Prediktive romlige modeller for kriminalitetsanalyse - dummies
Du kan inkludere prediktive statistiske modeller i kriminalanalysemetoder for å produsere analyser som beskrive og forutsi hvor og hva slags kriminell aktivitet som sannsynligvis vil oppstå. Prediktive romlige modeller kan hjelpe deg med å forutsi oppførsel, sted eller kriminelle aktiviteter av gjentatte lovbrytere. Du kan også bruke statistiske metoder til spatio-temporal data for å fastslå ...
Forutsigende Analytics For Dummies Cheat Sheet - dummies
Et predictive analytics-prosjekt kombinerer utførelse av detaljer med storbilde-tenkning. Disse praktiske tipsene og sjekklistene vil bidra til å holde prosjektet ditt på skinner og ut av skogen.
Klargjøre dataene dine for Prediktiv Analytics - Dummies
Når du har definert målene for modellen, neste trinn i prediktiv analyse er å identifisere og forberede dataene du vil bruke til å bygge din modell. Følgende informasjon berører de viktigste aktivitetene. Den generelle sekvensen av trinn ser slik ut: Identifiser datakilder. Dataene kan være i forskjellige formater eller ...
Sannsynlighet Fordeler i statistisk analyse av Big Data - dummies
Sannsynlighetsfordelinger er en av mange statistiske teknikker som kan Brukes til å analysere data for å finne nyttige mønstre. Du bruker en sannsynlighetsfordeling for å beregne sannsynlighetene som er knyttet til elementene i et datasett: Binomialfordeling: Du vil bruke binomialfordelingen til å analysere variabler som bare kan antage en av to verdier. For ...
Quandl Open Data - dummies
Quandl er et Toronto-basert nettsted som har som mål å være en søkemotor for numeriske data. I motsetning til de fleste søkemotorer genereres imidlertid ikke databasen sin automatisk av edderkopper som kryper på nettet. I stedet fokuserer det på koblede data som er oppdatert via crowdsourcing - oppdatert manuelt via menneskelige kuratorer, med andre ord. Fordi de fleste økonomiske data er ...
Forebygging av datasikkerhetskatastrofer - dummies
Datasikkerhet er et stort problem for data miners. Nyhetsrapporter som beskriver nivået på personopplysninger i hendene på den amerikanske regjeringens sikkerhetsbyrå og brudd på kommersielle datakilder har økt offentlig bevissthet og bekymring. Et sentralt konsept i personvern er personlig identifiserbar informasjon (PII), eller data som kan ...
Regresjonsanalyse i statistisk analyse av store data - dummies
Regresjonsanalyse brukes til å estimere styrke og retning av forholdet mellom variabler som er lineært knyttet til hverandre. To variabler X og Y sies å være lineært relaterte hvis forholdet mellom dem kan skrives i form Y = mX + b hvor m er hellingen, eller ...
Stigningen av åpne data og dens rolle i forutsigende Analytics - dummies
ÅPne data kan bli et veldig nyttig verktøy for prediktiv analyse. Bob Lytle, administrerende direktør i rel8ed. til og sist kjent som den tidligere CIO i TransUnion Canada, er en ledende innsats for bruk av offentlig informasjon som en alternativ og strategisk datakilde for prediktiv modellering i finansielle tjenester og forsikringssektorer. Åpne ...
Statistikkrollens rolle i maskinlæring - dummies
Noen nettsteder på nettet vil ha deg til å tro at statistikk og maskinlæring er to helt forskjellige teknologier. For eksempel, når du leser Statistikk vs Maskinlæring, bekjempe! , du får ideen om at de to teknologiene ikke bare er forskjellige, men rettferdig fiendtlig mot hverandre. Faktum er at statistikk og maskinlæring har en ...
Søker etter data med Federal Data Portal - dummies
Før du begynner å søke etter data for å minke på data . gov, den føderale dataportalen, du må forstå en ting: Det er ingen data på nettstedet. Data. Gov er hjemmet til en datakatalog, en liste over datasettnavn med detaljer som beskrivelser, formater og nettadresser for å skaffe data og tilleggsinformasjon. Dataene selv ...
