Personliga finanser

Stora data arbetsflöden - dummies

För att förstå stora data arbetsflöden, du måste förstå vad en process är och hur den relaterar till arbetsflöde i dataintensiva miljöer. Processer tenderar att vara utformade som avancerade strukturer som är användbara för beslutsfattande och normalisering av hur saker och ting görs i ett företag eller en organisation. Arbetsflöden är däremot uppgiftsinriktade och ofta ...

Stor dataströmning med en offentlig policypåverkan - dummies

Nästan alla delar av en stad har förmåga att Använd stora data, vare sig i form av skatter, sensorer på byggnader och broar, övervakning av trafikmönster, platsdata och data om brottslig verksamhet. Skapa en fungerande politik som gör städer säkrare, effektivare och mer önskvärda ställen att bo och arbeta kräver insamling och ...

Stor dataströmning med en miljöpåverkan - dummies

Stor dataforskning kan hjälpa till i näringslivet, men det har också en miljömål. Forskare mäter och övervakar olika attribut av sjöar, floder, oceaner, hav, brunnar och andra vattenmiljöer för att stödja miljöforskning. Viktig forskning om vattenskydd och hållbarhet beror på spårning och förståelse av undervattensmiljöer och att veta hur de förändras. ...

Förmedlar datalogistik till livet: den svarta budgeten - dummies

Washington Post-historien "den svarta budgeten "Är ett otroligt exempel på datavetenskap i journalistik. När den tidigare NSA-entreprenören Edward Snowden läckte en trov av sekretessbelagda dokument släppte han en storm av kontrovers inte bara bland allmänheten utan också bland datapublikatörerna som hade till uppgift att analysera dokumenten för historier. The ...

Bygga en förutsägbar Analytics-modell - dummies

Ett framgångsrikt prediktivt analysprojekt utförs steg för steg. När du fördjupar dig i detaljerna i projektet, se upp för dessa viktiga milstolpar: Definiera företagsmål Projektet börjar med att använda ett väldefinierat affärsmål. Modellen ska ta upp en affärsfråga. Att tydligt ange det här målet kommer att låta dig definiera ...

Business-Centric Data Science - dummies

Verksamheten är komplex. Datavetenskap är komplex. Ibland är det lätt att bli så upptagen och titta på träden som du glömde att leta efter en väg ut ur skogen. Det är därför, inom alla affärsområden, extremt viktigt att hålla fokus på slutmålet. I slutändan oavsett vilken rad av ...

Hur man bygger ett prediktivt Analytics-team - dummies

För att samla ditt prediktiva analysteam måste du rekrytera affärsanalytiker, datavetenskapare och informationsteknologer. Oavsett deras specifika kompetensområden bör dina medarbetare vara nyfiken, engagerad, motiverad och upphetsad att gräva så djupt som nödvändigt för att göra projektet - och verksamheten - lyckas. Att få affärsekompetens ombord ...

Kategorisering Modeller för prediktiv Analytics - dummies

Modeller är nödvändiga för att utföra predictive analytics. En modell är inget annat än en matematisk representation av ett segment av världens folk är intresserade av. En modell kan efterlikna beteendemässiga aspekter hos våra kunder. Det kan representera de olika kundsegmenten. En välgjord, välinställd modell kan prognostisera - förutsäga med hög noggrannhet - nästa ...

Egenskaper hos Big Data Analysis - dummies

Stor dataanalys har fått mycket hype nyligen och med god anledning. Du måste känna till egenskaperna hos stor dataanalys om du vill vara en del av den här rörelsen. Företag vet att något är där ute, men tills nyligen har det inte kunnat gruva det. Det här trycker på ...

Välja en R-distribution med maskininlärning i åtanke - dummies

Du måste behålla maskinens inlärningsmål i åtanke när du väljer en R-distribution. R är en kombination av en miljö och ett språk. Det är en form av S-programmeringsspråket, som John Chambers ursprungligen skapade på Bell Laboratories för att göra det enklare att arbeta med statistik. Rick Becker och Allan Wilks så småningom läggs till ...

