Personliga finanser

Hur man rengör data för prediktiv analys

Så här konverterar du Raw Data till en Predictive Analysis Matrix

Hur man hanterar dubbla värden i dina data

Hur man hanterar utlämnare orsakade av utomstående styrkor - dummies

Var noga med att du försiktigt kontrollerar avvikare före De påverkar din prediktiva analys. Outliers kan förvränga både data och data analys. Till exempel slutar någon statistisk analys som görs med data som lämnar outliers på plats upphöra med medel och avvikelser. Okontrollerade eller felstolkade utestängningar kan leda till falska slutsatser. Säg dina data som ...

Hur man skapar en förutsägbar Analytics-modell med R Regression - dummies

Analysmodell som du kan utvärdera med hjälp av kända resultat. För att göra det ska vi dela upp datasetet i två uppsättningar: en för att träna modellen och en för att testa modellen. En 70/30 delning mellan träning och testning av datamängder är tillräcklig. De två följande koderna ...

Hur man definierar företagsmål för en prediktiv analysmodell - dummies

Syftar till en prediktiv analysmodell lösa ett affärsproblem eller genomföra ett önskat affärsresultat. De affärsmålen blir modellens mål. Att känna till dessa garanterar affärsmässigt värde för den modell du bygger - vilket inte ska förväxlas med modellens noggrannhet. Hypotetiskt kan du bygga en exakt modell till ...

Hur man skapar en övervakad lärande modell med logistisk regression - dummies

Efter att du byggt upp din första klassificering prediktiv modell för analys av data, skapa fler modeller som det är en riktigt enkel uppgift i scikit. Den enda verkliga skillnaden från en modell till nästa är att du kanske måste ställa in parametrarna från algoritmen till algoritmen. Så här laddar du upp din data Den här koden ...

Hur man hanterar utjämningar orsakade av fel i systemet - dummies

När du litar på teknik eller instrumentation för att utföra en prediktiv analysuppgift, kan en glitch här eller där orsaka att dessa instrument registrerar extrema eller ovanliga värden. Om sensorer registrerar observationsvärden som inte uppfyller grundläggande kvalitetskontrollstandarder kan de producera verkliga störningar som återspeglas i data. Någon som utför datainmatning, för ...

Hur man förklarar resultaten av en R-klassificeringsprediktiv Analytics-modell - dummies

En annan uppgift I prediktiv analys är att klassificera nya data genom att förutsäga vilken klass ett måldata av data tillhör, givet en uppsättning oberoende variabler. Du kan till exempel klassificera en kund efter typ - säg som en högkvalitativ kund, en vanlig kund eller en kund som är redo att byta till en ...

Hur man installerar Anaconda på Linux - dummies

Innan du använder Python för datavetenskap måste du installera Anaconda. Du använder kommandoraden för att installera Anaconda på Linux - det finns inget grafiskt installationsalternativ. Innan du kan utföra installationen måste du hämta en kopia av Linux-programvaran från Continuum Analytics-webbplatsen. Följande procedur ska fungera bra ...

För att identifiera data för förutsägbar Analytics - dummies

För ditt prognosprojekt, måste du identifiera lämpliga datakällor, pooldata från dessa källor och sätta det i ett strukturerat, välorganiserat format. Dessa uppgifter kan vara mycket utmanande och kommer sannolikt att kräva noggrann samordning mellan olika datahandelare i hela organisationen. Du måste också välja vilka variabler du ska ...

Hur man genererar avledda data och reducerar dess dimensionalitet för prediktiv Analytics - dummies

I detta prospekteringsfasen av prediktiv analys får du intim kunskap om dina data - vilket i sin tur hjälper dig att välja relevanta variabler att analysera. Denna förståelse kommer också att hjälpa dig att utvärdera resultaten av din modell. Men först måste du identifiera och rengöra data för analys. Hur man genererar härledda ...

Hur man genererar prediktiv Analytics med data och användardriven data - dummies

Det finns två sätt att göra om att generera eller implementera predictive analytics: helt på grundval av dina data (utan förkunskaper om vad du är ute efter) eller med ett föreslaget affärsmål som data kan eller kanske inte stöder. Du behöver inte välja den ena eller den andra; De två strategierna kan vara ...

Hur man installerar Python och maskinlärningsmodulen för prediktiv analys - dummies

Målet är att bygga ett par prediktiva modeller med olika klassificeringsalgoritmer. För att göra det måste du installera Python, dess maskininlärningsmoduler och dess beroenden. Installationsprocessen kan ta 30 minuter till en timme, beroende på din tillgängliga Internet-hastighet och din erfarenhetsnivå när du installerar projekt som kräver ...

