å lære din modell å trekke ut og oppdage skjulte relasjoner og regler - den ...

Grunnleggende om dataklynger i Prediktiv analyse - dummier

Et datasett (eller datainnsamling) er et sett med elementer i prediktiv analyse. Et sett med dokumenter er for eksempel et datasett der dataelementene er dokumenter. Et sett med sosiale nettverk brukerinformasjon (navn, alder, venneliste, bilder og så videre) er et datasett hvor dataelementene er profiler av sosiale ...

Store data og elektriske verktøy - dummies

Et stort område hvor store data har påvirket elektriske verktøy er utviklingen av klare målere. Smarte målere gir et mer nøyaktig mål for energiforbruk ved å gi langt hyppigere avlesninger enn tradisjonelle målere. En smart meter kan gi flere avlesninger om dagen, ikke bare en gang i måneden eller en gang i kvartalet. ...

Store Data Analytics Solutions-leverandører - dummies

En rekke leverandører på markedet i dag støtter det voksende behovet med store dataløsninger for din virksomhet. Her er en liste over noen få løsninger som du kan finne interessant: IBM tar en bedriftstilnærming til store data og integrerer seg på tvers av plattformen, inkludert innlemming / bundling av analysen. Produktene inkluderer et lager ...

Grunnleggende om strukturerte og ustrukturerte data i forutsigende analyser - dummier

Data i databaser, dokumenter, e -mails og andre datafiler for prediktiv analyse kan kategoriseres enten som strukturerte eller ustrukturerte data. Strukturerte data er godt organisert, følger en konsistent rekkefølge, er relativt lett å søke og søke på, og kan lett nås og forstås av en person eller et dataprogram. Et klassisk eksempel ...

Grunnleggende om Uplift Predictive Analytics Modeller - Dummies

Så hvordan vet du at kunden du målrettet med å bruke predictive analytics ville ikke har jeg ikke kjøpt? For å klargjøre dette spørsmålet, kan du omstille det på flere forskjellige måter: Hvordan vet du at kunden ikke ville ha kjøpt selv om hun ikke fikk markedsføringskontakten fra deg? Hvordan vet du at hva ...

Grunnleggende om viktige teknologiske trender i Prediktiv Analytics - dummier

Tradisjonelle prediktive analytiske teknikker kan bare gi innsikt i grunnlag av historiske data. Dine data - både tidligere og innkommende - kan gi deg en pålitelig prediktor som kan hjelpe deg med å ta bedre beslutninger for å oppnå dine forretningsmål. Verktøyet for å oppnå dette målet er prediktiv analyse. Hvordan utforske prediktive analyser ...

Store data og helsetjenester - dummies

Helsetjenester er et område hvor store data har potensial til å gjøre dramatiske forbedringer i livskvalitet. Den økende tilgjengeligheten av massive datamengder og raskt økende datakraft kan gjøre det mulig for forskere å gjøre gjennombrudd, som for eksempel: Forutsi utbrudd av sykdommer. Få bedre forståelse av effektiviteten og siden ...

Store data og høyere utdanning - dummies

Store data gjør dramatiske endringer på utdanningsområdet. Et område som har vist bestemt løfte er datastyrt læringsprogrammer, som gir øyeblikkelig tilbakemelding til lærere. Dataene som samles inn fra disse programmene, kan gi viktig informasjon for å identifisere viktige utfordringer: Studenter som trenger ekstra hjelp Studenter som er klare til mer avansert materiale ...

Stor data og finans - dummies

Et område av finansbransjen som har blitt dramatisk påvirket av store data er handelsaktiviteter av banker og andre finansinstitusjoner. Et eksempel er høyfrekvent handel (HFT), en relativt ny modus for handel som avhenger av evnen til å utføre enorme volumer av handler i svært korte tidsintervaller. HFT-handelsmenn gjør ...

Store data og søkemotorer - dummies

Store data har gjort det mulig å utvikle svært dyktige søkemotorer. En søkemotor som finner nettsider basert på søkeord krever sofistikerte algoritmer og muligheten til å behandle et svimlende antall forespørsler. Her er fire av de mest brukte søkemotorene: Google Microsoft Bing Yahoo! Spør Bruken av Google ...

Store data og sosiale medier - dummies

Vil ikke være mulig uten store data. Sosiale medier nettsteder lar folk dele bilder, videoer, personlige data, kommentarer, og så videre. Noen av de beste eksemplene på sosiale medier nettsteder inkluderer disse: Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebook ble opprettet i 2004 av Harvard studenter. Det har siden vokst seg til det største sosiale medieområdet ...

