Kişisel Finans

Python ve Tahmin Edici Analiz için Makine Öğrenme Modülü nasıl kurulur - mankenler

Burada amaç, farklı sınıflandırma algoritmaları kullanarak birkaç öngörme modeli oluşturmaktır. Bunu yapmak için Python, makine öğrenme modülleri ve bağımlılıkları yüklemeniz gerekir. Kurulum süreci, mevcut İnternet hızınıza ve gereksinim duyduğunuz projeleri yüklemedeki deneyim seviyenize bağlı olarak, 30 dakika ila bir saat arasında sürebilir ...

R Sınıflandırma Tahmin Edici Analiz Modeli'nde nasıl yüklenir - veri kümesi

UCI makine-öğrenme deposunda bulunan Tohumlar veri seti üzerinde bir tahmin yapmak için analiz yapıyoruz. Bu veri kümesi 210 gözlem ve 7 öznitelik artı etiket içeriyor. Etiket beklenen sonuçtur ve tahmini modeli doğrulamak için kullanılır. Sonuç ...

İşInizde Tahmin Edilebilir Analytics Veri Sınıflamalarını Sunarlama - işiniz henüz yoksa, aptallar

Tahminci analitikte kullanılan veri sınıflandırmasını kullanın, belki onu daha iyi yönetim veya işletme kararları vermenin bir yolu olarak tanıtmanın zamanı geldi. Bu işlem bir soruşturma aşamasından başlar: İşletmede bol miktarda veri mevcut ancak şu anda sürmek için kullanılmayan bir problem alanı belirleme ...

Yeni verilerle analitik tahminler yapmak için R Regresyonlu Yeni Analitik Tahminler - AYRINTILAR <[SET:descriptiontr]R Regresyonu ile Yeni Analitik Tahminler Nasıl Yapılır

R Regresyonu ile Yeni Analitik Tahminler Nasıl Yapılır

Prediktif Analizde 3 Veri Kategorisini Tanımlama - mankenler

Iş yapmanın bir sonucu olarak şirketler iş zekası olarak adlandırılan, iş ve müşterileriyle ilgili veri yığınlarını topladılar. Tahmin edici analiz bu verileri kullanır. Verileriniz için kategoriler geliştirmenize yardımcı olmak için, iş zekası olarak kabul edilen veri türlerinin genel bir özetidir: Davranışsal veriler türetilir ...

Tahmini analitik için SVM Denetimli Öğrenme Modeli'ne veri yükleme - mankenler

Kullanmak için algoritmalarınızın verilerini yüklemek için. Ikın veri kümesini scikit'e yüklemek, birkaç kod satırı basmak kadar basittir, çünkü scikit zaten veri kümesini yüklemek için bir işlev yarattı. Sepal Uzunluk Sepal Genişlik Petal Length Petal Genişlik Hedef Sınıf / Etiket 5. 1 3. 5 1. 4 ...

Tahmin Edici Analiz İçin Test ve Test Verilerinin Anahatları Nasıl Oluşturulur - verileriniz hazır olduğunda ve yamyamlar

Tahmini modeli analiz için hazırlamaya başlamak üzeresiniz, test yönteminizi özetlemek ve bir test planı hazırlamak yararlı olacaktır. Test, topladığınız, belgelendiğiniz ve elde etmenize yardımcı olmak için gerekli tüm verileri topladığınız iş hedefleri tarafından yönlendirilmelidir. Yaradan hemen sonra, siz yapmanız gerekir ...

Tahmin Edilebilir Analiz İçin İşletme Hedeflerini Listeleme - Hayvan kağıdı

, Muhtemelen verilerin analizine hazırlanmak topladıysanız, işyeri yöneticileri ile önceden oturmuş ve peşinde oldukları hedefleri topladınız demektir. Şimdi, ayrıntılara girmeli, hangi bilgi kaynaklarının hedeflere ulaşmasına yardımcı olacağını değerlendirmeli ve operasyonel kullanım için analiz edeceğiniz değişkenleri seçmeliyiz. Menfaat sahiplerinin neyi anlamaya çalıştıklarını anlama ...

