Slik lagrer du dataene i en R Klassifiseringsprediktiv Analytics-modell - dummier
I rekkefølge For å kjøre en prediktiv analyse må du få dataene til et skjema som algoritmen kan bruke til å bygge en modell. For å gjøre det må du ta litt tid å forstå dataene og å vite strukturen. Skriv inn funksjonen for å finne ut av strukturen på dataene. ...
Hvordan velge designstil for datavisualiseringer - dummier
For å velge den mest hensiktsmessige designstilen for din data visualisering, må du først vurdere publikum og deretter bestemme hvordan du vil at de skal svare på din visualisering. Hvis du ønsker å lokke målgruppen til å ta en dypere, mer analytisk dykk inn i visualiseringen, bruk en designstil som induserer en beregning og ...
Slik vurderer du dine analytiske forventninger nøyaktig - dummier
Når du analyserer kvaliteten på en prediktiv modell, vil du ønsker å måle nøyaktigheten sin. Jo mer nøyaktig en prognose modellen gjør, jo mer nyttig er det for virksomheten, som er en indikasjon på kvaliteten. Dette er alt bra - bortsett fra når den forutsagte hendelsen er sjelden. I så fall er det høye ...
Hvordan du klargjør data for en prediktiv analyse modell - dummies
Når du har definert målene for modellen for prediktiv analyse, er neste trinn å identifisere og forberede dataene du vil bruke til å bygge din modell. Den generelle sekvensen av trinn ser slik ut: Identifiser datakilder. Data kan være i forskjellige formater eller oppholde seg på ulike steder. Identifiser hvordan du vil få tilgang til ...
Hvordan du klargjør data for forutsigbar analyse - dummies
Når du lærer et nytt programmeringsspråk, er det vanlig å skrive "hallo verden" -programmet. For maskinlæring og forutsigbar analyse, er det å lage en modell for å klassifisere Iris datasettet sitt "hello world" tilsvarende program. Dette er et ganske enkelt eksempel, men det er veldig effektivt å lære grunnleggende om maskinlæring og prediktiv analyse. ...
Slik kjører du treningsdata i en SVM-overvåket læringsmodell - dummier
Før du kan mate Support SVM-klassifikatoren med dataene som ble lastet for prediktiv analyse, må du dele det fulle datasettet i et treningssett og testsett. Heldigvis har scikit-learn implementert en funksjon som vil hjelpe deg å enkelt dele det fulle datasettet. Funksjonen train_test_split tar som input a ...
Hvordan man kan teste den prediktive analysemodellen - dummies
For å kunne teste den prediktive analysemodellen du bygget, du må dele datasettet i to sett: trening og test datasett. Disse datasettene skal velges tilfeldig og bør være en god representasjon av den faktiske befolkningen. Lignende data bør brukes til både opplærings- og testdatasettene. Normalt ...
Slik bruker du antagelser som er passende i Prediktive Analytics - dummies
Til tross for alt du har blitt fortalt om Forutsetninger som forårsaker problemer, forblir noen forutsetninger kjernen i en hvilken som helst prediktiv analysemodell. Disse antagelsene dukker opp i variablene valgt og vurdert i analysen - og disse variablene påvirker direkte nøyaktigheten av den endelige modellens utgang. Derfor er din klokeste forholdsregel på ...
Hvordan du søker dine forutsigende Analytics-data - dummies
For å bruke din forutsigbare analysedata du trenger å vite hvordan du finn informasjonen du vil finne. Det er to hovedkonsepter å søke på dataene dine i forberedelse for å bruke det i prediktiv analyse: Gjør deg klar til å gå utover det grunnleggende søkeordssøket Å gjøre dataene dine semantisk søkbare Slik bruker du søkeordbasert ...
Slik bruker du Big Data Analytics for å øke kundeloyalitet - dummies
Når du samler dine store data , hva er ditt neste skritt? I dag er kundeloyalitet avgjørende fordi kunden er i førersetet når det gjelder å velge mellom hvordan man samhandler med en tjenesteleverandør. Dette gjelder i mange bransjer. Kjøperen har mange flere kanalalternativer og er i økende grad ...
