Persoonlijke financiën

Predictive Analytics-gegevensclassificaties introduceren in uw bedrijf - dummies

Als uw bedrijf nog moet gebruik gegevensclassificatie die wordt gebruikt in voorspellende analyses, misschien is het tijd om het te introduceren als een manier om betere beheers- of operationele beslissingen te nemen. Dit proces begint met een onderzoeksstap: het identificeren van een probleemgebied in het bedrijf waar voldoende gegevens beschikbaar zijn maar momenteel niet wordt gebruikt om te rijden ...

Nieuwe analysevoorspellingen maken met R-regressie - dummies

Om met nieuwe gegevens analytische voorspellingen te doen, u gebruik de functie met een lijst van de zeven attribuutwaarden. De volgende code doet die taak:> newPrediction newPrediction fit lwr upr ...

3 Gegevenscategorieën identificeren in Predictive Analysis - dummies

Als resultaat van zakendoen, bedrijven hebben massa's gegevens verzameld over hun bedrijf en klanten, vaak aangeduid als business intelligence. Voorspellende analyse gebruikt deze gegevens. Om u te helpen bij het ontwikkelen van categorieën voor uw gegevens, volgt een algemeen overzicht van de soorten gegevens die als bedrijfsintelligentie worden beschouwd: gedragsgegevens zijn het gevolg van ...

Hoe u gegevens in een SVM begeleid leermodel kunt laden - dummies

Voor voorspellende analyses, moet u om de gegevens te laden die uw algoritmen kunnen gebruiken. Het laden van de Iris-dataset in scikit is net zo eenvoudig als het afgeven van een paar regels code, omdat scikit al een functie heeft gemaakt om de dataset te laden. Sepal Lengte Sepal Breedte Bloemblaadje Lengte Bloemblaaddek Breedte Doelgroep / etiket 5. 1 3. 5 1. 4 ...

Schetst over hoe u test- en testgegevens voor voorspellende analyses schetst - dummies

Wanneer uw gegevens gereed zijn en je staat op het punt om je voorspellende model voor analyse te bouwen, het is handig om je testmethode te beschrijven en een testplan op te stellen. Testen moet worden gestuurd door de bedrijfsdoelen die u hebt verzameld, gedocumenteerd en alle benodigde gegevens hebt verzameld om u te helpen bereiken. Je moet meteen bedenken ...

Hoe bedrijfsdoelen worden weergegeven voor voorspellende analyses - dummies

Vermoedelijk ter voorbereiding van de analyse van de gegevens je hebt verzameld, je hebt al met de zakenmensen gezeten en de doelen verzameld die ze zoeken. Nu moet je in detail treden, evalueren welke informatiebronnen zullen helpen de doelstellingen te bereiken en de variabelen kiezen die je voor operationeel gebruik zult analyseren. Begrijpen wat de belanghebbenden echt ...

De gegevens voorbereiden in een R-classificatie Predictive Analytics Model - dummies

Om een ​​voorspellende analyse uit te voeren, moet u de gegevens in een vorm krijgen die het algoritme kan gebruiken om een ​​model te bouwen. Om dat te doen, moet u enige tijd nemen om de gegevens te begrijpen en de structuur ervan te kennen. Typ de functie in om de structuur van de gegevens te achterhalen. ...

Te kiezen hoe u de ontwerpstijl voor datavisualisaties kiest - dummies

Om de meest geschikte ontwerpstijl te kiezen voor uw datavisualisatie, moet u eerst uw doelgroep overwegen en vervolgens beslissen hoe u wilt dat ze reageren op uw visualisatie. Als u uw publiek wilt verleiden om een ​​diepere, meer analytische duik in de visualisatie te maken, gebruikt u een ontwerpstijl die leidt tot een berekening en ...

Hoe u uw analytische voorspellingen nauwkeurig scoort - dummies

Bij het analyseren van de kwaliteit van een voorspellend model, zult u wil de nauwkeurigheid ervan meten. Hoe nauwkeuriger een voorspelling van het model, des te nuttiger is het voor het bedrijf, wat een indicatie is voor de kwaliteit ervan. Dit is allemaal goed - behalve wanneer de voorspelde gebeurtenis zeldzaam is. In dergelijke gevallen, de hoge ...

Hoe u gegevens kunt voorbereiden voor een voorspellend analysemodel - dummies

Wanneer u de doelstellingen van het model voor voorspellende analyse, de volgende stap is om de gegevens te identificeren en voor te bereiden die u zult gebruiken om uw model te bouwen. De algemene reeks stappen ziet er als volgt uit: identificeer uw gegevensbronnen. Gegevens kunnen verschillende indelingen hebben of op verschillende locaties staan. Bepaal hoe u toegang krijgt tot ...