Likhet Metrics Brukes i Data Science - dummies
Både klynging og klassifisering er basert på å beregne likheten eller forskjellen mellom to datapunkter. Hvis datasettet ditt er numerisk - består av bare tallfelt og verdier - og kan portrettes på et n-dimensjonalt plott, er det forskjellige geometriske beregninger du kan bruke til å skalere dine flerdimensjonale data. Et n-dimensjonalt plot ...
Ser det du trenger å vite når du kommer i gang i datalogi - dummies
Store data er begrepet for data som har utrolig volum, hastighet og variasjon. Tradisjonell databaseteknologi er ikke i stand til å håndtere store data - det krever mer innovative data-utviklede løsninger. For å evaluere prosjektet ditt om det kvalifiserer som et stort dataprosjekt, vurder følgende kriterier: Volum: Mellom 1 terabytes / år og 10 petabytes / år. Velocity: ...
Tidsanalyse for kriminalitetsforebygging og overvåking - dummies
Den tidsmessige analysen av kriminaldata gir analyser som beskriver mønstre i kriminell aktivitet basert på tid. Du kan analysere tidlige kriminalitetsdata for å utvikle prescriptive analytics, enten gjennom tradisjonelle kriminalanalysemidler eller gjennom en datavitenskapelig tilnærming. Å vite hvordan man produserer prescriptive analytics fra tidsmessige kriminaldata gir deg mulighet til å gi beslutningsstøtte til ...
De 9 lovene om data mining: en referansehåndbok - dummies
Pioneropplæringsdata minearbejder Thomas Khabaza utviklet hans "ni lag av data mining" for å veilede nye data miners som de kommer ned til jobb. Denne referanseguideen viser deg hva hver av disse lovene betyr for ditt daglige arbeid. Første lov om data mining, eller "Business Goals Law": Forretningsmål er opprinnelsen til alle dataene ...
Scatter Plots: Grafisk teknikk for statistiske data - dummies
I motsetning til en stam- og bladplot, en scatter plot er ment å vise forholdet mellom to variabler. Det kan være vanskelig å se om det er et forhold mellom to variabler bare ved å se på de rå dataene, men med et spredningsdiagram blir alle mønstre som finnes i dataene mye lettere å se. En scatter ...
Big Data Paradox - dummies
Du finner en nyanse om stor dataanalyse. Det handler egentlig om små data. Selv om dette kan virke forvirrende og motvirke hele premisset, er små data produktet av stor dataanalyse. Dette er ikke et nytt konsept, og det er heller ikke kjent med folk som har gjort dataanalyser i lengden på ...
Kjører i Parallel Python for datalogi - dummies
De fleste datamaskiner i dag er multicore (to eller flere prosessorer i en enkeltpakke), noen med flere fysiske CPUer. En av de viktigste begrensningene i Python er at den bruker en enkelt kjerne som standard.
D3. js Bibliotek for datavisualisering - dummies
D3. js er et open-source JavaScript-bibliotek som har tatt datavisualiseringen verden med storm siden den første utgivelsen i 2011. Den ble opprettet (og vedlikeholdes) av Mike Bostock - den berømte datavisualiseringsguru og Graphics Editor for New York Times. Du kan bruke dette biblioteket til å lage høykvalitets datadrevne dokumenter (D3) i en ...
Skraping, innsamling og håndtering av dataloggerverktøy - dummies
Om du trenger data for å støtte en bedrift analyse eller en kommende journalistikkbit, kan nettskraping hjelpe deg med å spore interessante og unike datakilder. Ved nettskraping konfigurerer du automatiserte programmer og lar dem skure nettet for de dataene du trenger. Her er szome gratis verktøy som du kan bruke til å skrape ...
Stamplater: Grafisk Teknikk for Statistiske Data - Dummies
Stamme -og-plott er en grafisk enhet der fordelingen av et datasett er organisert av den numeriske verdien av observasjonene i datasettet. Diagrammet består av en "stamme", som viser de forskjellige kategoriene i dataene, og et "blad", som viser verdiene til de enkelte observasjonene i datasettet. For eksempel er ...
