Kişisel Finans

Tahmin Edici Analizler için bir Algoritma Seçme - Tahmin Edici Analizler için bir Algoritma seçme - Tahtta <[SET:descriptiontr]Çeşitli istatistiksel, veri madenciliği ve makine öğrenme algoritmaları bulunan Tahmin Edici Analizler için

Çeşitli istatistiksel, veri madenciliği ve makine öğrenme algoritmaları bulunan Tahmin Edici Analizler için

Makina Öğrenmesi İçin Doğru Algoritmayı seçen Makina Öğrenmesi İçin Doğru Algoritmayı Seçme

Makine öğrenimi birçok farklı algoritmayı içerir. Bu tablo, çeşitli algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini hızlı bir şekilde özetlemektedir. Algoritma Zirveleri Eksileri Rasgele Orman Hemen hemen her makine üzerinde öğrenme problemi yaşıyor Biyoinformatik Paralel çalışabilir Nadiren gereğinden fazla uyarlar Kayıp değerleri otomatik olarak işler Herhangi bir değişkene ihtiyaç duymazsınız ...

< < - Mankenler

Genel bir kopyasını edinmek tamamen mümkündür ve gerekli tüm makine öğrenme kütüphanelerini ona ekleyin. Süreç zor olabilir, çünkü başarıyı garanti altına almak için gerekli tüm kitaplıkların doğru sürümlere sahip olduğunuzdan emin olmanız gerekir. Buna ek olarak, yapmak için gereken yapılandırmayı yapmanız gerekir ...

Veri Biliminde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları - AYRINTILAR

Kümeleme algoritmalarını kullanarak veri kümelerinizi aşağıdaki veri noktalarının kümelerine ayırın: önceden tanımlanmış bir öznitelik ile en benzer. Belirli bir özellik hakkında birden fazla öznitelik açıklayan ve veri noktalarınızı özellik benzerliklerine göre gruplandırmak istediğiniz bir veri kümeniz varsa, kümeleme algoritmaları kullanın. ...

Tahmin Analizi Modeli için verileri temizleme - mankenler

Verilerinizin tahmini analiz modelinizde kullanabilmeniz için önce gereksiz şeylerden arınmış demektir. Buna, hatalı değerler içeren kayıtları bulma ve düzeltme ve eksik olan değerleri doldurmaya çalışmak dahildir. Aynı zamanda, yinelenen kayıtların (iki müşteri hesabı, ...

Tahmin Edilebilir Analytics İçin Rasgele Ormanlı Denetlenen Öğrenme Modeli Nasıl Yapılır - mankenler

Rastgele orman modeli tahmini analitikte kullanılabilen bir topluluk modeli; modelini oluşturmak için karar ağaçlarının bir topluluğunu (seçimi) alır. Fikir, rastgele bir zayıf öğrenci örneklemini (eğitim verisinin rasgele bir alt kümesi) almak ve onları en güçlü ve en iyi seçmek için oy kullanmalarını sağlamaktır ...

Veri Madenciliği Aptallar için Cheat Sheet - mankenler

Veri madenciliği sıradan işadamlarının bir dizi veri analizi kullanması biçimidir Veriden yararlı bilgiler ortaya çıkarmak ve bu bilgileri pratikte kullanmak için teknikler. Veri madencileri teori ve varsayımları rahatsız etmez. Bulgularını test ederek doğruluyorlar. Ve şeylerin değiştiğini anlarlar, öyleyse işe yarayan keşif olduğunda ...

Data Science: Faktör ve Temel Bileşen Analizi için Python Kullanımı - mankenler

Veri bilimcileri faktör ve ana bileşen analizi yapmak için Python kullanabilir. SVD, doğrudan verilerin sayısal değerleriyle çalışır; ancak, verileri değişkenler arasındaki bir ilişki olarak da ifade edebilirsiniz. Her özelliğin belirli bir değişimi var. Değişkenliği ortalama etrafındaki varyans ölçüsü olarak hesaplayabilirsiniz. Varyans arttıkça ...