Veri Görselleştirmeleri için Tasarım Stilini Seçme - aumlular

, En uygun tasarım stilini seçmek için veri görselleştirmenizde öncelikle kitlenizi göz önüne alıp görselleştirmenize nasıl tepki vermelerini istediğinize karar vermeniz gerekir. Kitlenizi, daha derin ve daha analitik bir şekilde görselleştirme dalında ikna etmek istiyorsanız, hesaplamaya neden olan bir tasarım stili kullanın ...

Tahmin Edici Bir Analiz Modeli İçin Veri Hazırlama - hedefleri tanımladıktan sonra mankenler

Tahmini analiz modeli, bir sonraki adım modelinizi oluşturmak için kullanacağınız verileri tanımlamak ve hazırlamaktır. Adımların genel sırası şuna benzer: Veri kaynaklarınızı belirleyin. Veriler farklı formatlarda olabilir veya çeşitli yerlerde olabilir. Nasıl erişeceğinizi tanımlayın ...

Yeni bir programlama dili öğrenirken mankenler

"Merhaba dünya" programını yazmak için. Makine öğrenimi ve tahmini analitik için, Iris veri kümesini sınıflandırmak için bir model oluşturmak "merhaba dünya" eşdeğeri bir programdır. Bu oldukça basit bir örnektir, ancak makine öğrenimi ve tahmini analitik temellerini öğretmede çok etkilidir. ...

Eğitim Verilerini Çalıştırma Nasıl SVM Denetimli Öğrenme Modeli'nde Eğitim Verilerini Çalıştırma - besleyebilmeniz için önce

Mankenleri tahmini analitik için yüklenen verilerle birlikte Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısını kullanırsanız, tam veri kümesini bir eğitim setine ve test grubuna bölmelisiniz. Neyse ki scikit-learn, tam veri kümesini kolayca bölmenize yardımcı olacak bir işlev gerçekleştirdi. Train_test_split işlevi bir girdi olarak alır ...

Tahmin Edici Analizler için R Regresyonundaki Verileri Hazırlama - mankenler

Almak zorundasınız verileri, algoritmanın tahmini bir analitik model oluşturmak için kullanabileceği bir biçime dönüştürür. Bunu yapmak için, verileri anlamak ve verilerin yapısını bilmek için zaman ayırmanız gerekir. Verilerin yapısını bulmak için işleve yazın. Komut ...

Tahmin Edilen Analizlerde Varsayımları Uygun Şekilde Kullanma - Sizin anlattığınız her şeye rağmen aptallar

Sorunlara neden olan varsayımlar, herhangi bir tahmini analitik modelin özünde birkaç varsayım kalır. Bu varsayımlar, analizde seçilen ve dikkate alınan değişkenlere görünür - ve bu değişkenler, nihai modelin çıktısının doğruluğunu doğrudan etkiler. Bu nedenle, en akılcı önleminiz ...

Tahmin Edici Analitik Verilerinizi Araştırmak - mankenler

Tahmini analitik verilerinizi kullanmak için, Bulmak istediğiniz bilgileri bulun. Akıllı tahlilde kullanmak için hazırlık aşamasında verilerinizi aramanın iki ana konsepti vardır: Temel anahtar kelime araştırmasının ötesine geçmeye hazır olma Verilerinizi anlamsal olarak aranabilir hale getirme Anahtar kelimeye dayalı ... nasıl kullanılır?

Büyük Veri Analizi'ni Kullanarak Müşteri Bağlılığını Artırma - Büyük verilerinizi topladıktan sonra mankenler

, Bir sonraki adımın nedir? Günümüzde müşteri sadakati önemlidir, çünkü bir servis sağlayıcıyla nasıl etkileşim kuracağına ilişkin seçim yaparken müşteri koltuğundadır. Bu, pek çok endüstride geçerlidir. Alıcının daha çok kanal seçeneği var ve giderek daha fazla ...