Spatial Crime Prediction and Monitoring - dummies
Du kan bruke GIS-teknologier, datamodellering og avansert romlig statistikk for å bygge informasjon produkter for prognose og overvåking av kriminell aktivitet. Romdata er tabelldata som er øremerket med romlig koordinatinformasjon for hver post i datasettet. Mange ganger har romlige datasett også et felt som indikerer en dato / tidattributt for hver ...
Løse virkelige problemer med nærmeste naboalgoritmer - dummier
Hierarkiske klyngalgoritmer - og nærmeste nabo , spesielt - brukes mye for å forstå og skape verdier fra mønstre i detaljhandelsbedriftsdata. I de følgende avsnittene er to kraftige tilfeller der disse enkle algoritmer brukes til å forenkle ledelse og sikkerhet i daglig detaljhandel. Se k-nærmeste naboalgoritmer i ...
Effekten av Streaming Data og CEP på Big Data - dummies
Både streaming data og kompleks arrangement Behandling har en enorm innvirkning på hvordan bedrifter kan gjøre strategisk bruk av store data. Med streaming data kan bedrifter behandle og analysere disse dataene i sanntid for å få umiddelbar innsikt. Det krever ofte en to-trinns prosess for å fortsette å analysere de viktigste funnene som ...
Tekst Analytics-verktøy for Big Data - dummies
Her er en oversikt over noen av spillerne i tekstanalysen stor datamarkedet. Noen er små mens andre er husstandsnavn. Noen kaller hva de gjør stor datatekstanalyse, mens noen bare refererer til det som tekstanalyse. Attensity for big data Attensity er et av de originale tekstanalyseselskapene ...
Problemet med å stole på bare en forutsigbar analyse - dummies
Som du antagelig antar, er prediktiv analyse ikke en eneste størrelse-passer-all aktivitet - og heller ikke resultatene en gang for alle. For at teknikken skal fungere riktig må du bruke den igjen og igjen over tid - slik at du trenger en helhetlig tilnærming som passer godt til bedriften din. Suksessen til ditt prediktive analyseprosjekt er avhengig av flere ...
Hva i Data Journalism - dummies
Det som i dataprofilisme refererer til historien av historien. I alle former for journalistikk må en journalist absolutt være i stand til å komme rett til poenget. Hold det klart, kortfattet og lett å forstå. Når du lager datavisualiseringer som følger med datagjournalistikkstykket, må du sørge for at den visuelle historien er lett ...
Begrensningene til dataene i Prediktiv Analytics - Dummies
Som med mange aspekter av alle forretningssystemer, data er en menneskelig skapelse - så det er greit å ha noen begrensninger på brukbarheten når du først får den. Her er en oversikt over noen begrensninger du sannsynligvis vil støte på: Dataene kan være ufullstendige. Manglende verdier, selv mangel på en del eller en betydelig ...
Betydningen av klynging og klassifisering i datalogi - dummies
Formålet med klynger og klassifikasjonsalgoritmer er å gi mening om og ekstrahere verdi fra store sett med strukturert og ustrukturert data. Hvis du jobber med store mengder ustrukturerte data, er det bare fornuftig å prøve å partisjonere dataene til en slags logiske grupperinger før du prøver å analysere det. Clustering og ...
Tidsserieanalyse i statistisk analyse av store data - dummies
En tidsserie er et sett med observasjoner av en enkelt variabel samlet over tid. Med tidsserieanalyse kan du bruke de statistiske egenskapene til en tidsserie for å forutsi fremtidige verdier av en variabel. Det er mange typer modeller som kan utvikles for å forklare og forutsi atferdene til a ...
MapReduce Programming Paradigm - dummies
MapReduce er et programmeringsparadigm som ble utviklet for å tillate parallell distribuert behandling av store datamengder , konvertere dem til sett med tuples, og deretter kombinere og redusere disse tuples i mindre sett med tuples. I layman er MapReduce designet for å ta store data og bruke parallell distribuert databehandling for å slå store data ...