Bir Veri Kümesinin Merkez veya Yayılması Zamanla Değiştirir mi? - mankenler

, Zaman serileri için gözlemlerin zaman içinde aynı ortalamaya sahip olup olmadığını ve verilerin varyansının zamanla değişip değişmediğini bilmek önemlidir. Pek çok istatistiksel test ve tahmin tekniği bu varsayıma bağlıdır. Şekil, ExxonMobil'in 2013 boyunca günlük getirilerinin bir zaman serisi grafiğini göstermektedir. Zaman serileri ...

Ham Verileri Çalışabilir Olabilme Bilgilerine Dönüştürmek İçin Karmaştıran Verileri ve Verileri dağıtmak - mankenler

Ham verilerle eyleme dönüştürülebilir bilgiler, toplanan verilerden size gerçekten fayda sağlayacak bir işleme ilerlemenin ilk adımıdır. İş merkezli veri bilimcileri, ham verilerden alınan bilgiler üretmek için veri analitiği kullanır. Analitik tipleri belirleme Artırılmış karmaşıklığın sırasıyla dört veri türü aşağıda listelenmiştir ...

Verileriniz Doğru görünüyor mu? - mankenler

Çoğu veri kümesi, aslında dosyadaki verilerin bir açıklaması olan bazı tür meta verilerle birlikte gelir. Meta veriler genelde formatların açıklamalarını, her bir veri alanındaki hangi değerlerin gösterildiğini ve bu değerlerin ne anlama geldiğini içerir. Yeni bir veri kümesiyle karşılaştığınızda asla meta veriyi yüzüne götürmeyin ...

E-Ticaret ve Veri Test Taktikleri - canavar

Büyümede, web tasarımınızı optimize etmek için test yöntemleri kullanıyorsunuz ve hedeflediği izleyicilerle mutlak en iyi şekilde performans göstermesi için mesajlaşma. Test ve web analizi yöntemlerinin her ikisi de performansı optimize etmek için tasarlanmış olsalar da, test, web analitiklerinden daha derin bir katman yapar. Bir web sayfası oluşturmak için web analitiği kullanıyorsunuz ...

Big Data için kurumsal Mimari - mankenler

Perspektif içinde, veri analitiği için bir mimari tasarlama hedefi Alınabilir sonuçlar elde etmek amacıyla büyük verilerin yakalanması, sınıflandırılması ve analizi için bir çerçeve. Büyük veri analizi için mimari ortamı tasarlamak için doğru yol yok. Bununla birlikte, çoğu tasarım aşağıdaki gereksinimleri karşılamalıdır:

E-Ticaret ve Web Analytics - aptallar

Web analitiği, web tasarım ve stratejisini optimize etmek için İnternet verilerini anlamaya çalışmak. Web analitiği uygulamalarını, büyüme taktiklerinizi ve stratejilerinizi izlemek ve izlemek için yapılandırın çünkü bu bilgi olmadan karanlıkta çalışıyorsunuz ve hiçbir şey büyümez ...

Grafiksel Exploratory Data Analysis (EDA) Teknikleri - mankenler <[SET:descriptiontr]Grafiksel Exploratory Data Analysis (EDA) Teknikleri

Grafiksel Exploratory Data Analysis (EDA) Teknikleri

Verilerde ne kadar yaygın var? - mankenler

Büyük veri istatistikleriyle çalışırken, bir veri kümesinin merkezden birkaç farklı özet ölçüsü ile yayılmasını tanımlamışsınızdır: varyans, standart sapma, dörtlüler, çeyrek aralık (IQR). Varyans, veri kümesinin unsurları ile ortalama arasındaki ortalama sapma sapmasıdır. Verilerin bir örneği için varyans şöyle hesaplanır: ...

Histogramlar: İstatistiksel Veriler için Grafik Tekniği - mankenler

Bir histogram, bir olasılık dağılımını temsil eden bir grafiktir. Veri kümesi. Bir histogramda, her çubuk bir değişkene ait tek bir değeri veya bir değer aralığını temsil eden bir dizi dikey çubuk içerir. Çubukların yükseklikleri farklı değerlerin veya değer aralıklarının frekanslarını veya olasılıklarını gösterir. Için ...

