Kewangan Peribadi

Bagaimana Menyediakan Data untuk Analisis Prediktif - dummies

Ketika anda sedang belajar bahasa pengaturcaraan yang baru, untuk menulis program "hello world". Untuk pembelajaran mesin dan analisis ramalan, membuat model untuk mengklasifikasikan dataset Iris adalah program yang setara dengan "halo dunia". Ini adalah contoh yang agak mudah, tetapi sangat berkesan dalam mengajar asas pembelajaran mesin dan analisis ramalan. ...

Cara menjalankan data latihan dalam model pembelajaran yang diselia SVM - dummies

Sebelum anda dapat memberi makan pengeluar Mesin Vektor Sokongan (SVM) dengan data yang telah dimuatkan untuk analisis ramalan, anda mesti memisahkan dataset penuh ke dalam set latihan dan set ujian. Nasib baik, scikit-learning telah melaksanakan fungsi yang akan membantu anda dengan mudah memisahkan dataset penuh. Fungsi train_test_split mengambil sebagai input ...

Cara Sediakan Data dalam Regresi R untuk Analitik Rancangan - dummies

Data ke dalam bentuk yang boleh digunakan oleh algoritma untuk membina model analisis ramalan. Untuk melakukannya, anda perlu mengambil sedikit masa untuk memahami data dan mengetahui struktur data. Ketik fungsi untuk mengetahui struktur data. Perintah ...

Bagaimana Menguji Model Analisis Prediktif - makmies

Untuk dapat menguji model analisis ramalan yang anda bina, anda perlu memecahkan dataset anda menjadi dua set: kumpulan latihan dan ujian. Set data ini harus dipilih secara rawak dan harus menjadi representasi yang baik dari populasi sebenar. Data yang sama harus digunakan untuk kedua-dua dataset latihan dan ujian. Biasanya ...

Cara menggunakan assumptions yang sesuai dalam ramalan ramalan - dummies

Walaupun semua yang anda telah diberitahu tentang andaian yang menimbulkan masalah, beberapa andaian kekal pada teras model analisis ramalan. Anggapan tersebut muncul dalam pembolehubah yang dipilih dan dipertimbangkan dalam analisis - dan pembolehubah tersebut secara langsung mempengaruhi ketepatan output model akhir. Oleh itu, langkah berjaga-jaga yang paling bijak di ...

Cara Cari Data Analytics Predictive Anda - dummies

Untuk menggunakan data analisis ramalan anda yang perlu anda ketahui bagaimana mencari maklumat yang anda ingin cari. Terdapat dua konsep utama mencari data anda sebagai persediaan untuk menggunakannya dalam analisis ramalan: Bersiap sedia untuk melampaui carian kata kunci asas Membuat data anda secara semantik dicari Bagaimana untuk menggunakan kata kunci ...

Cara Menggunakan Analytics Data Big untuk Meningkatkan Kesetiaan Pelanggan - dummies

Setelah Anda mengumpulkan data besar Anda , apakah langkah seterusnya anda? Hari kesetiaan pelanggan adalah yang paling penting kerana pelanggan berada di kerusi pemandu ketika datang untuk membuat pilihan tentang cara berinteraksi dengan pembekal perkhidmatan. Ini berlaku di banyak industri. Pembeli mempunyai lebih banyak pilihan saluran dan semakin ...

Cara Menggunakan Pemprosesan Peristiwa Kompleks untuk Data Big - dummies

Untuk data besar kerana ia bertujuan untuk menguruskan data dalam gerakan. Pemprosesan Acara Kompleks adalah teknik untuk mengesan, menganalisis, dan memproses data sebagai peristiwa yang berlaku. Maklumat ini kemudian diproses dan disampaikan berdasarkan peraturan dan proses perniagaan. Idea di belakang CEP adalah untuk dapat ...

Cara menggunakan Apache Hadoop untuk Analytics ramalan - dummies

Cara Menggunakan Pemasangan Kurva dalam Analisis ramalan - dummies

Pemasangan lengkung adalah proses yang digunakan dalam analitik ramalan dalam yang tujuannya adalah untuk membuat lengkung yang menggambarkan fungsi matematik yang paling sesuai dengan titik data yang sebenarnya (asal) dalam siri data. Kurva boleh melewati setiap titik data atau tinggal dalam sebahagian besar data, mengabaikan beberapa data ...

Bagaimana Menggunakan Data Streaming untuk Data Besar - dummies

Kadang-kadang, ketika mendekati data besar, dengan sejumlah besar data dan sedikit idea mengenai ke mana seterusnya. Masukkan aliran data. Apabila sejumlah besar data perlu diproses dengan cepat dalam masa nyata untuk mendapatkan pandangan, data bergerak dalam bentuk data streaming adalah jawapan yang terbaik. ...

