Rumah Kewangan Peribadi Melihat Dasar-dasar Statistik, Pembelajaran Mesin, dan Kaedah Matematik dalam Sains Data -

Melihat Dasar-dasar Statistik, Pembelajaran Mesin, dan Kaedah Matematik dalam Sains Data -

Isi kandungan:

Video: Data Analysis in R by Dustin Tran 2025

Video: Data Analysis in R by Dustin Tran 2025
Anonim

Sebahagian daripada Sains Data Untuk Lembaran Menipu > Jika statistik telah digambarkan sebagai sains untuk mendapatkan pandangan dari data, maka apakah perbezaan antara statistik ahli sains dan data? Soalan yang baik! Walaupun banyak tugas dalam bidang sains data memerlukan sedikit statistik mengetahui bagaimana, skop dan luas pengetahuan dan kemahiran saintis data adalah berbeza daripada statistik ahli. Perbezaan teras digariskan di bawah.

Keahlian subjek:
  • Salah satu ciri utama saintis data ialah mereka menawarkan tahap kepakaran yang canggih dalam bidang yang mereka menerapkan kaedah analisis mereka. Para saintis data memerlukan ini supaya mereka dapat benar-benar memahami implikasi dan aplikasi wawasan data yang mereka hasilkan. Seorang ahli sains data harus mempunyai kepakaran masalah yang cukup untuk dapat mengenal pasti kepentingan penemuan mereka dan secara bebas memutuskan bagaimana untuk meneruskan analisis.

    Sebaliknya, statistik ahli statistik biasanya mempunyai pengetahuan statistik yang sangat mendalam, tetapi sangat sedikit kepakaran dalam hal perkara yang mereka menerapkan kaedah statistik. Kebanyakan ahli-ahli statistik diperlukan untuk berunding dengan pakar-pakar mata pelajaran luaran untuk benar-benar dapat memahami firma penting mengenai penemuan mereka, dan dapat menentukan cara terbaik untuk bergerak maju dalam analisis.

    Pendekatan matematik dan pembelajaran mesin:
  • Ahli statistik bergantung terutamanya pada kaedah dan proses statistik apabila memperoleh pandangan dari data. Sebaliknya, saintis data dikehendaki menarik dari pelbagai teknik untuk memperoleh pandangan data. Ini termasuk kaedah statistik, tetapi juga termasuk pendekatan yang tidak berdasarkan statistik - seperti yang terdapat dalam pendekatan matematik, kluster, klasifikasi, dan pendekatan pembelajaran mesin bukan statistik. Melihat pentingnya pengetahuan statistik

Anda tidak perlu keluar dan mendapatkan ijazah dalam statistik untuk mengamalkan sains data, tetapi anda sekurang-kurangnya harus mengenali beberapa kaedah yang lebih asas yang digunakan dalam analisis data statistik. Ini termasuk:

Regresi linear

  • : Regresi linear berguna untuk memodelkan hubungan antara pembolehubah bergantung dan satu atau beberapa pembolehubah bebas. Tujuan regresi linier adalah untuk mengetahui (dan mengukur kekuatan) korelasi penting antara pembolehubah bergantung dan bebas. Analisis siri masa:

  • Analisis siri masa melibatkan menganalisis koleksi data mengenai nilai atribut dari masa ke masa, untuk meramalkan masa depan langkah berdasarkan data pemerhatian yang lalu. Simulasi Monte Carlo: Kaedah Monte Carlo adalah teknik simulasi yang anda boleh gunakan untuk menguji hipotesis, untuk menghasilkan anggaran parameter, untuk meramalkan hasil senario, dan untuk mengesahkan model. Kaedah ini kuat kerana ia boleh digunakan untuk meniru dengan cepat di mana-mana dari 1 hingga 10, 000 (atau lebih) sampel simulasi untuk sebarang proses yang anda cuba untuk menilai.