Tahmin Edici Analitik Analiz, işletmelerin bazıları daha akıllı kararlar almalarına olanak tanır - Tahminli Analytics, İş Güveni Artırır

Büyük Veri Analizi Dolandırıcılığı Önleme Şekli

Büyük veri analizinizin bir yararı dolandırıcılık önleme olabilir. Birçok tahminlere göre, sigorta şirketinin ödemelerinin en az yüzde 10'u hileli talepler içindir ve bu sahte ödemelerin küresel toplamı milyarlarca ya da muhtemelen trilyonlarca dolar tutarındadır. Sigorta dolandırıcılığı yeni bir sorun değilken, sorunun ciddiyeti ...

Tahmin Edici Analytics Yatırım Getirilerini Artırır (YG) - mankenler

Tahmini analitik size nasıl yardımcı olabilir? hedeflenen pazarlama kampanyaları, gelişmiş risk değerlendirme ve yönetimi, operasyonel maliyetleri azaltma ve eyleme geçirilebilir kararlar verme yoluyla yatırım getirisi (ROI) sağlar. Akıllı tahlilleri uygulayarak şirketler, mevcut durumu daha iyi değerlendirip, operasyonlarını optimize edebilir ve pazar payı kazanmak için daha etkili bir şekilde rekabet edebilir. Akıllıca puanlama yaparak ... Tahminci analitik, hedef pazarlama kampanyaları, geliş

Tahmin Edici Analizin Bilinçli Kararlar Vermek için Kullanıldığı - mankenler

Tahmini analitik, düzgün geliştirilmiş ve uygulanmış, verilerinizi temel bilgiler haline getirir ve kapsamlı veriler temel alınarak işletmenizin birçok alanıyla ilgili bilinçli kararlar almanızı sağlayarak harekete geçmenizi sağlar. Gelecekteki olayların öngörülmesinde daha fazla doğruluğun kendisine göre bir avantajı vardır - kısmen bu kadar çok kişiye uygulanabildiği için ...

R'de Bir Fonksiyon Nasıl Çağrılır? Tahmin Edici Analiz Programlama - mankenler

Işlevleri Yararlı ve somut bir şey yapan kod. Bu işlemler genellikle tahmini bir analiz projesinde tekrarlandığından, genellikle bir adla kaydedilir, böylece onları tekrar arayabilir (kullanabilir). Genellikle bir işlev bir giriş parametresi alır, onunla bir şey yapar ve bir değer çıkarır. İşlevleri kaydet ...

Rekabetçi bir ortamda Tahmin Edici Analytics'in İş Değeri Eklemesi - mankenler

ÖRgütlerin her zaman daha rekabetçi olmalarının yolları gerekir . Tahminli analitik, böyle bir araç olarak kurumlara dönüştü. Makine öğrenme algoritmaları, istatistikler ve veri madenciliği teknikleri şeklinde teknoloji kullanan organizasyonlar, verilerinde operasyonlara, strateji ve yardıma yardımcı olabilecek gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarabilirler ...

Destek Vektör Makinesi Tahmin Edici Analizin Geleceği Nasıl Öngördüğünü Destek Vektör Makinesi (SVM)

Etiketli kategorilerden birine yeni veri öğeleri atayan tahmini bir analiz veri sınıflandırma algoritması. SVM çoğu durumda bir ikili sınıflandırıcıdır; söz konusu verilerin iki olası hedef değeri içerdiğini varsayar. SVM algoritmasının bir başka versiyonu olan SVM, SVM'yi arttırmak için arttırır ...

Veri Grafiğinizi Nasıl Seçebilirsiniz - AYRINTILILAR

Test etmek ve seçtiğiniz veri grafiklerinde veri görselleştirmelerinizde kullanmak, verilerinizin anlamını etkili bir şekilde iletebilir: Soruları ortaya koyun. Verilerinizin görselleştirmesinin cevaplaması gereken soruları kendinize sorun, daha sonra görselleştirinize bakın ve bu soruların yanıtlarının doğru bir şekilde atlanıp çıkmadığını belirleyin ...