Slik bruker du kompleks hendelsebehandling for store data - dummier
Kompleks hendelsebehandling (CEP) er nyttig for store data fordi det er ment å administrere data i bevegelse. Kompleks hendelsebehandling er en teknikk for å spore, analysere og behandle data når hendelsen skjer. Denne informasjonen blir deretter behandlet og formidlet basert på forretningsregler og prosesser. Ideen bak CEP er å kunne ...
Hvordan bruke Apache Hadoop for Prediktive Analytics - dummies
Apache Hadoop er en gratis, åpen kildekode programvare plattform for skrive og kjøre applikasjoner som behandler en stor mengde data for prediktiv analyse. Det muliggjør distribuert parallellbehandling av store datasett generert fra forskjellige kilder. I hovedsak er det et kraftig verktøy for lagring og behandling av store data. Hadoop lagrer alle typer data, strukturert eller ...
Slik bruker du kurvefitting i Prediktiv Analytics - dummier
Kurvmontering er en prosess som brukes i prediktiv analyse i som målet er å lage en kurve som viser den matematiske funksjonen som best passer til de faktiske (opprinnelige) datapunktene i en dataserie. Kurven kan enten passere gjennom hvert datapunkt eller forbli i stor del av dataene, og ignorerer noen data ...
Slik bruker du datastreaming for store data - dummier
Noen ganger når bedrifter nærmer seg store data, står selskaper overfor med store mengder data og liten ide om hvor du skal dra neste. Angi datastreaming. Når en betydelig mengde data må behandles raskt i nær sanntid for å få innsikt, er data i bevegelse i form av streaming data det beste svaret. ...
Hvordan bruke Predictive Analysis Decision Trær å forutsi fremtiden - dummies
Et beslutningstreet er en tilnærming til prediktiv analyse som kan hjelpe deg med å ta avgjørelser. Anta for eksempel at du må bestemme om du skal investere en viss sum penger i en av tre forretningsprosjekter: en matvareforretning, en restaurant eller en bokhandel. En forretningsanalytiker har utarbeidet feilfrekvensen ...
Slik bruker du produktbaserte samarbeidsfiltre i Predictive Analysis - dummies
En av Amazonas anbefalede systemer for prediktiv analyse bruker elementbasert samarbeidsfiltrering - duler ut en stor beholdning av produkter fra bedriftsdatabasen når en bruker ser et enkelt element på nettsiden. Du vet at du ser på et objektbasert samarbeidsfiltersystem (eller ofte et innholdsbasert system) hvis det viser anbefalinger til deg på ...
Slik bruker du datautjevning i Prediktiv Analytics - dummier
Datautjevning i prediktiv analyse er i hovedsak forsøk å finne "signalet" i "støy" ved å kaste bort datapunkter som betraktes som "støyende". Tanken er å skarpere mønstrene i dataene og markere trender dataene peker på. Implikasjonen bak datautjevning er at dataene består av to deler: en ...
Slik bruker du overvåket Analytics for å trene prediktive modeller - dummies
I overvåket analyse, både innspill og foretrukket utdata er en del av treningsdataene. Den prediktive analysemodellen presenteres med de riktige resultatene som en del av læringsprosessen. Slik overordnet læring antar pre-klassifiserte eksempler: Målet er å få modellen til å lære av den tidligere kjente klassifiseringen, slik at den kan riktig merke ...
Hvordan du bruker Apache Mahout for Predictive Analytics - dummies
Et åpen kildekodeverktøy som er unikt nyttig i Prediktiv analyse er Apache Mahout. Dette maskinlæringsbiblioteket inneholder omfattende versjoner av clustering, klassifisering, samarbeidsfiltrering og andre data-miningalgoritmer som kan støtte en storskala prediktiv analysemodell. En svært anbefalt måte å behandle dataene som trengs for en slik modell, er å kjøre Mahout i ...
Slik bruker du linjære regresseringer i Prediktiv Analytics - dummier
Linjær regresjon er en statistisk metode som analyserer og finner forhold mellom to variabler. I predictive analytics kan den brukes til å forutsi en fremtidig numerisk verdi av en variabel. Tenk på et eksempel på data som inneholder to variabler: Tidligere data som består av ankomsttider for et tog og tilhørende forsinkelsestid. Anta at ...