Bagaimana Menggunakan Pokok Keputusan Analisis Ramalan untuk Ramalan Masa Depan - patung

Pokok keputusan pendekatan kepada analisis ramalan yang dapat membantu anda membuat keputusan. Misalnya, anda perlu membuat keputusan sama ada untuk melabur sejumlah wang dalam satu daripada tiga projek perniagaan: perniagaan trak makanan, restoran, atau kedai buku. Penganalisis perniagaan telah mencipta kadar kegagalan ...

Cara menggunakan penapis kolaboratif berasaskan item dalam analisis ramalan - dummies

Salah satu pengesyorkan Amazon sistem untuk analisis ramalan menggunakan penapisan kolaborasi berasaskan item - mencantumkan inventori besar produk dari pangkalan data syarikat apabila pengguna melihat item tunggal di laman web. Anda tahu anda melihat sistem penapisan kolaborasi berasaskan item (atau, selalunya, sistem berasaskan kandungan) jika ia menunjukkan cadangan anda di ...

Bagaimana Menggunakan Pengelupasan Data dalam Analytics Predictive - dummies

Melicinkan data dalam analisis ramalan adalah, untuk mencari "isyarat" dalam "bunyi bising" dengan membuang mata data yang dianggap "bising". Idea ini adalah untuk mempertajam corak dalam data dan menonjolkan trend yang ditunjuk oleh data. Implikasi di balik perataan data adalah bahawa data terdiri daripada dua bahagian: satu ...

Cara menggunakan Apache Mahout untuk Analytics Predictive - dummies

Alat sumber terbuka yang unik berguna dalam Analisis ramalan adalah Apache Mahout. Perpustakaan pembelajaran komputer ini termasuk versi berskala kluster, klasifikasi, penapisan kerjasama, dan algoritma perlombongan data lain yang boleh menyokong model analisis ramalan berskala besar. Cara yang sangat disyorkan untuk memproses data yang diperlukan untuk model sedemikian adalah untuk menjalankan Mahout ...

Cara menggunakan regresi linear dalam regresi linier - dummies

Regresi linear adalah kaedah statistik yang menganalisis dan menemui hubungan antara dua pemboleh ubah. Dalam analisis ramalan, ia boleh digunakan untuk meramalkan nilai berangka masa depan pembolehubah. Pertimbangkan contoh data yang mengandungi dua pembolehubah: data masa lalu yang terdiri daripada masa ketibaan kereta api dan masa tunda yang sepadan. Anggap ...

Bagaimana menggunakan Analytics prediktif untuk memuaskan pelanggan - sambmah

Persaingan global mendorong syarikat untuk menurunkan harga untuk menarik pelanggan. Nasib baik, analisis ramalan boleh membantu di sini. Syarikat berusaha untuk memuaskan pelanggan mereka dan mendapatkan yang baru; pelanggan semakin menuntut produk berkualiti tinggi pada harga yang lebih murah. Sebagai tindak balas kepada tekanan ini, perniagaan berusaha untuk memberikan keseimbangan kualiti dan harga yang tepat, pada masa yang tepat, ...

Cara Menggunakan K-means Algorithm Cluster dalam Analisis Predictive - dummies

K adalah input kepada algoritma untuk analisis ramalan; ia merujuk kepada bilangan kumpulan yang perlu diambil oleh algoritma dari dataset, dinyatakan secara algebra sebagai k. Algoritma K-berarti membahagikan dataset yang diberikan ke dalam cluster k. Algoritma ini menjalankan operasi berikut: Pilih item r rawak dari dataset dan labelnya ...

Bagaimana Menggunakan Model Markov dalam Analisis Ramalan - dummies

Model Markov adalah model statistik yang boleh digunakan dalam analisis ramalan yang sangat bergantung pada teori kebarangkalian. (Ia dinamakan sempena ahli matematik Rusia yang penyelidikan utamanya adalah dalam teori kebarangkalian.) Berikut adalah senario praktikal yang menggambarkan bagaimana ia berfungsi: Bayangkan anda ingin meramalkan sama ada Team X akan memenangi perlawanan esok. Model ...

Cara menggunakan Python untuk memilih pembolehubah yang tepat untuk Sains Data - dummies

Memilih pembolehubah yang betul dalam Python dapat meningkatkan proses pembelajaran dalam sains data dengan mengurangkan jumlah bunyi (informasi tidak berguna) yang dapat mempengaruhi perkiraan pelajar. Oleh itu, pemilihan yang berubah-ubah dapat mengurangkan variasi ramalan dengan berkesan. Untuk menerapkan pembolehubah yang berguna dalam latihan dan meninggalkan yang berlebihan, anda ...

