Personlig finansiering

Klassifikasjonsalgoritmer Brukes i datavitenskap - dummies

Med klassifikasjonsalgoritmer, du tar et eksisterende datasett og bruker det du vet om å generere en prediktiv modell for bruk i klassifisering av fremtidige datapunkter. Hvis målet ditt er å bruke datasettet og dets kjente delsett til å bygge en modell for å forutsi kategoriseringen av fremtidige datapunkter, vil du ...

Data mining for dummies Cheat Sheet - dummies

Data mining er måten som vanlige forretningsmenn bruker en rekke data analyse teknikker for å avdekke nyttig informasjon fra data og sette denne informasjonen i praktisk bruk. Data minearrangører ikke oppstyr over teori og antagelser. De bekrefter deres funn ved testing. Og de forstår at ting forandrer seg, så da oppdagelsen som fungerte som ...

Datavitenskap: bruk av python til å utføre faktor og hovedkomponentanalyse - dummier

Datavitenskapere kan bruke python til å utføre faktor og hovedkomponentanalyse. SVD opererer direkte på de numeriske verdiene i data, men du kan også uttrykke data som et forhold mellom variabler. Hver funksjon har en viss variasjon. Du kan beregne variasjonen som variansen måler rundt gjennomsnittet. Jo mer variansen, den ...

Gjør senter eller spredning av et datasett endring over tid? - dummies

For tidsseriedata, er det viktig å vite om observasjonene fortsetter å ha det samme betyget over tid og om variansen av dataene endres over tid. Mange statistiske tester og prognoseteknikker er avhengige av denne antagelsen. Figuren viser en tidsserier av ExxonMobils daglige avkastning i løpet av 2013. Tidsserier ...

Ser dataene dine riktig ut? - dummies

De fleste datasettene kommer med en slags metadata, som egentlig er en beskrivelse av dataene i filen. Metadata inneholder vanligvis beskrivelser av formatene, noen indikasjon på hvilke verdier som er i hvert datafelt, og hva disse verdiene betyr. Når du står overfor et nytt datasett, må du aldri ta metadataene i ansiktet ...

E-handel og datatesting - dummies

I vekst, bruker du testmetoder for å optimalisere webdesign og meldinger slik at den utfører sitt absolutt beste med målgruppene som det er målrettet mot. Selv om test- og webanalysemetoder begge er ment å optimalisere ytelsen, går testingen ett lag dypere enn webanalysen. Du bruker webanalyser til å få en ...

Virksomhetsarkitektur for store data - dummier

I perspektiv er målet for å designe en arkitektur for dataanalyse ned til bygningen et rammeverk for å fange, sortere og analysere store data for å oppdage handlingsbare resultater. Det er ingen riktig måte å designe det arkitektoniske miljøet for stor dataanalyse. Imidlertid må de fleste designene oppfylle følgende krav ...

E-handel og webanalyse - dummier

Webanalyse kan beskrives som praksis med å generere, samle og gi mening om Internett-data for å optimalisere webdesign og strategi. Konfigurer webanalyseprogrammer for å overvåke og spore absolutt alle dine veksttaktikker og strategier, for uten denne informasjonen opererer du i mørket - og ingenting vokser i ...

Hvor mye spredning er det i dataene? - dummies

Når du arbeider med stor datastatistikk, identifiserer du spredningen av et datasett fra sentrum med flere forskjellige sammendragsforanstaltninger: varians, standardavvik, kvartiler, interkvartilstandsintervall (IQR). Variansen er gjennomsnittlig kvadrert avvik mellom elementene i datasettet og gjennomsnittet. For et utvalg av data beregnes variansen slik: hvor ...

Histogrammer: Grafisk teknikk for statistiske data - dummier

Et histogram er en graf som representerer sannsynlighetsfordelingen av en datasett. Et histogram har en serie vertikale streker hvor hver linje representerer en enkelt verdi eller en rekke verdier for en variabel. Høydene til stolpene angir frekvensene eller sannsynlighetene for de forskjellige verdiene eller verdier. For ...

