Persoonlijke financiën

Mijn gegevens ontginnen met behulp van gegevenswetenschap - dummies

In het tijdperk van big data lijkt het organisaties van alle vormen en de maten zijn op een zoektocht. Ze willen datalinkwetenschappers inhuren, zodat ze gegevens en gegevensgestuurde besluitvorming kunnen gebruiken om waarde aan hun organisatie toe te voegen en concurrerend te blijven. Helaas begrijpen de meeste organisaties en hun rekruteringsmanagers het niet echt ...

Ontbrekende waarden in uw gegevens - dummies

Een van de meest voorkomende en meest rommelige gegevensproblemen waarmee moet worden omgegaan, is het missen van gegevens. Bestanden kunnen onvolledig zijn omdat records zijn verwijderd of een opslagapparaat is opgevuld. Of bepaalde gegevensvelden bevatten mogelijk geen gegevens voor sommige records. De eerste van deze problemen kan worden vastgesteld door het aantal records voor bestanden te verifiëren. ...

Nieuwe werkmogelijkheden met machinaal leren - dummies

U kunt meer dan een paar artikelen vinden over het verlies van banen die machine learning en de bijbehorende technologieën zullen veroorzaken. Robots voeren al een aantal taken uit die mensen gebruikten, en dit gebruik zal in de loop van de tijd toenemen. U moet ook hebben overwogen hoe die nieuwe toepassingen u mogelijk kunnen kosten ...

Fasen van het Data Mining Process - dummies

Het Cross-Industry Standaard Proces voor Data Mining (CRISP-DM) is het dominante datamachine-proces. Het is een open standaard; iedereen mag het gebruiken. De volgende lijst beschrijft de verschillende fasen van het proces. Begrip voor het bedrijf: Krijg een duidelijk beeld van het probleem dat u wilt oplossen, van de impact op uw organisatie en van uw doelstellingen voor het adresseren van ...

Optimaliseren Cross-Validation Choices in Machine Learning - dummies

Door een machine-leerhypothese te valideren, maakt het effectief mogelijk verdere optimalisatie van het door u gekozen algoritme. Het algoritme biedt de meeste voorspellende prestaties op uw gegevens, gezien het vermogen ervan om signalen uit gegevens te detecteren en in de ware functionele vorm van de voorspellende functie te passen zonder teveel te overschrijden en veel variantie van de schattingen te genereren. Niet ...

Nieuwe Visualisatie in Predictive Analytics - dummies

Een visualisatie kan een simulatie zijn (een picturale weergave van een what-if scenario ) in voorspellende analyses. U kunt een visualisatie van een voorspelling opvolgen met een simulatie die de voorspelling overlapt en ondersteunt. Wat gebeurt er bijvoorbeeld als het bedrijf stopt met het produceren van Product D? Wat gebeurt er als een natuurramp het thuiskantoor treft? ...

Voorspellende analyses: weten wanneer u uw model moet bijwerken - dummies

Zo veel als u het misschien niet leuk vindt , uw functie voor voorspellende analyses is nog niet voorbij als uw model live wordt. Succesvolle inzet van het model in productie is geen tijd om te ontspannen. U moet de nauwkeurigheid en prestaties ervan in de loop van de tijd op de voet volgen. Een model neigt in de loop van de tijd af te nemen (sommige sneller dan andere); en ...

Voorspellende ruimtelijke modellen voor criminaliteitsanalyse - dummies

U kunt voorspellende statistische modellen opnemen in misdaadanalysemethoden om analyses te maken die beschrijven en voorspellen waar en welke soorten criminele activiteiten waarschijnlijk zullen plaatsvinden. Voorspellende ruimtelijke modellen kunnen u helpen het gedrag, de locatie of criminele activiteiten van recidivisten te voorspellen. U kunt ook statistische methoden toepassen op spatio-temporele gegevens om vast te stellen ...

Voorspellende Analytics voor Dummy's Cheat Sheet - dummies

Een project voor voorspellende analyse combineert uitvoering van details met grootbeelddenken. Deze handige tips en checklists helpen je project op de rails en uit het bos te houden.

Uw gegevens voorbereiden op voorspellende analyses - dummies

Wanneer u de doelstellingen van het model hebt gedefinieerd, is de volgende stap in predictive analytics is het identificeren en voorbereiden van de gegevens die u gebruikt om uw model te bouwen. De volgende informatie heeft betrekking op de belangrijkste activiteiten. De algemene reeks stappen ziet er als volgt uit: identificeer uw gegevensbronnen. Gegevens kunnen in verschillende indelingen zijn of ...