Hoe u gegevens voorbereidt voor voorspellende analyse - dummies

Wanneer u een nieuwe programmeertaal aan het leren bent, is het gebruikelijk om het programma "Hello World" te schrijven. Voor machine learning en voorspellende analyses is het maken van een model om de Iris-dataset te classificeren het equivalente programma "Hallo wereld". Dit is een vrij eenvoudig voorbeeld, maar het is zeer effectief in het onderwijzen van de basisprincipes van machinaal leren en voorspellende analyses. ...

Trainingsgegevens uitvoeren in een SVM begeleid leermodel - dummies

Voordat u kunt feeden de SVM-classifier (Support Vector Machine) met de gegevens die zijn geladen voor voorspellende analyses, moet u de volledige gegevensset splitsen in een trainingsset en testset. Gelukkig heeft scikit-learn een functie geïmplementeerd die u helpt om de volledige dataset eenvoudig te splitsen. De functie train_test_split neemt als invoer a ...

Hoe u de gegevens voorbereidt in R-regressie voor voorspellende analyses - dummies

Die u moet krijgen de gegevens in een vorm die het algoritme kan gebruiken om een ​​voorspellend analytisch model te bouwen. Om dit te doen, moet u enige tijd nemen om de gegevens te begrijpen en de structuur van de gegevens te kennen. Typ de functie in om de structuur van de gegevens te achterhalen. Het commando ...

Testen van het voorspellende analysemodel - dummies

Om het voorspellende analysemodel dat u hebt gebouwd te kunnen testen, u moet uw dataset opsplitsen in twee sets: training en test datasets. Deze datasets moeten willekeurig worden geselecteerd en moeten een goede weergave zijn van de werkelijke populatie. Vergelijkbare gegevens moeten worden gebruikt voor zowel de training- als testgegevenssets. Normaal gesproken ...

Hoe Assumpties op de juiste manier te gebruiken in Predictive Analytics - dummies

Ondanks alles wat u is verteld over veronderstellingen die problemen veroorzaken, blijven enkele aannames de kern van elk voorspellend analytisch model. Deze veronderstellingen verschijnen in de variabelen die in de analyse zijn geselecteerd en overwogen - en die variabelen beïnvloeden rechtstreeks de nauwkeurigheid van de uitvoer van het definitieve model. Daarom is uw verstandigste voorzorgsmaatregel bij het ...

Hoe u uw voorspellende analysegegevens kunt zoeken - dummies

Om uw gegevens voor voorspellende gegevens te gebruiken die u nodig hebt om te weten hoe u moet vind de informatie die u wilt vinden. Er zijn twee hoofdconcepten van het doorzoeken van uw gegevens als voorbereiding op het gebruik ervan in voorspellende analyses: u klaarmaken om verder te gaan dan het zoeken op basiszoekwoord Uw gegevens semantisch doorzoekbaar maken Op trefwoord gebaseerd gebruiken

Hoe Big Data Analytics te gebruiken om de klantloyaliteit te verhogen - dummies

Zodra u uw big data verzamelt , wat is je volgende stap? Vandaag staat klantentrouw centraal, omdat de klant op de stoel zit als het gaat om het maken van een keuze voor interactie met een serviceprovider. Dit geldt in veel sectoren. De koper heeft veel meer kanaalopties en wordt steeds vaker ...

Hoe complexe eventverwerking voor Big Data te gebruiken - dummies

Complexe Event Processing (CEP) is nuttig voor big data omdat het bedoeld is om data in beweging te beheren. Complexe Event Processing is een techniek voor het volgen, analyseren en verwerken van gegevens wanneer zich een gebeurtenis voordoet. Deze informatie wordt vervolgens verwerkt en gecommuniceerd op basis van bedrijfsregels en -processen. Het idee achter CEP is om ...

Gebruiken Apache Hadoop gebruiken voor Predictive Analytics - dummies

Apache Hadoop is een gratis open-source software platform voor het schrijven en uitvoeren van applicaties die een grote hoeveelheid gegevens verwerken voor voorspellende analyses. Het maakt een gedistribueerde parallelle verwerking mogelijk van grote datasets die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd. In essentie is het een krachtige tool voor het opslaan en verwerken van big data. Hadoop slaat elk type gegevens op, gestructureerd of ...

Hoe u Curve Fitting kunt gebruiken in Predictive Analytics - dummies

Curve-aanpassing is een proces dat wordt gebruikt in voorspellende analyses in waarbij het doel is om een ​​curve te maken die de wiskundige functie weergeeft die het best past bij de feitelijke (originele) gegevenspunten in een gegevensreeks. De curve kan elk gegevenspunt passeren of binnen het grootste deel van de gegevens blijven en bepaalde gegevens negeren ...