Hvordan forutsigende Analytics øker forretningsforståelse - dummies

Predictive analytics gjør det mulig for virksomheten å ta smartere beslutninger, hvorav noen finner sted i virkeligheten. Det tillater bedrifter å forbedre alle aspekter av beslutningsprosesser - inkludert selvtillit i beslutninger basert på innsikt fra den grundige analysen av klarert informasjon. Prediktiv analyse hjelper din organisasjon til å forutsi fremtidige hendelser med tillit og ta optimale beslutninger ...

Hvordan forutsigende Analytics øker avkastningen på investeringer (ROI) - dummies

Predictive analytics kan hjelpe deg med å øke avkastning på investering (ROI) gjennom målrettede markedsføringskampanjer, forbedret risikovurdering og ledelse, redusering av driftskostnader og vedtak som kan treffes. Ved å implementere prediktiv analyse kan selskapene nøyaktig vurdere bedriftens nåværende tilstand, optimalisere driften og konkurrere mer effektivt med å skaffe markedsandel. Ved å score den prediktive ...

Hvordan Prediktiv Analytics brukes til å gjøre informerte beslutninger - dummier

Predictive analytics, riktig utviklet og anvendt, gjør dataene dine til nøkkelinnsikt, og gjør at du kan gjøre noe ved å ta informerte beslutninger om mange områder av bedriften din - basert på omfattende data. Større nøyaktighet ved å forutsi fremtidige hendelser er en fordel for seg selv, delvis fordi den kan brukes på så mange ...

Hvordan Prediktiv Analytics legger til Business Value - dummies

I et stadig mer konkurransedyktig miljø, trenger organisasjoner alltid måter å bli mer konkurransedyktige . Prediktiv analyse fant veien inn i organisasjoner som et slikt verktøy. Ved hjelp av teknologi i form av maskinlæringsalgoritmer, statistikk og data-mining teknikker, kan organisasjoner avdekke skjulte mønstre og trender i deres data som kan hjelpe til med operasjoner og strategi og hjelpe ...

Hvordan støttevektormaskinprediktiv analyse forutsetter fremtiden - dummies

Støttemodulmaskinen (SVM) er en prediktiv analyse data-klassifikasjonsalgoritme som tilordner nye dataelementer til en av merkede kategorier. SVM er i de fleste tilfeller en binær klassifikator; Det antas at de aktuelle dataene inneholder to mulige målverdier. En annen versjon av SVM-algoritmen, multiclass SVM, forsterker SVM til å bli brukt som ...

Slik velger du data grafikk - dummies

Følg disse tre trinnene for å teste og avgjøre om datagrafikken du velger å bruke i dataene dine, kan visualiseringer effektivt kommunisere dataens betydning: Omtale spørsmålene. Spør deg selv de spørsmålene som datavisualisering skal svare på, så se på din visualisering og avgjøre om svarene på disse spørsmålene hopper rett ...

Hvordan å adressere problemer i prediktiv analyse - dummies

Prediktiv modellering blir stadig mer populært som et verktøy for å håndtere mange aspekter av virksomheten. Sikre at dataanalyse er gjort riktig, vil øke tilliten til modellene som er ansatt - som i sin tur kan generere den nødvendige innkjøpet for prediktiv analyse for å bli en del av organisasjonens standard verktøykasse. Kanskje denne økende populariteten kommer fra ...

Hvordan å bruke noen kolonieklynger i forutsigende analyser - dummier

Et naturlig eksempel på selvorganiserende gruppe du kan søke i prediktiv analyse atferd er en koloni av maur på jakt etter mat. Myrene kollektivt optimaliserer sporet slik at det alltid tar den korteste ruten mulig for et matmål. Selv om du prøver å forstyrre en marsjarkoloni av maur og hindre dem fra å ...

Hvordan velge en algoritme for en prediktiv analyse modell - dummies

Ulike statistiske datautvinning , 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 ...

Hvordan du rydder data for forutsigbar analyse - dummies

Før du foretar en prediktiv analyse, må du lage sørg for at dataene er rene av fremmede ting før du kan bruke det i din modell. Dette inkluderer å finne og rette eventuelle poster som inneholder feilverdier, og forsøker å fylle ut eventuelle manglende verdier. Du må også avgjøre om du vil inkludere dupliserte poster ...