Val av en algoritm för prediktiv analys - dummies

Olika statistiska datautbytesalgoritmer och maskininlärningsalgoritmer är tillgängliga för användning i din prediktiva analysmodell. Du har bättre möjlighet att välja en algoritm efter att du har definierat målen för din modell och valt de data du ska arbeta på. Några av dessa algoritmer har utvecklats för att lösa specifika affärsproblem, förbättra befintliga algoritmer eller tillhandahålla ...

Klasser av Big Data Analytics - dummies

Befintliga analysverktyg och tekniker kommer att vara till stor hjälp för att ge mening om stora data. De algoritmer som ingår i dessa verktyg måste emellertid kunna arbeta med stora mängder potentiellt realtid och olika data. En kompetent infrastruktur måste finnas för att stödja detta. Och leverantörer som tillhandahåller analysverktyg måste också se till att ...

Val av rätt algoritm för maskininlärning - dummies

Maskininlärning innebär användning av många olika algoritmer. Denna tabell ger dig en snabb sammanfattning av styrkor och svagheter hos olika algoritmer. Algoritm Bäst hos Fördelarna Tillfälligt Skog Apt vid nästan vilket maskinlärarproblem Bioinformatik kan fungera parallellt Sällan överfylls automatiskt hanterar saknade värden Inget behov av att omforma någon variabel ...

Välj en Python Distribution med Machine Learning in Mind - dummies

Det är helt möjligt att få en generisk kopia av Python och lägg till alla nödvändiga maskininlärningsbibliotek till den. Processen kan vara svår eftersom du måste se till att du har alla nödvändiga bibliotek i rätt versioner för att garantera framgång. Dessutom måste du utföra den konfiguration som krävs för att göra ...

Clustering Algoritmer Används i Data Science - dummies

Du använder klustringsalgoritmer för att dela upp dina dataset i kluster av datapunkter som är mest lika för ett fördefinierat attribut. Om du har en dataset som beskriver flera attribut om en viss funktion och vill gruppera dina datapunkter enligt deras attribut likheter, använd sedan klustringsalgoritmer. En enkel scatterplot av ...

Klassificeringsalgoritmer Används i datavetenskap - dummies

Med klassificeringsalgoritmer, du tar en befintlig databas och använder det du vet om att generera en prediktiv modell för användning vid klassificering av framtida datapunkter. Om ditt mål är att använda ditt dataset och dess kända undergrupper för att bygga en modell för att förutse kategorin av framtida datapunkter, vill du ...

Rengör data för din prediktiva analysmodell - dummies

Du måste se till att data är ren av främmande saker innan du kan använda den i din prediktiva analysmodell. Detta inkluderar att hitta och korrigera eventuella poster som innehåller felaktiga värden och försöker fylla i några saknade värden. Du måste också bestämma om du vill inkludera dubbla poster (två kundkonton, ...

Data Mining For Dummies Cheat Sheet - dummies

Data mining är det sätt som vanliga affärsmän använder en rad dataanalys tekniker för att avslöja användbar information från data och sätta den informationen i praktisk användning. Datavinnare bryr inte sig över teorier och antaganden. De validerar sina upptäckter genom att testa. Och de förstår att saker förändras, så när upptäckten som fungerade som ...

Datavetenskap: Använda Python för att utföra faktor och huvudkomponentanalys - dummies

Datavetenskapare kan använda Python för att utföra faktor och huvudkomponentanalys. SVD fungerar direkt på de numeriska värdena i data, men du kan också uttrycka data som ett förhållande mellan variabler. Varje funktion har en viss variation. Du kan beräkna variabiliteten som variansmåttet runt medelvärdet. Ju mer variansen, den ...

ÄNdras centrum eller spridningen av en dataset över tiden? - dummies

För tidsseriedata, är det viktigt att veta om observationerna fortsätter att ha samma medelvärde över tiden och huruvida variansen av data förändras över tiden. Många statistiska test och prognostekniker beror på detta antagande. Figuren visar en tidsserie av ExxonMobils dagliga avkastning under 2013. Tidsserier ...