Gegevensgolven gebruiken voor grote gegevens - dummies

Soms worden bedrijven geconfronteerd met grote gegevens met enorme hoeveelheden gegevens en weinig idee van waar te gaan. Voer gegevensstreaming in. Wanneer een aanzienlijke hoeveelheid gegevens snel in bijna realtime moet worden verwerkt om inzicht te krijgen, zijn gegevens in beweging in de vorm van streaminggegevens het beste antwoord. ...

Prognostische beslissingsbomen gebruiken om de toekomst te voorspellen - dummies

Een beslissingsboom is een benadering van voorspellende analyse die u kan helpen bij het nemen van beslissingen. Stel dat u bijvoorbeeld moet beslissen of u een bepaald bedrag wilt investeren in een van de drie bedrijfsprojecten: een levensmiddelenbedrijf, een restaurant of een boekhandel. Een bedrijfsanalist heeft het percentage mislukkingen uitgewerkt ...

Gebruik van op item gebaseerde collaboratieve filters in Predictive Analysis - dummies

Een van de aanbevelingen van Amazon systemen voor voorspellende analyse maken gebruik van op items gebaseerde collaboratieve filtering - het uitdelen van een enorme voorraad producten uit de bedrijfsdatabase wanneer een gebruiker één enkel item op de website bekijkt. U weet dat u kijkt naar een op items gebaseerd collaboratief filtersysteem (of, vaak, een op inhoud gebaseerd systeem) als het u aanbevelingen toont bij ...

Gebruik van gegevensafronding in voorspellende analyses - dummies

Gegevensafvlakking in voorspellende analyses is in essentie proberen om het "signaal" in de "ruis" te vinden door gegevenspunten weg te gooien die als "luidruchtig" worden beschouwd. Het idee is om de patronen in de gegevens aan te scherpen en trends te markeren waarnaar de gegevens verwijzen. De implicatie van gegevensvereffening is dat de gegevens uit twee delen bestaan: een ...

Gebruik van bewaakte analyses om voorspellende modellen te trainen - dummies

In gesuperviseerde analyses, zowel invoer als geprefereerde uitvoer maken deel uit van de trainingsgegevens. Het voorspellende analysemodel krijgt de juiste resultaten als onderdeel van het leerproces. Zulke supervised learning gaat uit van vooraf geclassificeerde voorbeelden: het doel is om het model te laten leren van de eerder bekende classificatie zodat het de

Hoe u Apache Mahout kunt gebruiken voor Predictive Analytics - dummies

Een opensource-tool die uniek nuttig is in voorspellende analyse is Apache Mahout. Deze machine-learning bibliotheek bevat grootschalige versies van de clustering, classificatie, collaboratieve filtering en andere datamining-algoritmen die een grootschalig model voor voorspellende analyse kunnen ondersteunen. Een zeer aan te bevelen manier om de gegevens die voor een dergelijk model nodig zijn, te verwerken, is door Mahout te gebruiken in ...

Lineaire regressies gebruiken in voorspellende analyses - dummies

Lineaire regressie is een statistische methode die analyses en vondsten relaties tussen twee variabelen. In voorspellende analyses kan het worden gebruikt om een ​​toekomstige numerieke waarde van een variabele te voorspellen. Beschouw een voorbeeld van gegevens die twee variabelen bevatten: gegevens uit het verleden die bestaan ​​uit de aankomsttijden van een trein en de bijbehorende vertragingstijd. Stel dat ...

Predictive Analytics gebruiken om klanten tevreden te stellen - dummies

Wereldwijde concurrentie drijft bedrijven naar lagere prijzen om nieuwe klanten aan te trekken klanten. Gelukkig kunnen voorspellende analyses hier helpen. Bedrijven streven ernaar om hun klanten te behagen en nieuwe te krijgen; klanten vragen steeds vaker om producten van hoge kwaliteit tegen lagere prijzen. Als reactie op deze druk proberen bedrijven de juiste balans te vinden tussen kwaliteit en prijs, op het juiste moment, ...

K-means Cluster Algorithms gebruiken in Predictive Analysis - dummies

K is een invoer naar het algoritme voor voorspellende analyse; het staat voor het aantal groepen dat het algoritme uit een gegevensreeks moet extraheren, algebraïsch uitgedrukt als k. Een K-means algoritme verdeelt een gegeven dataset in k clusters. Het algoritme voert de volgende bewerkingen uit: Kies willekeurige items uit de gegevensset en label ze ...