Kansverdelingen in statistische analyse van big data - dummy's

Kansverdelingen is een van de vele statistische technieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te analyseren om bruikbare patronen te vinden. U gebruikt een kansverdeling om de aan de elementen van een gegevensreeks gekoppelde kansen te berekenen: Binomiale verdeling: u zou de binomiale verdeling gebruiken om variabelen te analyseren die slechts één van de twee waarden kunnen aannemen. Voor ...

Quandl Open Data - dummies

Quandl is een in Toronto gevestigde website die als doel heeft een zoekmachine voor numerieke gegevens te zijn. In tegenstelling tot de meeste zoekmachines wordt de database echter niet automatisch gegenereerd door spiders die het web crawlen. Het richt zich eerder op gekoppelde gegevens die zijn bijgewerkt via crowdsourcing - met andere woorden handmatig bijgewerkt door menselijke curatoren. Omdat de meeste financiële gegevens zijn ...

Voorkoming van Data Privacy Disasters - dummies

Gegevensprivacy is een groot probleem voor data miners. Nieuwsrapporten waarin het niveau van persoonlijke gegevens in handen is van het nationale veiligheidsagentschap van de Amerikaanse overheid en inbreuken op commerciële gegevensbronnen het publieke bewustzijn en de bezorgdheid hebben verhoogd. Een centraal concept in gegevensprivacy is persoonlijk identificeerbare informatie (PII), of alle gegevens die ...

Regressieanalyse in statistische analyse van big data - dummies

Regressieanalyse wordt gebruikt om de sterkte en richting te schatten van de relatie tussen variabelen die lineair gerelateerd zijn aan elkaar. Van twee variabelen X en Y wordt gezegd dat ze lineair gerelateerd zijn als de relatie tussen hen kan worden geschreven in de vorm Y = mX + b, waarbij m de helling is, of ...

De toename van open gegevens en de rol ervan in voorspellende analyses - dummies

Open Gegevens kunnen worden een zeer nuttige tool voor voorspellende analyses. Bob Lytle, de CEO van rel8ed. aan, en meest recentelijk bekend als de voormalige CIO van TransUnion Canada, leidt inspanningen op het gebruik van openbare informatie als een alternatieve en strategische gegevensbron voor voorspellende modellen in de financiële dienstverlening en de verzekeringssector. Open ...

Kwantitatieve Exploratory Data Analysis (EDA) Technieken - dummies

Hoewel EDA voornamelijk gebaseerd is op grafische technieken, bestaat ook uit een paar kwantitatieve technieken. Dit artikel bespreekt twee van deze: interval schatting en hypothese testen. Intervalschatting Intervalschatting is een techniek die wordt gebruikt om een ​​reeks waarden te construeren waarbinnen een variabele waarschijnlijk zal vallen. Een belangrijk voorbeeld hiervan ...

De rol van statistiek in machineleren - dummies

Sommige sites online laten u geloven dat statistieken en machine-learning zijn twee totaal verschillende technologieën. Als u bijvoorbeeld Statistieken versus Machine Learning leest, vecht! , je krijgt het idee dat de twee technologieën niet alleen verschillend zijn, maar ronduit vijandig tegenover elkaar. Feit is dat statistieken en machine learning een ...

Gebruik maken van Cross-Validation in Machine Learning - dummies

Soms vereist automatisch leren dat u dit moet doen gebruik maken van kruisvalidatie. Een merkbaar probleem met de splitsing van de trein / testset is dat je eigenlijk een vooroordeel introduceert in je testen, omdat je de grootte van je in-sample trainingsgegevens verkleint. Wanneer u uw gegevens splitst, houdt u mogelijk enkele nuttige voorbeelden uit de training. ...

Zoeken naar gegevens met de Federal Data Portal - dummies

Voordat u op zoek gaat naar gegevens voor de mijne op gegevens . gov, het federale gegevensportaal, je moet één ding begrijpen: er zijn geen gegevens op de site. Gegevens. gov is de thuisbasis van een gegevenscatalogus, een lijst met datasetnamen met details zoals beschrijvingen, formaten en URL's voor het verkrijgen van gegevens en aanvullende informatie. De gegevens zelf ...