Slik konverterer du Raw Data til en Predictive Analysis Matrix - dummies

Før du kan trekke ut grupper av lignende dataposter fra datasettet for ditt prediktive analyseprosjekt, kan det hende du må representere dataene dine i et tabellformat kjent som en datamatrise. Dette er et preprocessing-trinn som kommer før dataklynging. Slik lager du en prediktiv analysematrise av termer i dokumenter Anta at ...

Hvordan du håndterer dupliserte verdier i dataene dine - dummier

Data lagres på forskjellige måter i forskjellige systemer. Så det er ingen overraskelse at når du samler og konsoliderer data fra ulike kilder, er det mulig at duplikater dukker opp. Spesielt er det som gjør en individuell rekord unik, forskjellig for forskjellige systemer. Et sammendrag av investeringskonto er vedlagt et kontonummer. En porteføljesammendrag kan ...

Hvordan man håndterer utjevningsapparater forårsaket av utenforstyrker - dummies

Vær sikker på at du kontrollerer nøye for utjevnene før de påvirker din prediktive analyse. Outliers kan forvride både data og data analyse. For eksempel vil enhver statistisk analyse utført med data som etterlater utelukker på plass ende opp med å skille midlene og avvikene. Ukontrollerte eller feilfortolkede utestengere kan føre til falske konklusjoner. Si dataene dine som ...

Hvordan du lager en prediktiv Analytics-modell med R-regresjon - dummies

Analysemodell som du kan evaluere ved å bruke kjente utfall. For å gjøre det, skal vi dele datasettet i to sett: en for trening av modellen og en for testing av modellen. En 70/30 deling mellom trening og testing av datasett vil være tilstrekkelig. De neste to kodelinjene ...

Hvordan å definere forretningsmål for en prediktiv analyse modell - dummies

Har en prediktiv analysemodell rettet mot løse et forretningsproblem eller oppnå et ønsket forretningsmessig utfall. Disse forretningsmålene blir modellens mål. Å vite det sikrer forretningsmessig verdi av modellen du bygger - som ikke skal forveksles med nøyaktigheten av modellen. Hypotetisk kan du bygge en nøyaktig modell for å ...

Hvordan du oppretter en overvåket læringsmodell med logistisk regresjon - dummier

Etter at du har bygget din første klassifisering prediktiv modell for analyse av dataene, skape flere modeller som det er en veldig enkel oppgave i scikit. Den eneste virkelige forskjellen fra en modell til den neste er at du må kanskje stille inn parametrene fra algoritmen til algoritmen. Slik laster du inn dataene dine Denne koden ...

Hvordan du håndterer utjevninger forårsaket av feil i systemet - dummier

Når du stole på teknologi eller instrumentering for å utføre en prediktiv analyseoppgave, kan en feil her eller der føre til at disse instrumentene registrerer ekstreme eller uvanlige verdier. Hvis sensorer registrerer observasjonsverdier som ikke oppfyller grunnleggende kvalitetskontrollstandarder, kan de produsere ekte forstyrrelser som reflekteres i data. Noen som utfører dataoppføring, for ...

Hvordan å forklare resultatene av en R Klassifiseringsprediktiv Analytics-modell - dummier

En annen oppgave i prediktiv analyse er å klassifisere nye data ved å forutsi hvilken klasse et målelement av data tilhører, gitt et sett med uavhengige variabler. Du kan for eksempel klassifisere en kunde etter type - si som en høyverdig kunde, en vanlig kunde eller en kunde som er klar til å bytte til en ...

Slik installerer du Anaconda på Linux - dummies

Før du bruker Python for datavitenskap, må du installere Anaconda. Du bruker kommandolinjen til å installere Anaconda på Linux - det er ikke noe grafisk installasjonsalternativ. Før du kan utføre installasjonen, må du laste ned en kopi av Linux-programvaren fra nettstedet Continuum Analytics. Følgende prosedyre skal fungere bra på ...

Slik identifiserer du data for Prediktiv Analytics - dummier

For ditt prediktive Analytics-prosjekt, må du identifisere Egnede datakilder, pooldata fra disse kildene, og sett den i et strukturert, godt organisert format. Disse oppgavene kan være svært utfordrende og vil sannsynligvis kreve nøye koordinering mellom ulike dataforvaltere over hele organisasjonen. Du må også velge variablene du skal ...

