Kişisel Finans

Tahmini Analytics: Modelinizi Güncelleme Zamanı Bilgisi - Hayvanları beğenmediğiniz kadar

, Modeliniz canlandığında tahmini analitik işiniz bitmedi. Üretimin başarılı bir şekilde uygulanması modelin rahatlamasının vaktidir. Zaman içindeki doğruluğu ve performansını yakından takip etmeniz gerekecek. Bir model, zamanla bozulma eğilimindedir (bazıları diğerlerinden daha hızlıdır); ve ...

Suç Analizi için Tahmin Edici Mekansal Modeller - mankenler

Tahmini istatistiksel modelleri suç analiz yöntemlerine dahil ederek nerede ve hangi tür suç faaliyetinin gerçekleşeceğini tanımlamak ve tahmin etmek. Tahmin edici mekansal modeller, tekrar eden suçluların davranışlarını, yerini veya cezai faaliyetlerini öngörmenize yardımcı olabilir.

Tahmin Edici Aptallar İçin Analiz Hile Tablosu - mankenler

Tahmini bir analitik projesi, ayrıntıların yürütülmesini büyük resim düşüncesiyle birleştirir. Bu kullanışlı ipuçları ve kontrol listeleri projenizi parkurda ve ormanda tutmanıza yardımcı olacaktır.

Modelinizin hedeflerini tanımladığınızda Tahmin Edici Analizler için Verilerinizi hazırlama - mankenler

, Bir sonraki adım Tahmini analitikte, modelinizi oluşturmak için kullanacağınız verileri tanımlamak ve hazırlamaktır. Aşağıdaki bilgiler en önemli faaliyetlere değinir. Adımların genel sırası şuna benzer: Veri kaynaklarınızı belirleyin. Veriler farklı formatlarda olabilir veya ...

Büyük Verilerin İstatistiksel Analizinde Olasılık Dağılımları - AYDINLATMALAR

Olasılık dağılımları, yararlı modelleri bulmak için verileri analiz etmek için kullanılabilir. Bir veri kümesinin öğeleri ile ilişkili olasılıkları hesaplamak için bir olasılık dağılımı kullanın: Binom dağılımı: Binom dağılımını, yalnızca iki değerden birini alabilen değişkenleri analiz etmek için kullanırsınız. Için ...

Quandl Açık Veri - mankenler

Quandl, sayısal veriler için bir arama motoru olmasını amaçlayan, Toronto merkezli bir web sitesidir. Çoğu arama motorunun aksine, veritabanını otomatik olarak webi tarayan örümcekler tarafından oluşturulmaz. Başka bir deyişle, elle insan küratörleri vasıtasıyla güncellenen, crowdsourcing yoluyla güncellenen bağlantılı verilere odaklanır. Çoğu finansal veri ...

Veri Gizliliği Felaketlerini Önleme

Veri yasaları, veri madencileri için büyük bir sorundur. ABD hükümetinin Ulusal Güvenlik Ajansı'nın kişisel verilerin düzeyini ve ticari veri kaynaklarının ihlallerini özetleyen haber raporları, halkın bilinirliğini ve endişesini artırdı. Veri gizliliğinde merkezi bir konsept, kişisel olarak tanımlanabilen bilgi (PII) veya ...

Açık Verilerin Yükselişi ve Tahmin Edici Analytics'teki Rolü - AYDINLATMA

Açık Veriler tahmini analitik için çok kullanışlı bir araç. Bob Lytle, rel8ed'in CEO'su. TransUnion Canada'nın eski CIO'su olarak bilinen ve en yakın zamanda, finansal hizmetleri ve sigorta sektörlerinde tahmini modelleme için alternatif ve stratejik bir veri kaynağı olarak kamusal bilgilerin kullanımıyla ilgili öncü çabalardır. Açık ...

Sağlam istatistikler ve büyük veriler - mankenler

Bir istatistiğin güçlü olduğu söylenebilir; Aykırı değerlerin varlığı. Örneğin, ortalamanın sağlam olmadığı, çünkü olağandışılıkların varlığından çok etkilenebilir. Öte yandan medyan sağlamdır - olağandışı sayılardan etkilenmez. Örneğin, aşağıdaki verileri varsayalım ...

