Personliga finanser

10 Vanliga datautvinningsfel (som du inte kommer att göra) - dummies <[SET:descriptionsv]

Data Mining maximerar Warehouse Club Profits - dummies

Kanske du har handlat på en av lagerklubbarna, butikskedjorna som erbjuder medlemmar-bara shopping i stora, utan krusiduller butiker. Lagerklubbar har nakna betonggolv, vanliga funktionella hyllor och begränsade val av produkter och förpackningsstorlekar. Deras utcheckningsbanor erbjuder inte påsar, än mindre baggers, för att packa upp dina inköp. Lagerhusklubbar ...

Dataskyddsalternativ för Big Data - dummies

Några stora datakompetenter anser att olika typer av data kräver olika former av data skydd och att i vissa fall i en molnmiljö, kan datakryptering faktiskt vara överkill. Du kan kryptera allt. Du kan kryptera data, till exempel när du skriver den till din egen hårddisk när du skickar den till ...

AARRR för e-handelsförsäljningstunneln - dummies

Innan de kommer in i det nitty-gritty av hur du kan börja använda webanalys, testtaktik och segmenterings- och inriktningsinitiativ för att antända tillväxten i alla lager i din e-handelsförsäljningstratt, först måste du förstå den grundläggande strukturen och funktionen för varje lager i en försäljningsratt. I överensstämmelse med en logisk och systematisk ...

Vanliga funktioner hos NoSQL-dummies

NoSQL böcker och bloggar erbjuder olika åsikter om vad en NoSQL-databas är. Fyra kärnfunktioner i NoSQL, som visas i följande lista, gäller för de flesta NoSQL-databaser. Listan jämför NoSQL med traditionell relationell DBMS: Schema agnostic: Ett databasschema är beskrivningen av alla möjliga data och datastrukturer i en relationsdatabas. ...

ÄR elementen i datasetet okorrelerade? - dummies

För en dataset som består av observationer som tagits vid olika tidpunkter (det vill säga tidsseriedata), är det viktigt att avgöra om observationerna är korrelerade med varandra. Detta beror på att många tekniker för att modellera tidsseriedata baseras på antagandet att uppgifterna är okorrelerade med varandra ...

3 Typer maskininlärning - dummies

Maskininlärning kommer i många olika smaker beroende på algoritmen och dess mål. Du kan dela maskininlärningsalgoritmer i tre huvudgrupper baserat på deras syfte: Övervakat lärande Oövervakat lärande Förstärkt lärande Övervakat lärande Övervakat lärande sker när en algoritm lär sig från exempeldata och associerade målsvar som kan bestå av numeriska ...

Grunderna för klassificeringsmodeller för analytiska förutsägelser - dummies

När du har alla verktyg och data som behövs för att börja skapa en prediktiv modell börjar roligt. Generellt innebär skapandet av en inlärningsmodell för klassificeringsuppgifter följande steg: Ladda data. Välj en klassificering. Träna modellen. Visualisera modellen. Testa modellen. Utvärdera modellen. Både logistisk regression och ...

Tillämpning av huvudkomponentanalys till prediktiv analys - dummies

Huvudkomponentanalys (PCA) är en värdefull teknik som är allmänt använd i prediktiv analys och datavetenskap. Den studerar en dataset för att lära sig de mest relevanta variablerna som ansvarar för den högsta variationen i datasetet. PCA används mest som en datareduktionsteknik. Medan du bygger prediktiva modeller kan du behöva minska ...

10 Viktiga datavetenskapsresurssamlingar att använda med Python-dummies

Det finns verkligen massor av Information tillgänglig där för datavetenskapare som använder Python. Den här informationen introducerar dig till en uppsjö av datavetenskapliga resurssamlingar som du verkligen behöver veta. Få insikter med datavetenskap Weekly Datavetenskap Weekly är ett gratis nyhetsbrev som du kan registrera dig för att få ...

8 Bästa praxis i datapreparation - dummies

Statistiska programvarupaket är extremt kraftfulla idag, men de kan inte övervinna fattiga kvalitetsdata. Följande är en checklista över saker du behöver göra innan du går ut för att bygga statistiska modeller. Kontrollera datformat Din analys börjar alltid med en rå datafil. Rådatafiler finns i många olika former och storlekar. Mainframe ...

Undviker provfel och läckagefel i maskinlärande - dummies

Valideringsmetoden för maskininlärning är en undersökning av ett eventuellt botemedel mot provtagning. Insampling bias kan hända med din data innan maskininlärning tas i bruk, och det medför stor variation av följande uppskattningar. Dessutom bör du vara medveten om läckagefallen som kan uppstå när någon information från ...

Autokorrelationsplottor: Grafisk teknik för statistiska data - dummies

En autokorrelationsdiagram visar egenskaperna hos en typ av data som kallas en tidsserie. En tidsserie refererar till observationer av en enda variabel över en viss tidshorisont. Till exempel är det dagliga priset på Microsoft-lager under år 2013 en tidsserie. Tvärsnittsdata refererar till observationer om många variabler ...