Grunnleggende om brukerbaserte samarbeidsfiltre i Prediktiv analyse - dummier <[SET:descriptionno]Med en brukerbasert tilnærming

Med en brukerbasert tilnærming

10 Fenomenale ressurser for åpne data - dummier

ÅPne data er en del av en større trend mot en mindre restriktiv, mer åpen forståelse av ideen om immateriell eiendom, en trend som har vunnet enorm popularitet i løpet av det siste tiåret. Åpen data er data som er gjort offentlig tilgjengelig og kan brukes, gjenbrukes, bygges på og deles med andre. ...

Stor datastrømning i helsevesenet - dummies

Store data har stor betydning for helsevesenet - inkludert dets bruk i alt fra genetisk forskning til avansert medisinsk bildebehandling og forskning om å forbedre kvaliteten på omsorg. Mens det gjennomføres stor dataanalyse i hvert av disse områdene, er det viktig å fremme forskning, og det er en stor fordel å bruke denne informasjonen til klinisk medisin. ...

Stor data og forsikring - dummies

Forsikringsbransjen kunne ikke overleve uten muligheten til å samle og behandle betydelige datamengder . For å fastslå de riktige premiene for deres politikk, må forsikringsselskapene kunne analysere risikoen som forsikringstakere møter og være i stand til å bestemme sannsynligheten for at disse risikoene faktisk materialiserer. På grunn av betydelige økninger i ...

Stor datastrømning i energibransjen - dummies

Reduserer energiforbruket, finner nye kilder til fornybar energi, og Økende energieffektivitet er alle viktige store data mål for å beskytte miljøet og opprettholde økonomisk vekst. Store datamengder i bevegelse blir stadig mer overvåket og analysert i sanntid for å bidra til å nå disse målene. Mange store organisasjoner bruker en rekke ...

Stor data og værprognoser - dummies

Værvarsel har alltid vært svært utfordrende, gitt antall involverte variabler og komplekse samspill mellom disse variablene. Dramatiske økninger i evnen til å samle og behandle data har i stor grad forbedret værprognosemenns evne til å finne tid og alvor for orkaner, flom, snøstorm og andre værforhold. Et eksempel på ...

Store datavisualiseringsverktøy du kan bruke til predictive Analytics - dummies

Store data har potensial til å inspirere bedrifter til å ta bedre beslutninger gjennom prediktiv analyse. Det er viktig å være klar over verktøyene som raskt kan hjelpe deg med å skape god visualisering. Du vil alltid holde publikum engasjert og interessert. Her er noen populære visualiseringsverktøy for storskala bedriftsanalyse. De fleste av disse ...

Bisecting Funksjoner med Bisection Search Algorithm - dummies

En bisecting søkealgoritme er en metode for å halvere intervaller og søke for inngangsverdier for en kontinuerlig funksjon. Datavitenskapere bruker en biseksjonssøkalgoritme som en numerisk tilnærming for å finne en rask tilnærming til en løsning. Algoritmen gjør dette ved å søke og finne røttene av en kontinuerlig matematisk funksjon - det er ...

Store datamaskiner og forhandlere - dummies

Samler og opprettholder salgsrekorder for stort antall kunder. Utfordringen har alltid vært å sette disse dataene til god bruk. Ideelt sett vil en forhandler forstå de demografiske egenskapene til sine kunder og hvilke typer varer og tjenester de er interessert i å kjøpe. Den fortsatte forbedringen i databehandlingskapasiteten har ...

Store data arbeidsflyter - dummies

For å forstå store data arbeidsflyter, du må forstå hva en prosess er og hvordan den relaterer seg til arbeidsflyt i dataintensive miljøer. Prosesser pleier å være utformet som høyt nivå, ende-til-ende strukturer som er nyttige for beslutningstaking og normalisering av hvordan ting blir gjort i et selskap eller en organisasjon. I kontrast er arbeidsflyt oppgaveorienterte og ofte ...

Stor datastrømning med en offentlig politikkpåvirkning - dummies

Nesten alle områder av en by har evnen til å Bruk store data, enten i form av skatter, sensorer på bygninger og broer, trafikkmønsterovervåking, posisjonsdata og data om kriminell aktivitet. Å skape brukbare politikker som gjør byene tryggere, mer effektive og mer ønskelige steder å bo og jobbe krever samlingen og ...

Stor datastrømning med en miljøpåvirkning - dummies

Stor dataanalyse kan hjelpe i næringslivet, men det har også et miljømessig formål. Forskere måler og overvåker ulike egenskaper ved innsjøer, elver, hav, hav, brønner og andre vannmiljøer som støtter miljøforskning. Viktig forskning om vannvern og bærekraft er avhengig av sporing og forståelse av undervannsmiljøer og å vite hvordan de endres. ...