Makina Öğrenmesinde İstatistik Rolü - mankenler

Bazı siteler çevrimiçi olarak istatistik ve makine öğreniminin tamamen farklı iki teknoloji var. Örneğin, İstatistik - Makine Öğrenimi okurken kavga edin! , iki teknolojinin sadece farklı olmasının ötesinde birbirine karşı açıkça düşmanca olduğunu düşünürsünüz. Gerçek şu ki istatistik ve makine öğrenimi a ...

Makina Öğrenmesinde Çapraz Doğrulama'ya başvuran Makine Öğrenmesinde Çapraz Onaylama'ya başvuran

Federal Veri Portalı ile veri aramak - veri arama için veri aramaya başlamadan önce aumlalar

. Federal veri portalı olan gov, bir şeyi anlamalısınız: Sitede hiçbir veri yok. Veri. gov, bir veri kataloğuna, veri ve ek bilgi elde etmek için tanımlar, formatlar ve URL'ler gibi ayrıntılarla birlikte veri kümesi adlarının bir listesini barındırır. Verilerin kendisi ...

Programlama < < Benzeşim Ölçütleri Veri Biliminde kullanılan - kuklalar

Hem kümeleme hem de sınıflandırma, iki arasındaki benzerlik veya farkı hesaplamaya dayanmaktadır Veri noktaları. Veri setiniz sayısal alanlar ve değerlerden oluşuyorsa ve n boyutlu bir arsa üzerinde tasvir edilebiliyorsa, çok boyutlu verilerinizi ölçeklemek için kullanabileceğiniz çeşitli geometrik metrikler vardır. N-boyutlu bir çizim ...

Veri Biliminde Başlarken Nelere Bilmeniz Gerektiğini Görme - mankenler

Büyük veriler, inanılmaz ses, hız ve çeşitli verilere sahip terimdir. Geleneksel veri tabanı teknolojileri büyük veriyi işleme yeteneğine sahip değildir - daha yenilikçi veri mühendisliği çözümleri gereklidir. Hacim: 1 terabayt / yıl ile10 petabayt / yıl Hız arasında ..........................................................................................................................................................................

Suç Önleme ve İzleme için zamansal Analiz - mankenler

Suç verisinin zamansal analizi, içinde kalıpları tanımlayan analitik üretir Zamana dayalı suç faaliyeti. Zamansal suç verilerini, geleneksel suç analizi araçları vasıtasıyla veya bir veri bilimi yaklaşımı aracılığıyla reçeteli analitik geliştirmek için analiz edebilirsiniz. Zamansal suç verilerinden kurallı analitiklerin nasıl üretilebileceğini bilmek, karar verme olanağı sağlar ...

Veri Madenciliği 9 Kanunları: A Başvuru Kılavuzu - AYRINTILAR

ÖNcü veri madencisi Thomas Khabaza geliştirildi yeni veri madencilerini çalışmaya hazırlarken rehberlik etmek için "Dokuz Veri Madenciliği Yasası" nı imzaladı. Bu başvuru kılavuzu, bu yasaların her birinin günlük işiniz için ne anlam ifade ettiğini gösterir.

Dağılım grafikleri: İstatistiksel veriler için grafiksel teknik - gövde ve yaprak grafiğinin aksine, aptallar

Dağılım arsa iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için tasarlanmıştır. İki değişkene yalnızca ham verilere bakarak bir ilişki olup olmadığını görmek zor olabilir, ancak bir dağılım çizimi ile veride mevcut olan herhangi bir örüntüün görünmesi daha kolay hale gelir. Bir dağılım ...

Büyük Veri Paradoksu - mankenler

Büyük veri analizi hakkında bir nüans bulacaksınız. Gerçekten küçük verilerle ilgilidir. Bu kafa karıştırıcı ve tüm öncül karşıtı görünse de, küçük veriler büyük veri analizinin ürünüdür. Bu yeni bir kavram değil, aynı zamanda herhangi bir uzunlukta veri analizi yapmış olan insanlara da yabancı oluyor ...