10 Gratis resurser för datavetenskap - dummies

En utmärkt sak om datavetenskap är att du inte behöver spendera mycket pengar på program och källdata för att börja skörda sina fördelar. Du kan helt enkelt börja med egna data och börja använda open source-applikationer eller programmeringsspråk för att börja utlösa värdefulla insikter. Även ...

Grunderna i K-Means och DBSCAN Clustering Modeller för Prediktiv Analytics - Dummies <[SET:descriptionsv]Oövervakad inlärning

Oövervakad inlärning

Alternativa Big Data Solutions - dummies

Ser över Hadoop, du kan se alternativa stora datalösningar i horisonten. Dessa lösningar gör det möjligt att arbeta med stora data i realtid eller att använda alternativ databassteknik för att hantera och bearbeta den. Här introduceras du i realtidsbehandlingsramarna, sedan plattformarna för massivt parallell bearbetning (MPP), och äntligen NoSQL ...

Basics of Static and Streamed Data i Predictive Analysis

10 Sätt att förbättra dina maskinlärningsmodeller - dummies

Nu när du är maskininlärningsalgoritmen är klar lära av de data som erhållits med Python eller R, funderar du på resultaten från din testuppsättning och undrar om du kan förbättra dem eller verkligen har nått det bästa möjliga resultatet. Det finns ett antal kontroller och åtgärder som hintar på metoder du kan använda ...

Förbättra världen genom datalogi

Grunderna för R Programmering för prediktiv analys - dummies

R är ett programmeringsspråk som ursprungligen skrivits för statistiker att göra statistiska analys, inklusive prediktiv analys. Det är öppen källkod programvara, används i stor utsträckning i akademiet för att undervisa sådana discipliner som statistik, bioinformatik och ekonomi. Från dess ödmjuka början har det sedan utvidgats till att göra datamodellering, datautvinning och prediktiv analys. R har en mycket aktiv ...

Grunderna för innehållsbaserade prediktiva Analytics-filter - dummies

Innehållsbaserade predictive analytics recommender-system, mestadels matchningsfunktioner (taggade sökord) bland liknande föremål och användarens profil för att göra rekommendationer. När en användare köper ett objekt som har taggade funktioner, rekommenderas objekt med funktioner som matchar originalets original. Ju fler funktioner matchar desto högre sannolikhet kommer användaren att vilja ...

Grunderna för dataklyssningar i förklarande analyser - dummies

En dataset (eller datainsamling) är en uppsättning artiklar i prediktiv analys. Exempelvis är en uppsättning dokument en dataset där dataelementen är dokument. En uppsättning användaruppgifter för sociala nätverk (namn, ålder, lista över vänner, bilder osv.) Är en dataset där dataobjekten är profiler av sociala ...

Stora data- och elverktyg - dummies

Ett område där stora data har påverkat elverktyg är utvecklingen av smarta mätare. Smarta mätare ger en mer exakt mätning av energianvändningen genom att ge mycket frekventare avläsningar än traditionella mätare. En smart mätare kan ge flera läsningar om dagen, inte bara en gång i månaden eller en gång i kvartalet. ...

Stora Data Analytics Solutions-leverantörer - dummies

Ett antal leverantörer på marknaden stöder idag det växande behovet med stora datalösningar för din verksamhet. Här är en lista över några lösningar som du kan hitta intressant: IBM tar ett företagsinriktat tillvägagångssätt för stora data och integrerar över plattformen, inklusive inbäddning / buntning av dess analyser. Dess produkter inkluderar ett lager ...

Grunderna i Uplift Predictive Analytics Models - Dummies

Så hur vet du att kunden du riktade mot med hjälp av predictive analytics har jag inte köpt? För att klargöra denna fråga kan du ändra det på ett par olika sätt: Hur vet du att kunden inte skulle ha köpt, även om hon inte fick marknadsföringskontakten från dig? Hur vet du att vad ...

Grunderna för de viktigaste teknologiska trenderna i Predictive Analytics - dummies

Traditionella prediktiva analytiska tekniker kan bara ge insikter om grundval av historiska data. Dina uppgifter - både tidigare och inkommande - kan ge dig en tillförlitlig prediktor som kan hjälpa dig att fatta bättre beslut för att uppnå dina affärsmål. Verktyget för att uppnå detta mål är prediktiv analys. Så här utforskar du predictive analytics ...

Stora data- och hälsovårdstjänster - dummies

Hälsovård är ett område där stora data har potential att göra dramatiska förbättringar i livskvalité. Den ökade tillgängligheten av massiva datamängder och snabbt ökande datorstyrka kan göra det möjligt för forskare att göra genombrott, till exempel följande: Att förutse utbrott av sjukdomar För att få en bättre förståelse för effektiviteten och sidan ...

Stora data och högre utbildning - dummies

Stora data gör dramatiska förändringar inom utbildningsområdet. Ett område som har visat ett särskilt löfte är datoriserade inlärningsprogram, som ger instant feedback till utbildare. Data som samlas in från dessa program kan ge viktig information för att identifiera viktiga utmaningar: Studenter som behöver extra hjälp Studenter som är redo för mer avancerat material ...