Slik bruker du Prediktive Analytics til å tilfredsstille kunder - Dummies
Globale konkurransedrevne bedrifter reduserer prisene for å tiltrekke seg nye kunder. Heldigvis kan predictive analytics hjelpe her. Bedrifter strever etter å tilfredsstille sine kunder og få nye; kunder etterspør etterspørsel av høy kvalitet til billigere priser. Som et resultat av disse pressene, arbeider bedrifter med å levere den rette balansen mellom kvalitet og pris, til rett tid, ...
Hvordan du bruker Markov-modellen i Predictive Analytics - dummies
Markov-modellen er en statistisk modell som kan brukes i prediktiv analyse som er avhengig av sannsynlighetsteori. (Det er oppkalt etter en russisk matematiker hvis primære forskning var i sannsynlighetsteori.) Her er et praktisk scenario som illustrerer hvordan det fungerer: Tenk deg at du vil forutsi om Team X vil vinne morgendagens spill.
Hvordan du bruker Python til å velge de riktige variablene for datavitenskap - dummier
Velge rette variabler i python kan forbedre læringsprosessen i datavitenskap ved å redusere mengden støy (ubrukelig informasjon) som kan påvirke elevens estimater. Variabelt utvalg kan derfor effektivt redusere variansen av spådommer. For å involvere bare de nyttige variablene i trening og utelate de overflødige, vil du ...
Hvordan visualisere modellens analytiske resultater: skjulte grupperinger, dataklassifikasjoner og utjevningsmidler - dummies
Visualisering av resultatene av din prediktive analyse hjelper virkelig interessentene å forstå de neste trinnene. Her er noen måter å bruke visualiseringsteknikker til å rapportere resultatene av modellene dine til interessentene. Slik visualiserer du skjulte grupperinger i dataene Dataklyptering er prosessen med å oppdage skjulte grupper av relaterte elementer innen ...
Slik visualiserer du Prediktiv Analyse' Raw Data - Dummies
Et bilde er verdt tusen ord - spesielt når du prøver å få et godt håndtak på dine prediktive analysedata. Ved forbehandlingstrinnet, mens du forbereder dataene dine, er det vanlig å visualisere hva du har i hånden før du fortsetter til neste trinn. Du starter med å bruke et regneark som ...
Maskin Læring i Academia med Weka dummies
Weka (også tilgjengelig på Sourceforge. Net) er en samling maskin læringsalgoritmer skrevet i Java og utviklet ved University of Waikato, New Zealand. Hovedformålet med Weka er å utføre data-mining oppgaver, og i utgangspunktet brukte skolene det som læringsverktøy. Nå er verktøyet inkludert som en del av Pentaho business intelligence ...
Identifisere manglende data for maskinlæring - dummies
Selv om du har nok eksempler for hånden for å trene både enkle og komplekse maskinlæringsalgoritmer, må de presentere komplette verdier i funksjonene, uten manglende data. Å ha et ufullstendig eksempel gjør at alle signalene i og mellom funksjoner er umulige. Manglende verdier gjør det også vanskelig for algoritmen å lære under ...
Ser på grunnlaget for statistikk, maskinlæring og matematiske metoder i datavitenskap - dummies
Hvis statistikk er beskrevet som vitenskapen om å skaffe seg innsikt fra data, hva er forskjellen mellom en statistiker og en datavitenskapsmann? Godt spørsmål! Selv om mange oppgaver innen datalogi krever en god del statistisk kunnskap, er omfanget og bredden til en datavitenskapers kunnskap og ferdighetsgrunnlag forskjellig fra ...
Gjør datainnsamling for e-handelsvokst - dummies
Datavitenskap i e-handel serverer samme formål som det gjør i en annen disiplin - å skaffe verdifull innsikt fra rå data. I e-handel, leter du etter datainnsikt som du kan bruke til å optimalisere en merkets markedsavkastning på avkastning (ROI) og å drive vekst i hvert lag i salgstrakten. Hvordan ...