Bringe Data Journalism to Life: The Black Budget - dummies

Washington Post-historien "The Black Budget "Er et utrolig eksempel på datavitenskap i journalistikk. Da den tidligere NSA-entreprenøren Edward Snowden lekket ut en flokk av klassifiserte dokumenter, løsnet han en storm av kontrovers, ikke bare blant publikum, men også blant datajournalistene som hadde til oppgave å analysere dokumentene for historier. The ...

Boks Plott: Grafisk teknikk for statistiske data - dummier

En boksplot er utformet for å vise flere viktige statistikker for et datasett i form av et vertikalt rektangel eller en boks. Statistikken den kan vise, inkluderer følgende: Minimumsverdi Maksimumsverdi Første kvartil (Q1) Andre kvartil (Q2) Tredje kvartil (Q3) Interkvartilområde (IQR) Den første kvartelen av et datasett er en numerisk ...

Bygg en Predictive Analytics Model - dummies

Et vellykket prediktivt analyseprosjekt utføres trinnvis. Når du fordyper deg i detaljene i prosjektet, må du passe på disse store milepælene: Definere forretningsmål Prosjektet starter med å bruke et veldefinert forretningsmål. Modellen skal adressere et forretningsspørsmål. Det er klart at dette målet gir deg mulighet til å definere ...

Business-Centric Data Science - dummies

Virksomheten er kompleks. Datavitenskap er kompleks. Til tider er det lett å bli så opptatt av å se på trærne som du glemmer å se etter en vei ut av skogen. Det er derfor, i alle områder av virksomheten, ekstremt viktig å være fokusert på sluttmål. Til slutt, uansett hvilken linje av ...

Hvordan du bygger et prediktivt Analytics-team - dummier

For å samle ditt prediktive analyseteam, må du rekruttere forretningsanalytikere, datavitenskapere og informasjonsteknologer. Uavhengig av deres spesifikke kompetanseområder, bør gruppemedlemmene være nysgjerrige, engasjert, motiverte og glade for å grave så dypt som nødvendig for å gjøre prosjektet - og virksomheten - lykkes. Å få forretningskompetanse om bord ...

Kategorisering Modeller for Prediktiv Analytics - dummier

Modeller er nødvendige for å utføre prediktiv analyse. En modell er ingenting, men en matematisk representasjon av et segment av verden som folk er interessert i. En modell kan etterligne atferdsmessige aspekter av våre kunder. Det kan representere de ulike kundesegmentene. En velfungerende, godt tilpasset modell kan prognose - forutsi med høy nøyaktighet - det neste ...

Egenskaper ved Big Data Analysis - dummies

Stor dataanalyse har fått mye sprøytebruk nylig og med god grunn. Du må kjenne egenskapene til stor dataanalyse hvis du vil være en del av denne bevegelsen. Bedrifter vet at noe er der ute, men inntil nylig har ikke vært i stand til å minde det. Dette presser ...

Velge en R-distribusjon med maskinlæring i tankene

Velge en algoritme for forutsigende analyser - dummies

Ulike statistiske, data mining og maskinlæringsalgoritmer er tilgjengelige for bruk i din prediktive analysemodell. Du har bedre posisjon til å velge en algoritme etter at du har definert målene for modellen din og valgt dataene du vil jobbe med. Noen av disse algoritmene ble utviklet for å løse spesifikke forretningsproblemer, forbedre eksisterende algoritmer, eller gi ...

Klasser av Big Data Analytics - dummies

Eksisterende analytiske verktøy og teknikker vil være svært nyttige når det gjelder å gi mening om store data. Algoritmene som er en del av disse verktøyene, må imidlertid kunne arbeide med store mengder potensielt sanntids- og forskjellig data. En kompetent infrastruktur må være på plass for å støtte dette. Og leverandører som tilbyr analytikkverktøy vil også måtte sikre ...

Velge riktig algoritme for maskinlæring

Velge en Python Distribution med Machine Learning in Mind - dummies

Det er helt mulig å få en generisk kopi av Python og legg til alle nødvendige maskinlæringsbiblioteker til det. Prosessen kan være vanskelig fordi du må sørge for at du har alle nødvendige biblioteker i de riktige versjonene for å sikre suksess. I tillegg må du utføre konfigurasjonen som kreves for å gjøre ...

Klyngalgoritmer Brukes i Data Science - dummies

Du bruker klyngalgoritmer til å dele dine datasett inn i klynger med datapunkter som er mest liknende for et forhåndsdefinert attributt. Hvis du har et datasett som beskriver flere attributter om en bestemt funksjon og ønsker å gruppere datapunkter i henhold til deres attributter likheter, bruk deretter klyngalgoritmer. En enkel scatter plot av ...