Slik genererer du avledede data og reduserer dens dimensionalitet for forutsigende Analytics - dummier

I dette letefase av prediktiv analyse, vil du få intim kjennskap til dataene dine - som igjen vil hjelpe deg med å velge de relevante variablene for å analysere. Denne forståelsen vil også hjelpe deg med å evaluere resultatene av modellen din. Men først må du identifisere og rense dataene for analyse. Hvordan generere avledet ...

Hvordan generere prediktiv analyse med data og brukerdrevne data - dummier

Det er to måter å gå på å generere eller implementere prediktiv analyse: Ut fra dataene dine (uten forkunnskaper om hva du er ute etter) eller med et foreslått forretningsmål som dataene kan eller ikke støtter. Du trenger ikke å velge den ene eller den andre; De to tilnærmingene kan være ...

Slik installerer du Python og maskinlæringsmodulen for forutsigbar analyse - dummier

Målet her er å bygge et par prediktive modeller ved hjelp av forskjellige klassifikasjonsalgoritmer. For å gjøre det, må du installere Python, maskininnlæringsmodulene og avhengighetene. Oppsettprosessen kan ta fra 30 minutter til en time, avhengig av din tilgjengelige Internett-hastighet og ditt erfaringsnivå når du installerer prosjekter som krever ...

Slik laster du dataene i en R Klassifisering Predictive Analytics Model - dummies

Datasettet Vi analyserer for å foreta en forutsigelse på, er frødatasettet, som finnes på UCI-maskinlæreregisteret. Denne datasettet har 210 observasjoner og 7 attributter pluss etiketten. Etiketten er det forventede resultatet og brukes til å trene og evaluere nøyaktigheten av den prediktive modellen. Utfallet som ...

Slik presenterer du Prediktive Analytics-dataklassifikasjoner til virksomheten din - Dummies

Hvis bedriften din ennå ikke har bruk data klassifisering utnyttet i prediktiv analyse, kanskje det er på tide å introdusere det som en måte å gjøre bedre ledelse eller operasjonelle beslutninger. Denne prosessen starter med et undersøkelsestrinn: Identifisering av et problemområde i virksomheten der det er rikelig med data tilgjengelig, men for tiden blir det ikke brukt til å kjøre ...

Hvordan nye analytiske forutsigelser med R-regresjon

Slik identifiserer du 3 datakategorier i Predictive Analysis - dummies

Som et resultat av å gjøre forretninger, selskaper har samlet masse data om deres virksomhet og kunder, ofte referert til som business intelligence. Prediktiv analyse bruker disse dataene. For å hjelpe deg med å utvikle kategorier for dataene dine, er det følgende en generell oversikt over hvilke typer data som betraktes som business intelligence: Behavioral data kommer fra ...

Slik laster du inn data i en SVM-overvåket læringsmodell - dummier

For prediktiv analyse, trenger du å laste inn dataene for algoritmen du skal bruke. Lasting av Iris-datasettet i scikit er like enkelt som å utstede et par kodelinjer fordi scikit allerede har opprettet en funksjon for å laste datasettet. Sepal Lengde Sepal Bredde Petal Lengde Petal Bredde Målklasse / Etikett 5. 1 3. 5 1. 4 ...

Hvordan du skisserer tester og testdata for predictive Analytics - dummies

Når dataene er klare og du skal begynne å bygge din prediktive modell for analyse, det er nyttig å skissere testmetoden din og utarbeide en testplan. Testing bør drives av de forretningsmålene du har samlet, dokumentert og samlet alle nødvendige data for å hjelpe deg med å oppnå. Rett utenfor flaggermuset bør du tenke ...

Slik viser du forretningsmål for forutsigende Analytics - dummies

For å forberede seg på analyse av dataene du har samlet, du har allerede satt deg ned med forretningsmannene og samlet målene de er ute etter. Nå må du gå i detalj, vurdere hvilke informasjonskilder som skal bidra til å nå målene, og velg variablene du vil analysere for operativ bruk. Forstå hva interessentene virkelig ...