Maskinlæring: Lag dine egne egenskaper i data - dummier
Noen ganger er de rå dataene du får fra ulike kilder vil ikke ha de funksjonene som trengs for å utføre maskinopplæringsoppgaver. Når dette skjer, må du opprette dine egne funksjoner for å oppnå ønsket resultat. Å skape en funksjon betyr ikke at du lager data fra tynn luft. Du oppretter nye funksjoner fra eksisterende data. Forstå behovet ...
Gjør positive virkninger med miljøunderretning - dummier
Elva er et skinnende eksempel på hvordan miljøunderretningsteknologier kan brukes til å gjøre en positiv innvirkning. Denne gratis plattformen for åpen kildekode gjør det enklere å kartlegge og rapportere datavisualisering for valgovervåking, menneskerettighetsbrudd, miljøforringelse og katastroferisiko i utviklingsland. I et av sine nyere prosjekter har Elva jobbet med ...
Modellering Reisebehov i kriminell aktivitet - dummies
Modellering av reisevirksomheten til kriminell aktivitet lar deg beskrive og forutsi reisemønstre av kriminelle slik at rettshåndhevelse kan bruke denne informasjonen i taktisk responsplanlegging. Hvis du vil forutsi de mest sannsynlige ruterne som kriminelle vil ta mellom stedene der de starter og steder hvor ...
Matematisk Modellering med Markov Kjeder og Stokastiske Metoder - Dummies
En stokastisk modell er et verktøy som du kan bruke å estimere sannsynlige utfall når en eller flere modellvariabler endres tilfeldig. En Markov-kjede - også kalt en diskret tid Markov-kjede - er en stokastisk prosess som fungerer som en matematisk metode for å koble sammen en rekke tilfeldig genererte variabler som representerer ...
Gruvedrift Dine data ved hjelp av datalogi - dummies
I tiden med store data, virker det som organisasjoner av alle former og størrelser er på en ansettelsesoppdrag. De ønsker å ansette datavitenskapere slik at de kan bruke data og datainformert beslutningstaking for å gi verdier til organisasjonen og forbli konkurransedyktige. Dessverre forstår de fleste organisasjoner og deres ledere ikke helt ...
Manglende verdier i dataene dine - dummies
En av de mest vanlige og mest vanlige dataproblemer som skal behandles, mangler data. Filer kan være ufullstendige fordi poster ble tapt eller en lagringsenhet fylt opp. Eller enkelte datafelt kan ikke inneholde data for noen poster. Det første av disse problemene kan diagnostiseres ved bare å verifisere rekordtall for filer. ...
Nye arbeidsmuligheter med maskinlæring - dummies
Du kan finne mer enn noen få artikler som diskuterer tap av jobber at maskinlæring og tilhørende teknologier vil forårsake. Roboter utfører allerede en rekke oppgaver som pleide å ansette mennesker, og denne bruken vil øke over tid. Du må også ha vurdert hvordan disse nye bruksområdene kan koste deg ...
Faser av Data Mining Process - dummies Faser av Data Mining Processen
Cross-Industry Standard Prosess for Data Mining (CRISP-DM) > Faser av Data Mining Processen
Optimalisering av kryssvalideringsvalg i maskinlæring - dummies
Å Kunne validere en maskinlæringshypotese muliggjør effektivt ytterligere optimalisering av din valgte algoritme. Algoritmen gir det meste av prediktiv ytelse på dataene dine, gitt sin evne til å oppdage signaler fra data og tilpasse den sanne funksjonelle formen for prediktiv funksjon uten overfitting og generere stor variasjon av estimatene. Ikke ...
Roman Visualisering i Prediktiv Analytics - dummies
En visualisering kan representere en simulering ) i prediktiv analyse. Du kan følge opp en visualisering av en prediksjon med en simulering som overlapper og støtter prediksjonen. For eksempel, hva skjer hvis selskapet slutter å produsere produkt D? Hva skjer hvis en naturkatastrofe slår på hjemmekontoret? ...