Använda Analytics och Data Wrangling för att konvertera Raw Data till Actionable Insights - Dummies

Rå data till handlingar är det första steget i utvecklingen från de data du samlat in till någonting som verkligen gagnar dig. Business-centrerade datavetenskapare använder dataanalys för att skapa insikter från rådata. Identifiering av typerna av analyser Nedanför är de fyra typerna av data som är listade nedan för att öka komplexiteten ...

Ser dina data korrekt ut? - dummies

De flesta dataset kommer med någon form av metadata, vilket i huvudsak är en beskrivning av data i filen. Metadata innehåller typiskt beskrivningar av formatet, viss indikation av vilka värden som finns i varje datafält och vad dessa värden betyder. När du möter en ny dataset, ta aldrig metadata i ansiktet ...

Miljö datavetenskap - naturresurser - dummies

Du kan använda datavetenskap för att modellera naturresurser i sin råa form. Denna typ av miljövetenskap innefattar generellt lite avancerad statistisk modellering för att bättre förstå naturresurser. Du modellerar resurserna i råvatten, luft och markförhållanden som de förekommer i naturen - för att bättre förstå naturmiljön ...

E-handel och datatesting - dummies

I tillväxt, du använder testmetoder för att optimera ditt webbdesign och meddelanden så att den utför det absolut bästa med de målgrupper som den riktar sig till. Även om test- och webanalysmetoder är båda avsedda att optimera prestanda, går testning ett lager djupare än webbanalys. Du använder webbanalys för att få en ...

Företagsarkitektur för stora data - dummies

I perspektiv kommer målet att utforma en arkitektur för dataanalys ner till byggandet ett ramverk för att fånga, sortera och analysera stora data för att upptäcka effektiva resultat. Det finns inget rätt sätt att utforma den arkitektoniska miljön för stor dataanalys. Men de flesta mönster behöver uppfylla följande krav ...

E-handel och webbanalys - dummies

Webbanalys kan beskrivas som att generera, samla och känna till internetdata för att optimera webbdesign och strategi. Konfigurera webbanalysprogram för att övervaka och spåra absolut alla dina tillväxttaktik och strategier, för utan denna information arbetar du i mörkret - och ingenting växer i ...

Tekniska analysmetoder (EDA) - dummies

EDA baseras på grafiska tekniker. Du kan använda grafiska tekniker för att identifiera de viktigaste egenskaperna hos en dataset. Här är några av de mer använda grafiska teknikerna: Fältplotter Histogrammet Normala sannolikhetsplottor Spridningslistor Fältplottor Du använder lådor för att visa några av de viktigaste egenskaperna hos en ...

Hur mycket sprids finns i data? - dummies

När du arbetar med stor datastatistik identifierar du spridningen av en dataset från mitten med flera olika sammanfattande åtgärder: varians, standardavvikelse, kvartil, interkvartilintervall (IQR). Varians är den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen mellan datasetets och medelvärdet. För ett urval av data beräknas variansen så här: var ...

Histogram: Grafisk teknik för statistisk data - dummies

Ett histogram är ett diagram som representerar sannolikhetsfördelningen för en dataset. Ett histogram har en serie vertikala staplar där varje stapel representerar ett enskilt värde eller en rad värden för en variabel. Staplarnas höjder anger frekvenserna eller sannolikheterna för de olika värdena eller värdena. För ...

Hur Prediktiv Analytics ökar företagsförtroende - dummies

Prediktiv analys gör det möjligt för företag att fatta smartare beslut, av vilka vissa äger rum i realtid. Det gör det möjligt för företagen att förbättra alla aspekter av beslutsfattandet - inklusive förtroende för beslut baserade på insikter från grundlig analys av betrodd information. Prediktiv analys hjälper din organisation att förutse framtida händelser med tillförsikt och göra optimala beslut ...