Fördelar och komplexiteter i visualisering som ett verktyg i prediktiv analys - dummies

Napoleon Bonaparte sa, "En bra skiss är bättre än ett långt tal. "I predictive analytics presenterar datavisualisering analytiska resultat som en bild som lätt kan användas för att bygga realistiska, handlingsbara berättelser om möjliga terminer. Detta beror på att människans hjärna finner bilder lättare att smälta än text eller siffror. Narratives based on analytics ...

Stora data och finanser - dummies

Ett område inom finansbranschen som drabbats drastiskt av stora data är handelsverksamheten av banker och andra finansiella institutioner. Ett exempel är handel med högfrekventa handelar (HFT), ett relativt nytt handelssätt som beror på möjligheten att genomföra enorma volymer av affärer i extremt korta tidsintervaller. HFT-handlare gör ...

Stora data och sökmotorer - dummies

Stora data har gjort det möjligt att utveckla högklassiga online-sökmotorer. En sökmotor som hittar webbsidor baserat på sökord kräver avancerade algoritmer och förmågan att behandla ett otroligt stort antal begäranden. Här är fyra av de mest använda sökmotorerna: Google Microsoft Bing Yahoo! Fråga Användningen av Google ...

Sociala medier och dummies

Skulle inte vara möjliga utan stora data. Sociala medier webbplatser låter människor dela foton, videor, personuppgifter, kommentarer, och så vidare. Några av de bästa exemplen på sociala medier webbplatser inkluderar dessa: Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebook skapades 2004 av Harvard studenter. Sedan dess har den blivit den största sociala mediasiten ...

10 Fenomenala resurser för öppna data - dummies

ÖPpna data ingår i en större trend mot en mindre restriktiv, mer öppen förståelse för idén om immateriella rättigheter, en trend som har vunnit enorm popularitet under det senaste decenniet. Öppna data är data som har gjorts offentligt tillgängliga och får användas, återanvändas, byggas på och delas med andra. ...

Stor data-strömning inom sjukvårdsindustrin - dummies

Stora data har stor betydelse för hälso- och sjukvården - inklusive dess användning i allt från genetisk forskning till avancerad medicinsk bildbehandling och forskning om att förbättra vårdkvaliteten. Samtidigt som en stor dataanalys i vart och ett av dessa områden är betydande för att främja forskning, är en stor fördel att tillämpa denna information på klinisk medicin. ...

Stora data och försäkringar - dummies

Försäkringsbranschen kunde inte överleva utan förmåga att samla och bearbeta betydande datamängder . För att fastställa lämpliga premier för sin policy måste försäkringsbolagen kunna analysera de risker som försäkringstagarna står inför och kunna bestämma sannolikheten för att dessa risker faktiskt materialiseras. På grund av betydande ökningar i ...

Stor dataströmning i energibranschen - dummies

Minskar energiförbrukningen, hitta nya källor för förnybar energi och Ökad energieffektivitet är alla viktiga stora data mål för att skydda miljön och upprätthålla ekonomisk tillväxt. Stora datavolymer övervakas alltmer och analyseras i realtid för att uppnå dessa mål. Många stora organisationer använder en mängd olika ...

Stora data- och väderprognoser - dummies

Väderprognoser har alltid varit extremt utmanande, med tanke på antalet involverade variabler och komplexa interaktioner mellan dessa variabler. Dramatiska ökningar av förmågan att samla och bearbeta data har väsentligt förbättrat väderprognosornas förmåga att fastställa hur mycket orkaner, översvämningar, snöstormar och andra väderförhållanden är. Ett exempel på ...

Stora datavisningsverktyg du kan använda för predictive Analytics - dummies

Stora data har potential att inspirera företag att fatta bättre beslut genom prediktiv analys. Det är viktigt att vara medveten om de verktyg som snabbt kan hjälpa dig att skapa bra visualisering. Du vill alltid hålla din publik engagerad och intresserad. Här är några populära visualiseringsverktyg för storskalig företagsanalys. De flesta av dessa ...

Bisecting Funktioner med Bisection Search Algorithm - dummies

En bisecting-sökalgoritm är en metod för att halva intervall och söka för inmatningsvärden för en kontinuerlig funktion. Datavetenskapare använder en bisection-sökalgoritm som ett numeriskt tillvägagångssätt för att hitta en snabb approximation av en lösning. Algoritmen gör det genom att söka och hitta rötterna i en kontinuerlig matematisk funktion - det är ...

Stora data och återförsäljare - dummies

ÅTerförsäljare samlar och underhåller försäljningsrekord för ett stort antal kunder. Utmaningen har alltid varit att sätta dessa data till god användning. Helst vill en återförsäljare förstå de demografiska egenskaperna hos sina kunder och vilka typer av varor och tjänster de är intresserade av att köpa. Den fortsatta förbättringen av datakapaciteten har ...