Bagaimana untuk menggambarkan keputusan analisis model anda: pengelasan tersembunyi, klasifikasi data dan outliers - dummies

Visualisasi hasil analisis ramalan anda benar-benar membantu para pemangku kepentingan memahami langkah-langkah seterusnya. Berikut adalah beberapa cara untuk menggunakan teknik visualisasi untuk melaporkan hasil model anda kepada pihak berkepentingan. Cara menggambarkan kumpulan tersembunyi dalam data anda Pengumpulan data adalah proses menemui kumpulan tersembunyi item berkaitan dalam ...

Cara Menggambarkan Data Raw Analisis 'dummies

Gambar bernilai seribu kata - anda cuba untuk mendapatkan penanganan yang baik pada data analisis ramalan anda. Pada langkah pra-pemprosesan, semasa anda menyediakan data anda, amalan biasa untuk memvisualisasikan apa yang ada di tangan sebelum meneruskan langkah seterusnya. Anda mulakan dengan menggunakan hamparan seperti ...

Mesin pembelajaran di Academia dengan Weka - dummies

Weka (juga tersedia di Sourceforge net) algoritma pembelajaran yang ditulis di Jawa dan dibangunkan di University of Waikato, New Zealand. Tujuan utama Weka adalah untuk melaksanakan tugas-tugas perlombongan data, dan pada mulanya, sekolah menggunakannya sebagai alat pembelajaran. Kini alat ini dimasukkan sebagai sebahagian daripada perisikan perniagaan Pentaho ...

Mengenalpasti Data Hilang untuk Pembelajaran Mesin - monyet

Walaupun anda mempunyai contoh yang cukup untuk latihan yang sederhana dan kompleks algoritma pembelajaran mesin, mereka mesti membentangkan nilai lengkap dalam ciri-ciri, tanpa sebarang data yang hilang. Memiliki contoh yang tidak lengkap menjadikan semua isyarat dalam dan antara ciri-ciri tidak dapat disambung. Nilai-nilai yang hilang juga menjadikannya sukar bagi algoritma untuk belajar semasa ...

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

Jika statistik telah digambarkan sebagai sains untuk memperoleh pandangan dari data, maka apakah perbezaan antara statistik ahli sains dan data? Soalan yang baik! Walaupun banyak tugas dalam sains data memerlukan sedikit statistik yang mengetahui bagaimana, skop dan keluasan pengetahuan saintifik dan asas kemahiran data berbeza daripada ...

Membuat Sense of Data untuk Pertumbuhan E-Perdagangan - dummies

Sains data dalam e-commerce berfungsi tujuan yang sama dalam mana-mana disiplin lain - untuk memperoleh pandangan berharga daripada data mentah. Dalam e-dagang, anda mencari wawasan data yang boleh anda gunakan untuk mengoptimumkan pulangan pemasaran pelaburan (ROI) dan memacu pertumbuhan dalam setiap lapisan corong jualan. Bagaimana ...

Pembelajaran Mesin: Mewujudkan Ciri Sendiri dalam Data - dummies

Kadang-kadang data mentah yang anda peroleh dari pelbagai sumber tidak akan mempunyai ciri yang diperlukan untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin. Apabila ini berlaku, anda mesti membuat ciri-ciri anda sendiri untuk mendapatkan hasil yang dikehendaki. Mewujudkan ciri tidak bermakna membuat data dari udara yang nipis. Anda membuat ciri-ciri baru dari data sedia ada. Memahami keperluan ...

Membuat Impak Positif dengan Perisikan Alam Sekitar - patung

Elva adalah contoh yang jelas tentang bagaimana teknologi perisikan alam sekitar boleh digunakan membuat kesan positif. Platform bebas dan terbuka ini memudahkan pemetaan pemetaan dan pelaporan data untuk memantau pemilihan, pelanggaran hak asasi manusia, kemusnahan alam sekitar, dan risiko bencana di negara-negara membangun. Dalam satu projek yang lebih baru-baru ini, Elva telah bekerja dengan ...

Pemodelan Permintaan Perjalanan dalam Aktiviti Jenayah - dummies

Memodelkan permintaan perjalanan aktiviti jenayah membolehkan anda menerangkan dan meramalkan corak perjalanan penjenayah supaya penguatkuasa undang-undang boleh menggunakan maklumat ini dalam perancangan tindak balas taktikal. Jika anda ingin meramalkan laluan yang paling mungkin penjenayah akan mengambil di antara lokasi dari mana ia bermula dan lokasi di mana ...

Perlombongan Data Anda Menggunakan Sains Data - dummies

Dalam era data besar, nampaknya seperti organisasi semua bentuk dan saiz sedang dalam usaha penyewaan. Mereka mahu mengupah saintis data agar mereka boleh menggunakan data dan membuat keputusan yang bermaklumat data untuk menambah nilai kepada organisasi mereka dan terus berdaya saing. Malangnya, sebahagian besar organisasi dan pengurus pengambilan mereka tidak benar-benar memahami ...