Karmaşık Olay İşleme Yönteminin Büyük Veriler İçin Kullanılması - mankenler

Karmaşık Olay İşleme (CEP) kullanışlıdır büyük veriler için, hareket halindeki verileri yönetmek için tasarlanmıştır. Karmaşık Olay İşleme, bir olay gerçekleştiğinde verileri izlemek, analiz etmek ve işlemek için kullanılan bir tekniktir. Bu bilgiler daha sonra iş kurallarına ve süreçlerine dayalı olarak işlenir ve iletilir. CEP'in ardındaki düşünce ...

Apache Hadoop'un Kehanet Analitiklerinde Kullanımı - mankenler

Apache Hadoop, özgür, açık kaynaklı bir yazılımdır tahmini analitik için büyük miktarda veri işleyen uygulamaları yazma ve çalıştırma platformu. Farklı kaynaklardan üretilen büyük veri kümelerinin dağıtılmış bir paralel işlenmesini sağlar. Esasen, büyük verileri depolamak ve işlemek için güçlü bir araçtır. Hadoop yapılandırılmış veya yapılandırılmış herhangi bir veri deposu ... Apache Hadoop, tahmini analitik için büyük miktarda veri işleyen uygulamaları yazarken ve çalıştırırken ücretsiz, açık

Tahmin Edici Analizlerde Eğri Uydurma Nasıl Kullanılır - mankenler

Eğri uydurma tahmini analitikte kullanılan bir süreçtir hangi amaç, bir veri serisindeki gerçek (orijinal) veri noktalarına en uygun matematiksel fonksiyonu gösteren bir eğri oluşturmaktır. Eğri, ya herhangi bir veri yok sayarak, her veri noktasından geçebilir ya da verinin büyük kısmında kalabilir ...

Büyük Veriler için Veri Akışının Kullanımı - mankenler

Bazen büyük verilere yaklaşırken şirketler karşı karşıya kalır büyük miktarda veri ve bir sonraki adımın nereden geldiğine dair çok az fikir. Veri akışını girin. Anlamlı bilgi edinmek için önemli bir miktarda verinin gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde işlenmesi gerektiği zaman, gerçek zamanlı veri akışı halindeki veriler en iyi cevaptır. ...

Geleceği Tahmin için Tahmin Edici Analiz Karar Ağaçlarını Kullanma - AYDINLATMALAR

Bir karar ağacı karar vermenize yardımcı olabilecek tahmini analiz yaklaşımı. Örneğin, üç iş projesinden birine belirli bir miktarda para yatırmaya karar vermeniz gerektiğini varsayalım: bir yiyecek-kamyon iş, restoran veya kitapçı. Bir iş analisti başarısızlık oranını hesapladı ...

Tahmin Edici Analizde Öğe Tabanlı İşbirlikçi Filtreler Nasıl Kullanılır - Amazon'ın önerenlerinden biri olan aptallar

Akıllı tahlil için sistemler, bir kullanıcı web sitesinde tek bir öğeyi görüntülediğinde, şirket veritabanından büyük miktarda ürün envanterini çıkaran öğeye dayalı ortak filtreleme kullanır. Size öğeleri gösterse, ürün bazlı bir ortak filtreleme sistemine (veya çoğunlukla içerik tabanlı bir sisteme) baktığınızı biliyorsunuz ...

Tahmin Edilen Modelleri Eğitim İçin Kontrol Edilen Analytics Kullanma - Hem giriş hem de tercih edilen denetlenen analitiklerde mankenler

Tahmin Edilebilir Analytics için Apache Mahout'u Kullanma - aumlalar

Benzersiz yararlı bir açık kaynaklı araç Tahmini analitik Apache Mahout'tur. Bu makine öğrenme kütüphanesi, büyük ölçekli tahmini analitik modeli destekleyen kümeleme, sınıflandırma, ortak filtreleme ve diğer veri madenciliği algoritmalarının geniş ölçekli sürümlerini içerir. Böyle bir model için gerekli verileri işlemek için şiddetle tavsiye edilen bir yol Mahout'u çalıştırmaktır ...