Hur man laddar data i en R-klassificeringsprediktiv analysmodell - dummies <[SET:descriptionsv]Datasetet

Datasetet

Så här introducerar du prediktiva Analytics-dataklassificeringar till ditt företag

Hur man analyserar nya prognoser med R-regression

Hur man identifierar 3 datakategorier i prediktiv analys - dummies

Som ett resultat av att göra affärer, företag har samlat massor av data om deras affärer och kunder, ofta kallad business intelligence. Prediktiv analys använder dessa data. För att hjälpa dig att utveckla kategorier för dina data följer följande: En allmän översikt över de typer av data som anses vara affärsinformation: Beteendeuppgifter härleder ...

Hur man testar och testdata för prediktiv analys - dummies

När dina data är klara och du ska börja bygga din prediktiva modell för analys, det är användbart att beskriva din testmetodik och utarbeta en testplan. Testningen ska drivas av de affärsmål du har samlat in, dokumenterat och samlat in alla nödvändiga data för att hjälpa dig att uppnå. Precis som bat, bör du tänka ...

Hur man listar företagsmål för förutsägbar Analytics - dummies

Förmodligen förbereda sig för analys av data du har samlat in, du har redan sett dig ner med affärsmännen och samlat in de mål de är ute efter. Nu måste du gå in i detalj, utvärdera vilka informationskällor som ska bidra till att uppnå målen och välj de variabler du ska analysera för operativ användning. Förstå vad intressenterna verkligen ...

Hur man förbereder data i en R klassificeringsprediktiv Analytics-modell - dummies

För att att driva en prediktiv analys måste du få data till en form som algoritmen kan använda för att bygga en modell. För att göra det måste du ta lite tid att förstå data och känna till dess struktur. Skriv in funktionen för att ta reda på strukturen i data. ...

Hur man väljer designstil för datavisualiseringar - dummies

För att välja den mest lämpliga designstilen för din datavisualisering, du måste först överväga din målgrupp och sedan bestämma hur du vill att de ska svara på din visualisering. Om du vill locka din målgrupp i att ta en djupare, mer analytisk dykning i visualiseringen, använd en designstil som inducerar en beräkning och ...

Hur man analyserar dina analytiska förutsägelser noggrant - dummies

När du analyserar kvaliteten på en prediktiv modell vill mäta dess noggrannhet. Ju mer exakt en prognos som modellen gör, desto mer användbar är det för verksamheten, vilket är en indikation på dess kvalitet. Det här är allt bra - förutom när den förutsagda händelsen är sällsynt. I så fall är det höga ...

Hur man förbereder data för en prediktiv analysmodell - dummies

När du har definierat målen för Modellen för prediktiv analys är nästa steg att identifiera och förbereda de data du ska använda för att bygga din modell. Den allmänna sekvensen av steg ser så här ut: Identifiera dina datakällor. Data kan vara i olika format eller vistas på olika platser. Identifiera hur du kommer åt ...

Hur man förbereder data för förutsägbar analys - dummies

När man lär sig ett nytt programmeringsspråk är det vanligt att skriva "hej världen" -programmet. För maskininlärning och prediktiv analys, skapar en modell för att klassificera Iris dataset sitt "hello world" motsvarande program. Detta är ett ganska enkelt exempel, men det är mycket effektivt för att lära grunderna i maskininlärning och prediktiv analys. ...

Hur man kör träningsdata i en SVM-övervakad lärmodell - dummies

Innan du kan mata SVM-klassificeringsmaskinen (Support Vector Machine) med data som laddades för prediktiv analys, måste du dela upp hela datasetet i en träningssats och testuppsättning. Lyckligtvis har Scikit-Learning implementerat en funktion som hjälper dig att enkelt dela upp hela datasetet. Funktionen train_test_split tar som inmatning a ...

Hur man förbereder data i R-regression för prediktiv Analytics - dummies

Du måste få data till en form som algoritmen kan använda för att bygga en prediktiv analysmodell. För att göra det måste du ta lite tid att förstå data och veta strukturen i data. Skriv in funktionen för att ta reda på strukturen i data. Kommandot ...

Hur man testar den prediktiva analysmodellen - dummies

För att kunna testa den prediktiva analysmodellen du byggt, du måste dela upp datasetet i två uppsättningar: träna och testa dataset. Dessa dataset ska väljas slumpmässigt och vara en bra representation av den faktiska befolkningen. Liknande data bör användas för både tränings- och testdataset. Normalt ...

Hur man använder antaganden som är lämpliga i förutsägbar Analytics - dummies

Trots allt du har fått veta om antaganden som orsakar problem, är några antaganden kärnan i någon prediktiv analysmodell. Dessa antaganden dyker upp i de variabler som väljs och beaktas i analysen - och dessa variabler påverkar direkt noggrannheten i den slutliga modellens produktion. Därför är din klokaste försiktighetsåtgärd vid ...