Tahmin Edici Analiz Problemlerini Nasıl Tanıyabilir? Tahmin Edici Analizlerde Sorunları Nasıl Yerine Getireceğiz

ÖNgörülen modelleme birçok yönü yönetmek için bir araç olarak popülerlik kazanmaktadır iş. Veri analizinin doğru yapılmasının sağlanması, istihdam edilen modellere olan güvenini artıracaktır; bu da, organizasyonunuzun standart araç kitinin parçası olmak için tahmine dayalı analizler için gerekli satın alımı üretebilir. Belki de bu artan popülarite ...

Tahmin Edilebilir Bir Analiz Modeli İçin Bir Algoritma Nasıl Seçileceği

Çeşitli istatistiksel, veri madenciliği ve makine öğrenme algoritmaları tahmini analiz modelinizde kullanılabilir. Modelinizin hedeflerini tanımladıktan ve üzerinde çalışacağınız veriyi seçtikten sonra bir algoritma seçmek için daha iyi bir konumdasınız. Bu algoritmalardan bazıları, belirli ticari problemleri çözmek, mevcut algoritmaları geliştirmek veya sunmak için geliştirildi ...

Tahmin Edici Analiz için Verileri Temizleme - kuklalar

Tahmini bir analiz yapmadan önce, verilerinizi modelinizde kullanmadan önce gereksiz şeylerden temizlediğinden emin olun. Buna, hatalı değerler içeren kayıtları bulma ve düzeltme ve eksik olan değerleri doldurmaya çalışmak dahildir. Ayrıca, yinelenen kayıtları dahil edip etmeyeceğinize karar vermeniz gerekir ...

Ham Grup Verilerini Tahmin Edilebilir Bir Analiz Matrisine Dönüştürme - grupları ayıklayabilmeniz için önce nümerik

Tahmini analiz projeniz için veri kümenizdeki benzer veri öğelerini kullandığınızda, verilerinizi bir veri matrisi olarak bilinen bir tablo biçiminde temsil etmeniz gerekebilir. Bu, veri kümelemesinden önce gelen bir önişleme adımdır. Belgelerde terimlerin tahmini bir analiz matrisi nasıl oluşturulur Varsayalım ...

Verilerinizdeki Yinelenen Değerlerle Nasıl İşlem Yapılır - mankenler

Verileri farklı şekillerde farklı biçimlerde saklanır sistemleri. Dolayısıyla, çeşitli kaynaklardan gelen verileri toplarken ve konsolide ederken çoğaltılmaların ortaya çıkması olası değildir. Özellikle, bireysel kayıtları benzersiz yapan şey, farklı sistemler için farklıdır. Bir hesap numarasıya bir yatırım hesabı özeti eklenir. Bir portföy özeti olabilir ...

Dış kuvvetlerden kaynaklanan belirsizliklerle nasıl başa çıkılacağı - mankenler

Daha önce sapkınlıkları kontrol etmeyi unutmayın Tahmin edici analizinizi etkilerler. Aykırı değerler hem veri hem de veri analizini bozabilir. Örneğin, aykırı değerleri yerinde bırakan verilerle yapılan herhangi bir istatistiksel analiz, ortalamaları ve varyasyonları çarpıtma sonucunu doğuruyor. Kontrol edilmemiş veya yanlış yorumlanmış aykırı değerler yanlış sonuçlara neden olabilir. Verilerinizi şöyle deyin ...

R Regresyonlu Tahmin Edici Bir Analitik Model Nasıl Oluşturulur - kuklalar

Tahmin edici bir model oluşturmak istersiniz Analitik model, bilinen sonuçlarla değerlendirebilirsiniz. Bunu yapmak için, veri setimizi iki gruba ayıracağız: biri modeli eğitmek için ve diğeri modeli test etmek için. Eğitim ve test veri kümeleri arasında 70/30 bölünmüşlük yeterli olacaktır. Sonraki iki kod satırı ...