Similariteit Metrics Gebruikt in Data Science - dummies

Zowel clustering als classificatie zijn gebaseerd op het berekenen van de overeenkomst of het verschil tussen twee data punten. Als uw gegevensset numeriek is - bestaande uit alleen nummervelden en waarden - en kan worden weergegeven op een n-dimensionale plot, dan zijn er verschillende geometrische metrieken die u kunt gebruiken om uw multidimensionale gegevens te schalen. Een n-dimensionale plot ...

Zien wat u moet weten wanneer u aan de slag gaat in Data Science - dummies

Traditioneel, big data is de term voor data met ongelooflijk veel volume, snelheid en variëteit. Traditionele databasetechnologieën zijn niet geschikt voor het verwerken van big data - meer innovatieve data-engineered oplossingen zijn vereist. Om uw project te evalueren om te beoordelen of het in aanmerking komt als een big data-project, moet u rekening houden met de volgende criteria: Volume: tussen 1 terabytes / jaar en 10 petabytes / jaar Velocity: ...

Tijdelijke analyse voor criminaliteitspreventie en -monitoring - dummies

De temporele analyse van misdaadgegevens levert analyses op die patronen in patronen beschrijven criminele activiteit op basis van tijd. U kunt gegevens over tijdelijke criminaliteit analyseren om prescriptieve analyses te ontwikkelen, hetzij via traditionele misdaadanalysemiddelen, hetzij via een benadering op basis van gegevenswetenschap. Weten hoe u prescriptieve analyses kunt maken op basis van temporele gegevens over criminaliteit, biedt u beslissingsondersteuning voor ...

De 9 Wetten van Data Mining: A Reference Guide - dummies

Baanbrekende data-mijnwerker Thomas Khabaza ontwikkeld zijn "Nine Laws of Data Mining" om nieuwe data-mijnwerkers te begeleiden terwijl ze aan het werk gaan. Deze naslaggids toont u wat elk van deze wetten voor uw dagelijkse werk betekent. Eerste wet inzake datamining, oftewel "Business Goals Law": bedrijfsdoelstellingen vormen de oorsprong van elke data ...

Spreiding Percelen: grafische techniek voor statistische gegevens - poppen

In tegenstelling tot een stam-en-blad plot, een spreidingsdiagram is bedoeld om de relatie tussen twee variabelen te tonen. Het kan moeilijk zijn om te zien of er een relatie is tussen twee variabelen door gewoon naar de onbewerkte gegevens te kijken, maar met een spreidingsdiagram worden alle patronen die in de gegevens bestaan, veel gemakkelijker te zien. Een spreiding ...

De Big Data Paradox - dummies

U zult een nuance vinden over big data-analyse. Het gaat echt om kleine gegevens. Hoewel dit misschien verwarrend lijkt en tegen het hele uitgangspunt indruist, zijn kleine gegevens het product van big data-analyse. Dit is geen nieuw concept, en het is ook niet onbekend voor mensen die gegevensanalyses hebben uitgevoerd voor een lengte van ...

Uitvoeren in Parallel Python voor Data Science - dummies

De meeste computers van tegenwoordig zijn multicore (twee of meer processors in een enkel pakket), sommige met meerdere fysieke CPU's. Een van de belangrijkste beperkingen van Python is dat het standaard een enkele kern gebruikt. (Het is gemaakt in een tijd waarin enkele kernen de norm waren.) Data science-projecten vereisen nogal wat ...

De D3. js Bibliotheek voor gegevensvisualisatie - dummies

D3. js is een open-source JavaScript-bibliotheek die de wereld van datavisualisatie sinds de eerste release in 2011 stormenderhand heeft veroverd. Deze is gemaakt (en wordt onderhouden) door Mike Bostock - beroemde datavisualisatie-goeroe en grafische editor voor de New York Times. U kunt deze bibliotheek gebruiken om hoogwaardige gegevensgestuurde documenten (D3) te maken in een ...

Data Science Tools - dummies

Stengel-en-bladplots: grafische techniek voor statistische gegevens - dummies

Een stengel -en-blad-grafiek is een grafisch apparaat waarin de verdeling van een gegevensset wordt georganiseerd door de numerieke waarde van de waarnemingen in de gegevensset. Het diagram bestaat uit een "stam", die de verschillende categorieën in de gegevens toont, en een "blad", die de waarden van de individuele waarnemingen in de gegevensreeks toont. Bijvoorbeeld:

Ruimtelijke voorspelling en bewaking van criminaliteit - dummies

U kunt GIS-technologieën, gegevensmodellering en geavanceerde ruimtelijke statistieken gebruiken om informatie te bouwen producten voor de voorspelling en monitoring van criminele activiteiten. Ruimtelijke gegevens zijn tabulaire gegevens die zijn geoormerkt met ruimtelijke coördinaatinformatie voor elk record in de gegevensset. Vaak hebben ruimtelijke gegevenssets ook een veld dat voor elke datum een ​​kenmerk voor datum / tijd aangeeft ...