Veri Bilimi için Paralel Python'da çalışan Veri Bilimi için Paralel Python'da

D3. js Veri Görselleştirme Kütüphanesi - kuklalar

D3. js, 2011'de ilk yayınlanmasından bu yana fırtınayla veri görselleştirme dünyasına götürülen bir açık kaynak kodlu JavaScript kitaplığıdır. Ünlü veri görselleştirme gurusu ve New York Times için Grafik Düzenleyici olan Mike Bostock tarafından oluşturulmuştur (ve muhafaza edilmektedir). Bu kütüphaneyi a ...

Veri Bilim Aletlerini Kazıma, Toplama ve Kullanma - aptallar

Bir işi desteklemek için veri edinmenize gerek olup olmadığına bakılmaksızın > kazıma, toplama ve işleme analiz veya yaklaşmakta olan bir gazetecilik parçası olarak, web kazıması ilginç ve benzersiz veri kaynaklarını bulmanıza yardımcı olabilir. Web kazımasında otomatik programlar kurup sonra da ihtiyacınız olan verilere yönelik web taramasına izin veriyorsunuz. Kazıma yapmak için kullanabileceğiniz ücretsiz ücretsiz araçlar şunlardır:

Gövde ve yaprak grafikleri: İstatistiksel veriler için grafik teknik - mankenler

Bir kök yaprak grafiği, bir veri kümesinin dağılımı, veri kümesindeki gözlemlerin sayısal değeri ile düzenlendiği grafik bir aygıttır. Diyagram, verilerin farklı kategorilerini gösteren "gövde" ve veri kümesindeki gözlemlerin değerlerini gösteren "yaprak" dan oluşur. Örneğin, ...

Uzaysal Suç Tahmini ve İzleme - mankenler

Bilgi oluşturmak için CBS teknolojileri, veri modelleme ve ileri uzamsal istatistikler kullanabilirsiniz Cezai faaliyetin tahmini ve izlenmesi için ürünler. Mekansal veriler, veri kümesindeki her kayıt için mekansal koordinat bilgileri ile ayrılmış tabular verilerdir. Birçok zaman uzaysal veri kümeleri ayrıca her birinin tarih / saat özniteliğini belirten bir alana sahiptir ...

En Yakın Komşu Algoritmalarıyla Gerçek-Dünya Sorunlarını Çözmek - Hayvanların

Hiyerarşik kümeleme algoritmaları - ve en yakın komşu yöntemleri , özellikle de - perakende iş verilerindeki kalıplardan anlamak ve değer yaratmak için yoğun şekilde kullanılmaktadır. Aşağıdaki paragraflarda, bu basit algoritmaların, günlük perakende operasyonlarında yönetim ve güvenliği basitleştirmek için kullanıldığı iki güçlü örnek bulunmaktadır. K-en yakın komşu algoritmalarını görmek ...

Akıcı Verilerin ve YSÖP'in Büyük Veriler Üzerindeki Etkileri - hem de veri akışını ve Kompleks Olayı canavarları

İşLeme, şirketlerin büyük verilerin stratejik olarak nasıl kullanılacağı üzerinde büyük etkisi vardır. Akış verileri ile şirketler, anında bilgi edinebilmek için bu verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve analiz edebilir.

Text Büyük Veri için Analitik Araçlar - mankenler

Burada metin analizindeki oyuncuların bazılarına genel bakış büyük veri pazarı. Bazıları küçük, diğerleri ev adıdır. Bazıları büyük veri metin çözümlemelerini ne yaptıklarını, bazıları ise sadece metin analitiğini ifade ediyor. Büyük veriler için yoğunluk Yoğunluk, orijinal metin analiz şirketlerinden biridir ...

Yalnızca Bir Tahmin Edici Analize Dayalı Problem

Veri gazeteciliğinde hikayenin özü ile ilgili olanı, Veri Gazeteciliği Nedir? - AYRINTILIĞI <[SET:descriptiontr]Olan

Olan

Tahmin Edici Analitiklerde Veri Kısıtlamaları - Tahmin Edici Analytics'te Verilerin Sınırlamaları - <[SET:descriptiontr]Tahmin Edici Analitik Analizlerde

Tahmin Edici Analitik Analizlerde

Veri Biliminde Kümeleme ve Sınıflamanın Önemi - kuklalar ve sınıflandırma algoritmalarının kukla

Amacı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin geniş kümelerinden değer almak ve bunlardan çıkarmak. Çok miktarda yapılandırılmamış verilerle çalışıyorsanız, verileri analiz etmeden önce mantıksal gruplamaya ayırmaya çalışmak mantıklı olur. Kümeleme ve ...