Prediktiv Analytics: Å vite når du skal oppdatere modellen din - dummies
Så mye du kanskje ikke liker , din prediktive analysesjobb er ikke over når modellen din går live. Vellykket distribusjon av modellen i produksjon er ikke tid til å slappe av. Du må nøye overvåke nøyaktigheten og ytelsen over tid. En modell har en tendens til å nedbrytes over tid (noen raskere enn andre); og ...
Redaktørens valg
10 Tips for visuelt analysere og presentere data i Excel - dummies
Her er noen konkrete forslag om hvordan du med hell kan bruke diagrammer som dataanalyseværktøy i Excel, og hvordan du kan bruke diagrammer for å mer effektivt kommunisere resultatene av dataanalysen du gjør. Bruk riktig diagramtype Hva mange mennesker ikke skjønner er at du bare kan lage fem ...
10 Måter å forbedre Power Pivot Performance - dummies
Når du publiserer Power Pivot-rapporter på nettet, har du tenkt for å gi publikum den beste opplevelsen som er mulig. En stor del av denne erfaringen er å sikre at ytelsen er god. Ordet ytelse (som det gjelder applikasjoner og rapportering) er vanligvis synonymt med hastighet - eller hvor raskt et program utfører bestemte handlinger ...
Legger ekstra analyselagre til Excel-diagrammer - dummies
Det er ikke uvanlig å bli bedt om å legge til Ekstra analyse til din visualisering som vanligvis ikke er plottet på et Excel-diagram. For eksempel viser dette diagramet salg for hvert kvartal, men klienten vil kanskje også se prosentveksten i samme kvartal. De fleste Excel-analytikere oppfyller dette behovet med faktiske tekstbokser. ...
Redaktørens valg
Data Visualisering Storyboard: Dokumentasjon Key Performance Indicators (KPIs) - dummies
Forstå nøkkelmålinger som publikum må vise, overvåke eller spore er det siste skrittet i utviklingen av historien din. Enkelt sagt er en nøkkelindikator (KPI) en kjerne-måling som knytter seg direkte til selskapets mål. Gjennomføre scoping-workshops Den beste måten å jobbe med publikum på for å dokumentere KPI-er er ...
Data Visualisering Storyboard: Dokumentasjonsmål - dummies
Å Få en klar forståelse av målgruppens mål og eksisterende smertepunkter vil hjelpe du bestemmer hva du skal inkludere og - enda viktigere - hva som ikke skal inkluderes i storyboardet. Den enkleste måten å gjøre dette på, kan være å holde en liten planleggingsøkt som inkluderer executive sponsor (hvis det er en) og ...
Data Visualisering Storyboard: Identifisere målgruppen din - dummies
Det første trinnet i å utvikle et klart storyboard for deg datavisualisering identifiserer publikum. Hvem du bygger data visualisering for å bestemme hvilken type storyboard du utvikler og hvilket nivå av data du viser. Den enkleste måten å klassifisere målgruppen din er å se på to enkle komponenter: forretningsområde ...
Redaktørens valg
ACT-strategi for å multiplisere en horisontal matrise med en vertikal matrise - dummies
På ACT Matematisk test, du må sannsynligvis multiplisere par matriser som har enten en rad eller en kolonne. En enkel måte å formere en horisontal matrise med en vertikal matris er å sette opp et lite rutenett. Denne metoden lar deg fylle ut tallene for å få det riktige svaret. Matrix ...
ACT-strategi for å løse en matrise ved hjelp av en determinant-dummies
Er en determinant en vanlig operasjon utført på en firkantet matrise. På ACT Math-testen er den eneste determinantformelen du trenger å være kjent med, for en 2 x 2-matrise. Her er formelen for determinanten av Merk at determinanten av en matrise bare er et tall, ikke en matrise. Å ...
ACT Trick for Quadratics: Slik finner du raskt en Parabola-dummies retning
For å spare tid når du graver en kvadratisk funksjon på ACT Math-testen, kan du raskt bestemme retningen for parabolen ved hjelp av et enkelt triks basert på koeffisienten a. Dette trikset vedrører tegnet på variabelen a (i uttrykket ax2): Når a er positivt, er grafen konkav opp. I ...