  • Statistik untuk data spatial: Satu sifat penting dan penting dalam data spatial adalah bahawa ia tidak rawak. Ia bergantung secara spasi dan autokorelasi. Apabila memodelkan data spatial, elakkan kaedah statistik yang menganggap data anda rawak. Kriging dan krige adalah dua kaedah statistik yang boleh anda gunakan untuk memodelkan data spatial. Kaedah ini membolehkan anda menghasilkan permukaan ramalan untuk keseluruhan kawasan kajian berdasarkan set titik yang diketahui dalam ruang geografi.

  • Bekerja dengan clustering, klasifikasi, dan kaedah pembelajaran mesin Pembelajaran mesin adalah aplikasi algoritma pengiraan untuk belajar dari (atau menyimpulkan corak dalam) dataset mentah.

Clustering

adalah jenis pembelajaran mesin tertentu - tanpa kawalan pembelajaran mesin, tepatnya, yang bermaksud bahawa algoritma mesti belajar daripada data tidak dilabel, dan oleh itu, mereka mesti menggunakan kaedah inferens untuk mengetahui korelasi. Klasifikasi, sebaliknya, dipanggil pembelajaran mesin yang diselia, yang bermaksud bahawa algoritma belajar dari data berlabel. Perihalan berikut memperkenalkan beberapa pendekatan kluster dan klasifikasi yang lebih mendasar:

k-means clustering: Anda secara umumnya menggunakan algoritma k-bermaksud untuk membahagikan mata data kumpulan data ke dalam kluster berdasarkan nilai min yang terdekat. Untuk menentukan pembahagian mata data anda yang optimum ke dalam kluster, supaya jarak antara titik dalam setiap kluster diminimumkan, anda boleh menggunakan kl-k bermakna.

  • Algoritma terdekat jiran: Tujuan analisis jiran terdekat ialah mencari dan mencari sama ada titik terdekat dalam ruang atau nilai berangka terdekat, bergantung kepada atribut yang anda gunakan untuk perbandingan.

  • Anggaran ketumpatan kernel: Satu cara alternatif untuk mengenal pasti kumpulan dalam data anda adalah dengan menggunakan fungsi peleburan ketumpatan. Anggaran ketumpatan kernel (KDE) berfungsi dengan meletakkan

  • kernel fungsi pembobakan yang berguna untuk mengkuantifikasi kepadatan - pada setiap titik data dalam set data, dan kemudian menjumlahkan kernel untuk menjana taksiran kepadatan kernel untuk keseluruhan rantau. Mengekalkan kaedah matematik dalam campuran Banyak dapat dikatakan tentang nilai statistik dalam amalan sains data, tetapi kaedah matematik yang digunakan jarang disebut. Untuk menjadi jujur, matematik adalah asas bagi semua analisis kuantitatif. Kepentingannya tidak boleh dikurangkan. Kaedah matematik berikut dua amat berguna dalam sains data.

Pengambilan keputusan berbilang kriteria (MCDM):

MCDM adalah pendekatan pemodelan keputusan matematik yang boleh anda gunakan apabila anda mempunyai beberapa kriteria atau alternatif yang anda mesti menilai secara bersamaan ketika membuat keputusan.

  • Rantai Markov : Rantaian Markov adalah kaedah matematik yang rantai bersama-sama satu siri pembolehubah yang dijana secara rawak yang mewakili keadaan sekarang untuk memodelkan bagaimana perubahan dalam pembolehubah keadaan sekarang mempengaruhi keadaan masa depan.

Melihat Dasar-dasar Statistik, Pembelajaran Mesin, dan Kaedah Matematik dalam Sains Data -

Pilihan Editor

Bagaimana Mengenali Ulasan Blog Spam - dummies

Bagaimana Mengenali Ulasan Blog Spam - dummies

Spam! Di mana-mana, bersembunyi di dalam peti masuk e-mel anda, menunggu untuk menerkam pada klik yang tidak disyaki. Ia juga digantung di blog anda, bersembunyi di dalam komen - anda mungkin tidak akan melepaskannya! Mujurlah, anda boleh memperlahankan aliran mesej spam dan juga menyekat sebahagian besar daripada muncul di blog anda. Kali pertama ...