Hilang Nilai dalam Data Anda - dummies

Salah satu masalah data yang paling kerap dan tersisih untuk menangani data yang hilang. Fail boleh menjadi tidak lengkap kerana rekod jatuh atau peranti simpanan diisi. Atau medan data tertentu mungkin tidak mengandungi data untuk beberapa rekod. Yang pertama masalah ini boleh didiagnosis dengan hanya mengesahkan tuduhan rekod untuk fail. ...

Peluang Kerja baru dengan Pembelajaran Mesin - patung

Anda boleh mencari lebih daripada beberapa artikel yang membincangkan kehilangan pekerjaan pembelajaran mesin dan teknologi yang berkaitan akan menyebabkannya. Robot sudah melaksanakan beberapa tugas yang digunakan untuk menggaji manusia, dan penggunaan ini akan meningkat dari masa ke masa. Anda mesti juga mempertimbangkan bagaimana penggunaan baru ini berpotensi untuk menampung anda ...

Fasa Proses Perlombongan Data - makmies

Proses Standard Industri Cross-Industry untuk Penambangan Data (CRISP-DM) adalah kerangka proses penambangan data dominan. Ia adalah standard terbuka; sesiapa sahaja boleh menggunakannya. Senarai berikut menerangkan pelbagai fasa proses. Pemahaman perniagaan: Dapatkan pemahaman yang jelas tentang masalah yang anda selesaikan untuk menyelesaikannya, bagaimana ia mempengaruhi organisasi anda, dan matlamat anda untuk menangani ...

Mengoptimumkan Pilihan Cross-Validation dalam Pembelajaran Mesin - dummies

Dapat mengesahkan hipotesis pembelajaran mesin dengan berkesan pengoptimuman lanjut algoritma yang anda pilih. Algoritma ini memberikan sebahagian besar prestasi ramalan pada data anda, memandangkan keupayaannya untuk mengesan isyarat dari data dan sesuai dengan fungsi fungsional sebenar fungsi ramalan tanpa overfitting dan menghasilkan banyak varians dari anggaran. Tidak ...

Visualisasi dalam Analitik Predictive - dummies

Visualisasi boleh mewakili simulasi (gambaran bergambar tentang senario apa-jika ) dalam analisis ramalan. Anda boleh meninjau visualisasi ramalan dengan simulasi yang bertindih dan menyokong ramalan. Sebagai contoh, apa yang berlaku sekiranya syarikat berhenti membuat Produk D? Apa yang berlaku jika bencana alam menyerang pejabat rumah? ...

Analitik ramalan: Mengetahui Kapan Memperbaharui Model Anda - dummies

Sebanyak mungkin tidak disukainya , pekerjaan analitik ramalan anda tidak berakhir apabila model anda berjalan secara langsung. Penyebaran model yang berjaya dalam pengeluaran tidak ada masa untuk berehat. Anda perlu memantau ketepatan dan prestasinya dari masa ke masa. Model cenderung merendahkan masa (sedikit lebih cepat daripada yang lain); dan ...

Model Spatial untuk Analisis Jenayah - dummies

Anda boleh memasukkan model statistik ramalan ke dalam kaedah analisis jenayah untuk menghasilkan analisis yang menggambarkan dan meramalkan di mana dan jenis aktiviti jenayah yang mungkin berlaku. Model spatial ramalan boleh membantu anda meramal tingkah laku, lokasi, atau aktiviti jenayah pesalah berulang. Anda juga boleh menggunakan kaedah statistik untuk data spasi-temporal untuk memastikan ...

Analytics ramalan untuk Dummies Cheat Sheet - dummies

Projek analitik ramalan menggabungkan pelaksanaan butiran dengan pemikiran besar gambar. Petua dan senarai semak yang berguna ini akan membantu memastikan projek anda di landasan dan keluar dari hutan.

Menyediakan Data Anda untuk Analytics Ramalan - dummies

Ketika Anda telah menetapkan objektif model, langkah berikutnya dalam analisis ramalan adalah untuk mengenal pasti dan menyediakan data yang akan anda gunakan untuk membina model anda. Maklumat berikut menyentuh aktiviti yang paling penting. Urutan langkah-langkah umum kelihatan seperti ini: Kenal pasti sumber data anda. Data mungkin dalam format yang berbeza atau ...

Kebarangkalian Distribusi dalam Analisis Statistik Data Besar - dummies

Kebarangkalian distribusi adalah salah satu daripada banyak teknik statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data untuk mencari corak yang berguna. Anda menggunakan taburan kebarangkalian untuk mengira kebarangkalian yang berkaitan dengan unsur-unsur dataset: Pengedaran binomial: Anda akan menggunakan taburan binomial untuk menganalisis pembolehubah yang dapat menganggap hanya satu dari dua nilai. Untuk ...