Hur man söker dina prediktiva Analytics-data - dummies

För att använda din prediktiva analysdata du behöver veta hur man hitta den information du vill hitta. Det finns två huvudbegrepp för att söka dina data för att förbereda dig för att använda den i predictive analytics: Gör dig redo att gå utöver den grundläggande sökordsökningen Gör dina data semantiskt sökbara Så här använder du sökordsbaserad ...

Hur man använder Big Data Analytics för att öka kundlojalitet - dummies

När du samlar in dina stora data , vad är ditt nästa steg? Idag är kundlojalitet viktigast eftersom kunden är i förarsätet när det gäller att välja hur man interagerar med en tjänsteleverantör. Detta gäller i många branscher. Köparen har många fler kanalalternativ och är alltmer ...

Hur man använder komplexa händelsebehandlingar för stora data - dummies

Komplex händelsebehandling (CEP) är användbar för stora data eftersom den är avsedd att hantera data i rörelse. Komplex händelsebehandling är en teknik för att spåra, analysera och bearbeta data när en händelse inträffar. Denna information bearbetas och kommuniceras sedan utifrån affärsregler och processer. Tanken bakom CEP är att kunna ...

Hur man använder Apache Hadoop för prediktiv Analytics - dummies

Apache Hadoop är en fri programvara med öppen källkod plattform för skrivning och körning av applikationer som behandlar en stor mängd data för prediktiv analys. Det möjliggör en distribuerad parallellbehandling av stora dataset som genereras från olika källor. I huvudsak är det ett kraftfullt verktyg för lagring och hantering av stora data. Hadoop lagrar alla typer av data, strukturerad eller ...

Hur man använder kurvanpassning i prediktiv analys - dummies

Kurvanpassning är en process som används i prediktiv analys i som målet är att skapa en kurva som visar den matematiska funktion som bäst passar de faktiska (ursprungliga) datapunkterna i en dataserie. Kurvan kan antingen passera genom varje datapunkt eller ligga inom större delen av data, ignorerar vissa data ...

Hur man använder datastreaming för stora data - dummies

Ibland närmar sig stora data står företagen inför med enorma mängder data och liten idé om vart man ska gå nästa. Ange dataströmning. När en betydande mängd data måste behandlas snabbt i nära realtid för att få insikter är data som rör sig i form av strömmande data det bästa svaret. ...

Hur man använder prediktiva analysbeslut Träd att förutse framtiden - dummies

Ett beslutsträd är ett tillvägagångssätt för prediktiv analys som kan hjälpa dig att fatta beslut. Antag exempelvis att du måste bestämma om du ska investera en viss summa pengar i ett av tre affärsprojekt: en livsmedelsaffärsaffär, en restaurang eller en bokhandel. En företagsanalytiker har utarbetat felet ...

Hur man använder produktbaserade samarbetsfilter i prediktiv analys - dummies

En av Amazons rekommendatör System för prediktiv analys använder objektbaserad samarbetsfiltrering - utesluter en stor inventering av produkter från företagsdatabasen när en användare ser ett enda objekt på webbplatsen. Du vet att du tittar på ett objektbaserat samarbetessystem (eller ofta ett innehållssystem) om det visar rekommendationer på ...

Hur man använder datautjämning i prediktiv Analytics - dummies

Datautjämning i prediktiv analys är i huvudsak försökt för att hitta "signal" i "buller" genom att kassera datapunkter som anses vara "bullriga". Tanken är att skärpa mönstren i data och markera trenderna som data pekar på. Implikationen bakom datautjämning är att data består av två delar: en ...

Hur man använder övervakad Analytics för att träna prediktiva modeller - dummies

I övervakad analys, både inmatade och föredragna utdata ingår i träningsdata. Den prediktiva analysmodellen presenteras med de rätta resultaten som en del av dess inlärningsprocess. Ett sådant övervakat lärande förutsätter förklassificerade exempel: Målet är att få modellen att lära av den tidigare kända klassificeringen så att den korrekt kan märka ...

Hur man använder Apache Mahout för Predictive Analytics - dummies

Ett open source-verktyg som är unikt användbart i prediktiv analys är Apache Mahout. Detta maskinlärningsbibliotek innehåller omfattande versioner av kluster, klassificering, samarbetsfiltrering och andra data-miningalgoritmer som kan stödja en storskalig prediktiv analysmodell. Ett starkt rekommenderat sätt att bearbeta de data som behövs för en sådan modell är att köra Mahout i ...