Hoe het Markov-model te gebruiken in Predictive Analytics - dummies

Python gebruiken om de juiste variabelen voor gegevenswetenschap te selecteren - dummies

De selectie van de juiste variabelen in Python kunnen het leerproces in de gegevenswetenschap verbeteren door de hoeveelheid ruis (nutteloze informatie) die de schattingen van de leerling kan beïnvloeden te verminderen. Variabele selectie kan daarom de variantie van voorspellingen effectief verminderen. Om alleen de nuttige variabelen in de training te betrekken en de overtollige weg te laten, kunt u ...

Hoe u de analytische resultaten van uw model kunt visualiseren: verborgen groeperingen, gegevensclassificaties en uitschieters - dummies

Visualisatie van de resultaten van uw voorspellende analyse helpt de belanghebbenden echt om de volgende stappen te begrijpen. Hier zijn enkele manieren om visualisatietechnieken te gebruiken om de resultaten van uw modellen te rapporteren aan de belanghebbenden. Verborgen groepen in uw gegevens visualiseren Gegevensclustering is het proces van het ontdekken van verborgen groepen gerelateerde items binnen ...

Visualiseer Predictive Analysis' Raw Data - dummies

Een foto zegt meer dan duizend woorden - vooral wanneer u probeert een goede greep te krijgen op uw voorspellende analysegegevens. Tijdens de voorbereidende stap, terwijl u uw gegevens voorbereidt, is het een gebruikelijke gewoonte om te visualiseren wat u in handen hebt voordat u doorgaat naar de volgende stap. U begint met een spreadsheet zoals ...

Ontbrekende gegevens voor machine-learning identificeren - dummies

Zelfs als u voldoende voorbeelden bij de hand heeft voor zowel eenvoudige als complexe trainingen algoritmen voor machinaal leren, moeten ze volledige waarden in de functies presenteren, zonder ontbrekende gegevens. Het hebben van een onvolledig voorbeeld maakt het onmogelijk om alle signalen binnen en tussen functies te verbinden. Ontbrekende waarden maken het ook moeilijk voor het algoritme om te leren tijdens ...

Kijken naar de grondbeginselen van statistiek, machinaal leren en wiskundige methoden in gegevenswetenschap - dummy's

Als statistieken zijn beschreven als de wetenschap van het afleiden van inzichten uit gegevens, wat is dan het verschil tussen een statisticus en een gegevenswetenschapper? Goede vraag! Hoewel veel taken in de gegevenswetenschap nogal wat statistische kennis vereisen, is de reikwijdte en breedte van de kennis en vaardigheden van een gegevenswetenschapper anders dan ...

Sense of Data voor e-commerce groei maken - dummies

Data science in e-commerce bedient de hetzelfde doel dat het doet in een andere discipline - om waardevolle inzichten te ontlenen aan onbewerkte gegevens. In e-commerce bent u op zoek naar gegevensinzichten die u kunt gebruiken om het marketingrendement op investering (ROI) van een merk te optimaliseren en de groei in elke laag van de verkooptrechter te stimuleren. Hoe ...

Machine learning: uw eigen functies in gegevens creëren - dummies

Soms de onbewerkte gegevens die u bij verschillende bronnen hebben niet de functies die nodig zijn om machine learning taken uit te voeren. Wanneer dit gebeurt, moet u uw eigen functies maken om het gewenste resultaat te verkrijgen. Het creëren van een functie betekent niet dat gegevens uit de lucht worden gecreëerd. U maakt nieuwe functies van bestaande gegevens. De behoefte begrijpen ...

Positieve effecten maken met Environmental Intelligence - Dummies

Elva is een lichtend voorbeeld van hoe omgevingsintelligentietechnologieën kunnen worden gebruikt om een positieve impact hebben. Dit gratis open-sourceplatform faciliteert meldingen van oorzaakkartering en gegevensvisualisatie voor verkiezingsmonitoring, mensenrechtenschendingen, aantasting van het milieu en rampenrisico's in ontwikkelingslanden. In een van zijn meer recente projecten heeft Elva samengewerkt met ...

Modelleren reisbehoefte in criminele activiteit - dummies

Modelleren van de reisbehoefte van criminele activiteiten kunt u de reispatronen van criminelen, zodat rechtshandhavingsinstanties deze informatie kunnen gebruiken bij het plannen van tactische reacties. Als u de meest waarschijnlijke routes wilt voorspellen die criminelen zullen nemen tussen de locaties waar ze beginnen en de locaties waar ...

Wiskundige modellering met Markov-ketens en stochastische methoden - dummies

Een stochastisch model is een hulpmiddel dat u kunt gebruiken om waarschijnlijke resultaten te schatten wanneer een of meerdere modelvariabelen willekeurig worden gewijzigd. Een Markov-keten - ook een discrete tijd Markov-keten genoemd - is een stochastisch proces dat fungeert als een wiskundige methode om een ​​reeks willekeurig gegenereerde variabelen die overeenkomen met ...