Свързани публикации 'business-analytics'


Отвъд точковата оценка: разкриване на силата на доверителните интервали
Помислете за пример за изборите. Да предположим, че има двама кандидати за гласуване, А и Б. Да речем, кандидат А иска да знае каква част от избирателите биха искали да гласуват за него. След това специалистът по данни на партията на кандидата провежда проучване в региона и пита на случаен принцип малък брой хора за кой кандидат биха обмислили да гласуват по време на изборите. Отговорите на хората, участвали в проучването, са извадката, която можем да използваме, за да разберем..
Тестване на ефективността на модел за оптимизиране на цените — Моето практическо пътуване с Engage3
Изминаха повече от шест месеца, откакто започнахме проекта. Все още си спомням колко стресираща бях в началото на този проект. Когато бизнес студент се натъкне на сложни алгоритми Преди да дойда в Калифорнийския университет в Дейвис, бях студент по бизнес, изучавайки управление на глобалната верига за доставки. По време на моя стаж и опит в проекти разбрах, че бъдещата посока на управление на веригата за доставки ще бъде прецизното управление, тясно свързано с анализа на данни...
Как анализирах чат WhatsApp в R с помощта на rwhatsapp и ggplot
Резултатите, които ще получите, след като анализирате вашите WhatsApp чатове, наистина ще ви изненадат Чатовете в Whatsapp са богат източник на данни, които могат да бъдат използвани за получаване на по-задълбочена представа от данните. Използвах R за този анализ и създадох табло за лесен анализ с помощта на shiny. Rwhatsapp е мощен пакет, който е предназначен само да улесни анализа на чат WhatsApp. Чувствайте се свободни да прегледате статията, като просто разгледате сюжетите и..
Вземане на важни бизнес решения с машинно обучение: Практически подход (част 1)
Предсказуем и предписващ анализ за бизнеса Машинно обучение Машинното обучение е метод за изчислително обучение, който е в основата на повечето приложения с изкуствен интелект (AI). В ML системите или алгоритмите се подобряват чрез опит с данни, без да разчитат на изрично програмиране. Алгоритмите за ML са широкообхватни инструменти, способни да извършват прогнози, като същевременно се учат от над трилиони наблюдения. Видове анализ на данни Описателен анализ : Това е..
Копаене по правило за асоцииране — Не е вашият типичен ML алгоритъм
Много математически алгоритми, които използваме в науката за данни и машинното обучение, изискват числови данни. И много алгоритми са склонни да бъдат много сложни за изпълнение (като „Машини за поддържащи вектори“ или „Локално линейно вграждане“, които обсъждахме по-рано). Но извличането на правила за асоцииране е идеално за категорични (нечислови) данни и не включва нищо повече от просто преброяване! Това, което имаме тук, е прост алгоритъм с не толкова опростени резултати!..
Първи стъпки с Data Science за 30 дни с помощта на R програмиране
Това е опит да предизвикам себе си да създавам и да помагам на начинаещите да придобият и на опитните да опреснят своя набор от умения в R програмирането. Тази конкретна статия е колекция от връзки към всички публикации. ДЕН 1: Въведение Първи стъпки с Data science за 30 дни с R програмиране: Ден 1 За какво става въпрос?? medium.com ДЕН 2: Инсталирайте R и започнете с основите му Ден 2: Инсталирайте R и..
Прогноза за продажбите: Прогноза в няколко стъпки от класически модели на времеви редове до модели на машинно обучение
Анализът на времеви редове е приложим в много отрасли, като бизнес, икономика, финанси и дори здравеопазване. Учените правят изследвания по тази тема от 19 век. Както подсказва името, той е силно зависим от момента на събиране. Мислили ли сте някога какво го прави специален вид набор от данни и какво го прави различен от регресионния проблем? Времевият ред е колекция от подредени точки от данни, събрани последователно за определен период от време. Обикновено се събира на редовни..