Cara Daftar Domain Blog Anda dengan Web Host - dummies

Cara Daftar Domain Blog Anda dengan Web Host - dummies

Mendaftarkan domain blog proses mudah. Pertama, gunakan pendaftar domain untuk membeli nama anda. Selepas anda memiliki nama itu, anda hanya perlu menunjukkan domain baru anda di host web anda. Proses ini pada asasnya melibatkan memberitahu pendaftar domain anda yang pelayan web tapak web anda dihidupkan; syarikat hosting atau domain web anda ...

Bagaimana Menanggapi Tuduhan Penapisan dalam Komuniti Dalam Talian Anda - para pemilik

Bagaimana Menanggapi Tuduhan Penapisan dalam Komuniti Dalam Talian Anda - para pemilik

Setiap komuniti mempunyai hak untuk membuat dan menguatkuasakan peraturan yang mereka mahukan. Ia bukan penapisan untuk menghilangkan pautan atau komentar spam yang menggunakan kata-kata tidak senonoh atau kasar; ia menghormati seluruh komuniti serta mereka yang menjadi tuan rumah masyarakat. Anda tidak menyekat idea atau bahkan pemikiran ...

Pilihan Editor

Bagaimana Membuat Pembina di Python - dummies

Bagaimana Membuat Pembina di Python - dummies

Pembina adalah jenis khas kaedah yang dipanggil Python ia menamakan objek dengan menggunakan definisi yang terdapat dalam kelas anda. Python bergantung kepada pembina untuk melaksanakan tugas seperti memulakan (memberikan nilai kepada) sebarang pemboleh ubah contoh yang diperlukan oleh objek semasa ia bermula. Pembina juga boleh mengesahkan bahawa terdapat ...

Cara Membuat dan Menggunakan Kamus dalam Python - dummies

Cara Membuat dan Menggunakan Kamus dalam Python - dummies

Dengan Python, mencipta dan menggunakan kamus Sama seperti bekerja dengan senarai, kecuali anda kini perlu menentukan pasangan kunci dan nilai. Berikut adalah peraturan khas untuk membuat kunci: Kunci mestilah unik. Apabila anda memasukkan kekunci pendua, maklumat yang terdapat dalam entri kedua akan menang - ...

Pilihan Editor

Mengenali Momen Terbaik Kehidupan Anda untuk Mencapai Aliran dan Kebahagiaan - mimpi

Mengenali Momen Terbaik Kehidupan Anda untuk Mencapai Aliran dan Kebahagiaan - mimpi

Kebahagiaan mengenai detik-detik yang tidak dapat dilupakan dalam kehidupan. Oleh itu, jika anda diminta mengenal pasti sepuluh momen terbaik dalam hidup anda, bolehkah anda melakukannya? Jika sukar untuk anda, itu kerana anda tidak mempunyai banyak "momen terbaik" atau kerana sudah lama sejak anda mempunyai satu yang anda tidak boleh ...

Mencari penyelesaian Win-Win untuk menjadi bahagia di tempat kerja - dummies

Mencari penyelesaian Win-Win untuk menjadi bahagia di tempat kerja - dummies

Orang bahagia akan cuba mencari penyelesaian menang-menang di tempat kerja. Semua jenis kerja tidak dapat dielakkan melibatkan konflik. Mengapa? Kerana orang yang bekerja bersama satu sama lain sama ada berusaha untuk mencapai matlamat yang sama - pengiktirafan dan kemajuan - atau mereka mempunyai pandangan yang berbeza tentang bagaimana perkara harus dilakukan di tempat kerja. Yang ...

Hubungan Meningkatkan Kualiti Keseluruhan Kehidupan - makmies

Hubungan Meningkatkan Kualiti Keseluruhan Kehidupan - makmies

Dalam hubungan yang sihat, kualiti keseluruhan hidup anda bertambah baik . Anda berkembang sebagai orang kerana pasangan anda dalam hubungan memberikan anda sokongan yang anda perlukan untuk mengambil lebih banyak risiko dan menghadapi lebih banyak cabaran. Hubungan yang sihat membantu anda merasakan baik diri anda, orang lain, dan kehidupan anda. Ia membolehkan anda kebebasan ...