Büyük Verilerin İstatistiksel Analizinde Zaman Dizisi Analizi - AYDINLATMALAR

Bir zaman serisi, gözlem kümesidir Zamanla toplanan tek bir değişken. Zaman serisi analizi ile, bir değişkenin gelecek değerlerini tahmin etmek için bir zaman dizisinin istatistiksel özelliklerini kullanabilirsiniz.

MapReduce Programlama Paradigması - mankenler

MapReduce, geniş veri kümelerinin paralel dağıtılmış işlemesine izin vermek için tasarlanmış bir programlama paradigmasıdır , onları tuple takımlarına dönüştürdükten sonra, bu tuple'leri daha küçük tuple takımlarına birleştirip azaltarak. Düzensiz olarak, MapReduce büyük verileri alacak ve büyük veriyi dönüştürmek için paralel dağıtılmış bilgi işlem kullanacak şekilde tasarlandı ...

Veri Görselleştirme Türleri - mankenler

Bir veri görselleştirme, anlam taşımak amacıyla tasarlanmış görsel bir sunumdur ve veri ve veri içgörülerinin önemi. Veri görselleştirmeleri farklı bir kitleye, farklı amaçlara ve farklı beceri düzeylerine göre tasarlandığından, mükemmel bir veri görselleştirme tasarlamak için ilk adım kitlenizi tanımaktır. ...

Veri Gazeteciliği Nerelerde Nerede

İPuçları - Tahmin Edici Analizler için Dağıtılabilir Modeller Oluşturma - ipuçları

Modeli oluşturduğunuzda, dağıtımı çok erken düşünmeniz gerekir. İş paydaşları nihai modelin neye benzediğini söylemelidir. Böylece, projenin başında, ekibinizin tasarlanan modelin gerekli doğruluğunu tartıştığından emin olun ...

Büyük Verilerde Geleneksel ETL'nin Rolü - AYDINLATMALAR

ETL araçları üç önemli fonksiyonu birleştirir (ekstraksiyon, dönüşüm , yük) büyük bir veri ortamından veri almak ve başka bir veri ortamına koymak gerekir. Geleneksel olarak ETL, veri ambarı ortamlarında toplu işleme ile kullanılmıştır. Veri ambarları, ticari kullanıcılara, verileri analiz etmek ve raporlamak için bilgileri birleştirmek için bir yol sağlar ...

Veri Gazeteciliği Zamanlaması

Büyük Veriler için Geleneksel ve Gelişmiş Analizler - mankenler

ŞImdi işinizde bulunan tüm verilerle formları? Büyük veriler çözülmekte olan probleme bağlı olarak, geleneksel ya da ileri analiz için çok farklı yaklaşımlar gerektirir. Bazı analizlerde geleneksel veri ambarları kullanılırken, diğer analizler ileri kestirimci analitikten yararlanacaktır. Büyük verileri bütüncül bir biçimde yönetmek çok şey gerektiriyor ...

Makine Öğrenmede Eğitim, Onaylama ve Test - AYDINLATMA

Mükemmel bir dünyada makine öğrenme algoritmasının daha önce hiç öğrenmediği bir veri testi. Bununla birlikte, yeni verilerin beklenmesi, zaman ve maliyet açısından daima uygun değildir. İlk basit bir çözüm olarak, verilerinizi rastgele eğitim ve test setlerine ayırabilirsiniz. Ortak bölünme ...

En Önemli Veri Madenciliği Becerisi - canavar

, Bir veri madenciğinin keşifleri yalnızca bir karar vericinin onlara davran. Bir veri madencisi olarak, etki, gerçek, yalnızca paylaşmak zorunda olduğunuz bilgilerin birisini, bir müşteriyi, bir yönetici ve hükümet bürokratını ikna etme yeteneğiniz kadar yüksek olacaktır. ...