Doğrusal Regresyonları Tahmin Edici Analizlerde Nasıl Kullanabilirim - mankenler

Doğrusal regresyon analizi ve bulguları istatistiksel bir yöntemdir İki değişken arasındaki ilişkiler. Tahmini analitikte, bir değişkenin gelecekteki sayısal değerini tahmin etmek için kullanılabilir. İki değişken içeren bir veri örneğini düşünün: bir trenin varış zamanlarını ve buna karşılık gelen gecikme zamanını içeren geçmiş veriler. Diyelim ki ...

Müşterileri Memnun Etmek İçin Tahmin Edici Analytics Nasıl Kullanılır ->

Küresel rekabet, şirketleri yeni çekmek için fiyatları düşürmeye yönlendirir müşteriler. Neyse ki, tahmini analitik burada yardımcı olabilir. Şirketler müşterilerini memnun etmek ve yenilerini almak için çabalıyor; Müşteriler giderek daha ucuz fiyatlarla yüksek kaliteli ürünler talep ediyorlar. Bu baskılara tepki olarak, işletmeler doğru zamanda ve doğru fiyat dengesini sunmaya çalışıyor ...

Markov Modeli'ni Tahmin Edici Analizlerde Kullanma - mankenler

Markov Modeli, istatistiksel bir modeldir olasılık teorisine büyük ölçüde dayanan tahminsel analizlerde kullanılabilir. (Birincil araştırması olasılık teorisinde olan bir Rus matematikçilerinin adını taşıyor.) İşte nasıl çalıştığını gösteren pratik bir senaryo: Takımın yarının oyunu kazanacağını tahmin etmeyi düşünün düşünün.

Veri Biliminde Doğru Değişkenleri Seçmek İçin Python Nasıl Kullanılır - mankenler

Python'daki doğru değişkenler, öğrenicinin tahminlerini etkileyebilecek gürültünün miktarını (gereksiz bilgi) azaltarak veri bilimlerindeki öğrenme sürecini artırabilir. Dolayısıyla değişken seçimi, tahminlerin varyansını etkili bir şekilde azaltabilir. Eğitimde sadece faydalı değişkenleri dahil etmek ve gereksiz olanları dışarıda bırakmak için ...

Modelinizin Analitik Sonuçları Görselleştirme: Gizli Gruplama, Veri Sınıflandırma ve Dışarı Olanlar - mankenler

Tahmin edici analiz sonuçlarının görselleştirilmesi, paydaşların bir sonraki adımları anlamasına gerçekten yardımcı olur. Modelinizin sonuçlarını paydaşlara raporlamak için görselleştirme tekniklerini kullanmanın bazı yolları. Verilerinizdeki gizli gruplamaları nasıl görselleştirebilirsiniz Veri kümeleme, içindeki ilgili öğelerin gizli gruplarını keşfetme işlemidir ... Tahmin edici analiz sonuçlarının görselleştirilmesi, paydaşların bir sonraki adımları anlamasına gerçekten yardımcı olur.

Tahmin Edici Analizin Görselleştirilmesi' Ham Veri - AYRINTILAR

Bir resim bin kelimeye bedeldir - özellikle de tahmini analiz verilerinizi iyi anlamaya çalışıyorsunuzdur. Ön işleme adımında, verilerinizi hazırlarken bir sonraki adıma geçmeden önce neyin elinizde olduğunu görselleştirmek yaygın bir uygulamadır. Böyle bir tablo kullanarak başlıyorsunuz ...

Basit ve karmaşık eğitim için yeterli sayıda örneğe sahip olsanız bile, Makine Öğrenimi için Eksik Verileri belirleme - mankenler

Makine öğrenme algoritmalarında, eksik veriler olmadan, özelliklerde tam değerler göstermelidirler. Tamamlanmamış bir örneği olması, özelliklerin içindeki ve içindeki tüm sinyalleri birleştirmeyi imkansız hale getirir. Eksik değerler, algoritmanın öğrenme sürecini de zorlaştırıyor ...