Hur Prediktiv Analytics ökar avkastningen på investeringar (ROI) - Dummies

Prediktiv analys kan hjälpa dig att öka avkastning på investeringar (ROI) genom riktade marknadsföringskampanjer, förbättrad riskbedömning och hantering, minskade driftskostnader och beslutsfattande beslut. Genom att implementera predictive analytics kan företagen noggrant bedöma företagets nuvarande tillstånd, optimera sin verksamhet och konkurrera mer effektivt för att få marknadsandelar. Genom att betygsätta den prediktiva ...

Hur Prediktiv Analytics utnyttjas för att fatta informerade beslut - dummies

Predictive analytics, korrekt utvecklad och tillämpad, gör dina data till nyckelfärdigheter och gör att du kan vidta åtgärder genom att fatta välgrundade beslut om många områden i ditt företag - baserat på omfattande data. En större noggrannhet när det gäller att förutse framtida händelser är en fördel för sig själv - delvis för att det kan tillämpas på så många ...

Hur man ringer en funktion i R-programmering för förutsägbar Analytics

Hur prediktiv Analytics lägger till företagsvärde - dummies

I en alltmer konkurrensutsatt miljö behöver organisationer alltid sätt att bli mer konkurrenskraftiga . Prediktiv analys hittade sig i organisationer som ett sådant verktyg. Med hjälp av teknik i form av maskininlärningsalgoritmer, statistik och data-gruvtekniker kan organisationer upptäcka dolda mönster och trender i deras data som kan hjälpa till med verksamhet och strategi och hjälpa till.

Hur stödmekanismens prediktiva analys förutsäger framtiden - dummies

Stödmekanismmaskinen (SVM) är en prediktiv analysdata-klassificeringsalgoritm som tilldelar nya dataelement till en av märkta kategorier. SVM är i de flesta fall en binär klassifierare; Det antas att de aktuella uppgifterna innehåller två möjliga målvärden. En annan version av SVM-algoritmen, multiclass SVM, kompletterar SVM för att användas som ...

Så här väljer du dina data grafik - dummies

Följ dessa tre steg för att testa och bestämma om datagrafiken du väljer att använda i dina data kan visualiseringar effektivt kommunicera din dators betydelse: Omfatta frågorna. Fråga dig själv de frågor som din datavisualisering ska svara på, se sedan på din visualisering och avgöra om svaren på dessa frågor hoppa rätt ...

Hur man adresserar problem i prediktiv analys - dummies

Prediktiv modellering blir populär som ett verktyg för att hantera många aspekter av affärer. Att säkerställa att dataanalys görs rätt ökar förtroendet för de anställda modellerna, vilket i sin tur kan generera den nödvändiga inköpet för prediktiv analys att bli en del av din organisations standardverktyg. Kanske är denna ökade popularitet från ...

Hur man kategoriserar prediktiva analysmodeller - dummies

Du har olika sätt att kategorisera modellerna som används för prediktiv analys. I allmänhet kan du sortera dem ut genom de affärsproblem de löser och de primära affärsfunktionerna de tjänar (som försäljning, reklam, personal eller riskhantering). Det matematiska genomförandet som används i modellen (som statistik, datautvinning och maskin ...

Hur man applicerar några koloniekluster i prediktiv analys - dummies

Ett naturligt exempel på självorganiserande grupp du kan ansöka i prediktivt analys beteende är en koloni av myror som söker efter mat. Myrorna samlar optimalt sitt spår så att det alltid tar kortast möjliga rutt till ett matmål. Även om du försöker störa en marchkoloni av myror och förhindra dem från ...

Hur man väljer en algoritm för en prediktiv analysmodell - dummies

Olika statistiska datautvinningar , och algoritmer för maskininlärning är tillgängliga för användning i din prediktiva analysmodell. Du har bättre möjlighet att välja en algoritm efter att du har definierat målen för din modell och valt de data du ska arbeta på. Några av dessa algoritmer har utvecklats för att lösa specifika affärsproblem, förbättra befintliga algoritmer, eller tillhandahålla ...