Typene av datavisualiseringer - dummier
En datavisualisering er en visuell representasjon som er utformet for å formidle meningen og betydningen av data og datainnsikt. Siden datavisualiseringer er utviklet for et bredt spekter av ulike målgrupper, er forskjellige formål og ulike ferdighetsnivåer, det første trinnet for å designe en flott datavisualisering, å kjenne publikum. ...
Hvor dataene i datajournalistikk - dummies
Fra hvor er en historie avledet, og hvor går det? Hvis du holder disse viktige fakta i bakhodet, er publikasjonene du utvikler mer relevante for deres målgruppe. Hvorvidt aspektet i datalogistikk er litt tvetydig fordi det kan ...
Rollen til tradisjonell ETL i Big Data - dummies
ETL-verktøy kombinerer tre viktige funksjoner (ekstrakt, transform , last) som kreves for å få data fra ett stort datamiljø og sette det inn i et annet datamiljø. Tradisjonelt har ETL blitt brukt med batchbehandling i datalagringsmiljøer. Datavarehus gir bedriftsbrukere mulighet til å konsolidere informasjon for å analysere og rapportere om data relevant ...
Når i datadournalistikk - dummier
Som det gamle ordtaket går, er timing alt. Det er en verdifull ferdighet å vite hvordan du kan oppgradere gamle data slik at det er interessant for en moderne leser. På samme måte, i dataprofilisme er det viktig å holde øye med kontekstuell relevans og vite når det er den optimale tiden å lage og publisere en bestemt historie. Når ...
Tradisjonell og avansert analyse for store data - dummies
Hva gjør din virksomhet nå med alle dataene i alle dens former? Store data krever mange forskjellige tilnærminger til analyse, tradisjonelle eller avanserte, avhengig av at problemet løses. Noen analyser vil bruke et tradisjonelt datalager, mens andre analyser vil dra nytte av avansert predictive analytics. Behandling av store data holistisk krever mange ...
Trening, validering og testing i maskinlæring - dummies
I en perfekt verden, kan du utføre en test på data som maskinalæringsalgoritmen din aldri har lært fra før. Imidlertid er det ikke alltid mulig å vente på friske data når det gjelder tid og kostnader. Som et første enkelt middel kan du tilfeldig dele dataene dine i trenings- og testsett. Den felles splittelsen er ...
Den mest viktige data mining ferdighet - dummies
En data miningernes funn har bare verdi dersom en beslutningstaker er villig til handle på dem. Som data minearrangør vil din innflytelse bare være like god som din evne til å overtale noen - en klient, en leder, en regjeringsbureaukrat - av sannheten og relevansen av informasjonen du må dele. ...
Hva er de viktigste egenskapene til et datasett? - dummies
Før du utfører noen type statistisk analyse, er det viktig å forstå innholdet av dataene som analyseres. Du kan bruke EDA til å identifisere egenskapene til et datasett for å bestemme de mest hensiktsmessige statistiske metodene for å søke på dataene. Du kan undersøke flere typer egenskaper med EDA-teknikker, inkludert følgende: ...
Visualisere med Knime og RapidMiner for maskinlæring - dummies
Mennesker har en forferdelig tid å visualisere abstrakte data, og Noen ganger blir maskinlæringsproduksjonen ekstremt abstrakt. Du kan bruke et grafisk utdataverktøy slik at du kan visualisere hvordan dataene faktisk vises. Knime og RapidMiner utmerker seg ved oppgaven ved å hjelpe deg med å enkelt produsere grafikk av høy kvalitet. Deres bruk for ulike typer data ...
Ved hjelp av Python Ecosystem for Data Science - dummies
Må du laste inn biblioteker for å kunne utføre datavitenskapsoppgaver i python Her er en oversikt over bibliotekene du kan bruke til datavitenskap. Disse bibliotekene kan utføre flere funksjoner for datavitenskaperen. Å få tilgang til vitenskapelige verktøy ved hjelp av SciPy SciPy-stakken inneholder en rekke andre biblioteker som du også kan laste ned ...