Nasıl kullanılır? Tahmin Edilebilir Bir Analiz Modeli için İş Hedeflerini Tanımlama - Öngörülü bir analitik modelin mankenler

Bir iş problemini çözmek ya da arzulanan bir iş sonucunu başarmak. Bu işletme hedefleri, modelin hedefi haline gelir. Bunları bilmek, sizin oluşturduğunuz modelin iş değerini garanti eder; bu modelin doğruluğuyla karıştırılmaz. Varsayımsal olarak doğru bir model oluşturabilirsiniz ...

'Te Denetlenen Öğrenme Modeli Nasıl Oluşturulur? İlk sınıflandırmanızı oluşturduktan sonra Lojistik Regresyon ile Kontrol Edilen Öğrenme Modeli nasıl oluşturulur - aptallar

Verilerin analizi için tahmini model, daha fazla model yaratmak, scikit'te gerçekten basit bir iştir. Bir modelden diğerine olan tek gerçek fark, parametreleri algoritmadan algoritmaya ayarlamanız gerekebileceğidir. Verilerinizi yükleme Bu kod ...

Tahmin Edici Analizde En Yakın Komşular Tarafından Kümeleme Nasıl Yapılır? En yakın Komşu olan yalanlar

Yaygın kullanılan bir basit algoritma Öngörülen analizde küme verisine en çok benzeyen diğer öğeleri belirleyerek bir kümeye bir öğe atayarak küme verileri. En Yakın Komşular algoritmasının tipik bir kullanımı aşağıdaki adımları izlemektedir: Veri kümesindeki maddelerden bir benzerlik matrisi türetme.

Sistem hatalarından kaynaklanan belirsizliklerle nasıl başa çıkılacağına - emzikler

Teknoloji veya enstrümantasyona dayanarak, burada veya orada bir aksaklık, bu araçların aşırı veya olağandışı değerleri kaydetmesine neden olabilir. Sensörler, temel kalite kontrol standartlarını karşılamayan gözlemsel değerleri kaydediyorsa, verilere yansıyan gerçek aksamalara neden olabilirler. Veri girişi gerçekleştiren biri için, ...

R Sınıflamalı Tahmin Edilebilir Analitik Model Sonuçlarını Açıklama Nasıl Yapılır? AYAKLAR

Başka bir görev tahmini analitikte, bir dizi bağımsız değişken göz önüne alındığında, bir hedef verinin hangi sınıfın ait olduğunu tahmin ederek yeni verilerin sınıflandırılmasıdır. Örneğin, bir müşteriyi türe göre sınıflandırabilirsiniz - örneğin, yüksek değerli bir müşteri, normal bir müşteri veya bir geçiş yapmaya hazır bir müşteri olarak ...

Anaconda'nın Linux'a nasıl kurulacağı - mankenler

Python'u veri bilimi için kullanmadan önce, Anaconda'yı kurmanız gerekir. Anaconda'yı Linux'a kurmak için komut satırını kullanırsınız - grafik yükleme seçeneği yoktur. Kurulumu yapmadan önce, Continuum Analytics sitesinden Linux yazılımının bir kopyasını indirmeniz gerekir. Aşağıdaki prosedür iyi çalışmalıdır ...

Tahmin Edici Analytics için Tahmini Analitik Projeniz için Tahmin Edici Analytics - cankurtaranlar <[SET:descriptiontr]Için Verileri Nasıl Belirleyeceğinizi Tahmin Edici Analitik Analiz İçin Nasıl Belirleyeceğinizi

Için Verileri Nasıl Belirleyeceğinizi Tahmin Edici Analitik Analiz İçin Nasıl Belirleyeceğinizi

Veri ve Kullanıcıya Dayalı Verilerle Tahmin Edici Analytics Nasıl Oluşturulur - mankenler

Vardır tahmini analitik üretmek veya uygulamak için iki yol: tamamen verilerinizin temelinde (neyin peşinde olduğunuzu önceden bilme) veya verilerin destekleyebileceği veya desteklemeyebileceği önerilen bir iş hedefi. Birini ya da öberi seçmek zorunda değilsiniz; iki yaklaşım olabilir ...