Oplossen van problemen in de echte wereld met dichtstbijzijnde buuralgoritmen - dummies

Hiërarchische clusteringalgoritmen - en methoden voor de naaste buren , in het bijzonder - worden op grote schaal gebruikt om inzicht te krijgen in en waarde te creëren uit patronen in detailhandelsgegevens. In de volgende paragrafen zijn twee krachtige gevallen waarin deze eenvoudige algoritmen worden gebruikt om het beheer en de beveiliging in de dagelijkse detailhandel te vereenvoudigen. De algoritmen voor k-nearest neighbours in ...

Het effect van streaminggegevens en CEP op Big Data - dummies

Zowel streaminggegevens als complexe gebeurtenissen Verwerking heeft een enorme impact op hoe bedrijven strategisch gebruik kunnen maken van big data. Met streaminggegevens kunnen bedrijven deze gegevens in realtime verwerken en analyseren om direct inzicht te krijgen. Het vereist vaak een tweestapsproces om de belangrijkste bevindingen te blijven analyseren die ...

Tekstanalysehulpmiddelen voor Big Data - dummies

Hier is een overzicht van enkele spelers in de tekstanalyse groot gegevensmarkt. Sommige zijn klein, andere zijn bekende namen. Sommigen noemen wat ze big data-tekstanalyse doen, terwijl anderen het alleen maar als tekstanalyse noemen. Attensity for big data Attensity is een van de oorspronkelijke bedrijven voor tekstanalyse ...

Het probleem met vertrouwen op slechts één voorspellende analyse - dummies

Zoals u waarschijnlijk vermoedde, zijn voorspellende analyses niet een one-size-fits-all activiteit - noch zijn de resultaten eens en voor altijd. Om de techniek correct te laten werken, moet je hem steeds opnieuw toepassen - dus je hebt een algehele aanpak nodig die goed bij je bedrijf past. Het succes van uw project met voorspellende analyse is afhankelijk van meerdere ...

De What in Data Journalism - dummies

De Beperkingen van de gegevens in Predictive Analytics - dummies

Zoals bij vele aspecten van elk bedrijfssysteem, gegevens is een menselijke creatie - dus het heeft de neiging om een ​​aantal limieten te stellen aan de bruikbaarheid ervan wanneer je het voor het eerst verkrijgt. Hier volgt een overzicht van enkele beperkingen die u waarschijnlijk tegen zult komen: de gegevens kunnen onvolledig zijn. Ontbrekende waarden, zelfs het ontbreken van een sectie of een substantiële ...

Het belang van clustering en classificatie in gegevenswetenschap - dummies

Het doel van clustering en classificatiealgoritmen is betekenis krijgen en extraheren uit grote sets gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Als u met grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens werkt, is het alleen zinvol om te proberen de gegevens te partitioneren in een of andere logische groepering voordat u probeert deze te analyseren. Clustering en ...

Tijdreeksanalyse in statistische analyse van big data - dummies

Een tijdreeks is een verzameling waarnemingen van een enkele variabele die in de loop van de tijd is verzameld. Met tijdreeksanalyse kunt u de statistische eigenschappen van een tijdreeks gebruiken om de toekomstige waarden van een variabele te voorspellen. Er zijn veel typen modellen die kunnen worden ontwikkeld om het gedrag van een ...

Het MapReduce Programming Paradigm - dummies

MapReduce is een programmeerparadigma dat is ontworpen om parallelle gedistribueerde verwerking van grote datasets mogelijk te maken , ze converteren naar sets van tuples, en dan die tupels combineren en verkleinen tot kleinere sets van tuples. In termen van de leek was MapReduce ontworpen om big data te nemen en parallel gedistribueerde computing te gebruiken om big data te draaien ...

De typen datavisualisaties - dummies

Een datavisualisatie is een visuele representatie die is ontworpen met als doel het overbrengen van de betekenis en significantie van data en data-inzichten. Omdat datavisualisaties zijn ontworpen voor een heel spectrum van verschillende doelgroepen, verschillende doelen en verschillende vaardigheidsniveaus, is de eerste stap naar het ontwerpen van een geweldige datavisualisatie het kennen van uw publiek. ...