Veri Biliminde İstatistik, Makine Öğrenimi ve Matematiksel Yöntemlerin Temellerini İncelemek

Eğer istatistikler, veriden içgörü elde etme bilimi olarak tanımlanırsa, istatistikçi ile veri bilimcisi arasındaki fark nedir? İyi soru! Veri bilimindeki pek çok görev, adil bir istatistiksel bilgi birikimine ihtiyaç duyarken, bir veri bilimcisinin bilgi ve beceri tabanının kapsamı ve genişliği şu alanlardan farklıdır ...

E-Ticaret Büyümesi için Veri Algılama - e-ticarette veri kusuru olan

Veri ekonomisi Ham verilerden değerli bilgiler elde etmek için başka bir disiplinde yaptığı gibi aynı amaç. E-ticarette, bir markanın pazarlama yatırım getirisini (ROI) optimize etmek ve satış dönüşüm hunisinin her katmanında büyümeyi sağlamak için kullanabileceğiniz veri analizleri arıyorsanız. Nasıl olur ...

Makine Öğrenme: Verilerde Kendi Özelliklerini Oluşturma - mankenler

Bazen çeşitli kaynaklar, makine öğrenme görevlerini yerine getirmek için gerekli özelliklere sahip olmayacaktır. Bu olduğunda, istenen sonucu elde etmek için kendi özelliklerini oluşturmalısın. Bir özellik oluşturmak, ince havadan veri oluşturulması anlamına gelmez. Mevcut verilerden yeni özellikler yaratabilirsiniz. İhtiyacı anlama ...

Çevresel İstihbaratla Olumlu Etkiler Yapmak - mankenler

Elva, çevre istihbarat teknolojilerinin nasıl kullanılacağının parlak bir örneğidir olumlu bir etki yarat. Bu ücretsiz, açık kaynaklı platform, seçim izleme, insan hakları ihlalleri, çevresel bozulma ve gelişmekte olan ülkelerdeki felaket riski konularında haritalama ve veri görselleştirme raporlamasını kolaylaştırıyor. Elva, daha yakın tarihli projelerinden birinde ...

Markov Zincirleri ve Stokastik Yöntemlerle Matematiksel Modelleme - AYDINLATMA

Veri Değerleriniz Yok - Hayvanların

Ele alınması gereken en sık ve en büyük veri sorunlarından biri eksik verilerdir. Kayıtlar düştüğünden veya bir depolama aygıtı dolduğundan dosyalar eksik olabilir. Veya bazı veri alanları bazı kayıtlar için veri içermeyebilir. Bu sorunlardan birincisi, dosyalar için kayıt sayısını doğrulayarak teşhis edilebilir. ...

Makina Öğrenmesi ile Yeni İş İmkânları Makina Öğrenimi ile Yeni İş Fırsatları - mankenler <[SET:descriptiontr]İş Kaybını tartışan birkaç makale daha bulabilirsiniz.

İş Kaybını tartışan birkaç makale daha bulabilirsiniz.

Makina Öğrenmesinde Çapraz Doğrulama Seçeneklerini Eniyileştirme Makina Öğrenmesinde Çapraz Doğrulama Seçeneklerini En İyi Şekilde Kullanma

Bir makine öğrenme hipotezi etkin bir şekilde doğrulamak için olanaklı kılan, seçtiğiniz algoritmanın daha da optimizasyonu. Algoritma, verilerden gelen sinyalleri algılama yeteneği ve tahmini işlevin gerçek fonksiyonel formuna uyumsuzluk getirmeksizin ve tahminlerin çok fazla varyans göstermeden veriniz üzerindeki öngörülü performansın çoğunu sağlar. Değil ...

Tahmin Edici Analizlerde Yeni Görselleştirme - mankenler

Bir görselleştirme bir simülasyonu temsil edebilir (ne olursa olsun senaryonun resimsel bir temsilini) ) tahmini analitik. Tahminle çakışan ve destekleyen bir simülasyonla bir tahminin görselliğini takip edebilirsiniz. Örneğin, şirket Ürün D üretimini durdurursa ne olur? Doğal afetler, ev ofisinize çarparsa ne olur? ...