Verslo analizė su R.
Pagrindinis „Business Analytics“ tikslas yra kurti naujas įžvalgas verslui ir įvertinti veiklos rezultatus. Apie verslo analizę ir įvairias jos technikas kalbėta pakankamai. Labiausiai reikalingas išsamus supratimas apie tai, kaip statistika taikoma „Business Analytics“.
filtrų tipai lentoje
Kas yra statistinis modeliavimas?
Statistinis modeliavimas yra santykių tarp kintamųjų formalizavimas matematinių lygčių pavidalu. Iš esmės siekiama sužinoti kintamąjį. Jis apibūdina, kaip vienas ar daugiau kintamųjų yra susiję su vienu ar keliais kitais kintamaisiais. Čia kintamieji nėra tiksliai susiję, tačiau gali būti stochastiškai susiję.
Paprasčiau tariant, kintamasis yra ne kas kita, o atributas. Atributas tampa žmogaus ūgiu, svoriu ir amžiumi. Ūgis ir amžius yra tikimybinio pobūdžio. 30-metis žmogus turi didesnes galimybes būti 4 pėdų ūgio. Panašiai, kai žinai apie asmenį, kuriam yra 13 metų, jis turi daugiau galimybių būti 6 pėdų ūgio.
Visas statistinio modeliavimo tikslas nėra susijęs su tyrimu, jis galiausiai pateikiamas įžvalgai apie sprendimus. Tai apima duomenų analizę ir pritaikymą įvairiomis aplinkybėmis. Vaizdo įraše aptariamos šios temos:
1. Kas yra statistinis modeliavimas
2. Kas yra regresijos modeliavimas
3. Suprasti „Analytics“
Kas yra regresijos modeliavimas?
Kaip minėta pirmiau pateiktose eilutėse apie statistinį modeliavimą, svarbus ir pagrindinis šios teorijos veiksnys yra regresijos modeliavimas. Regresijos modeliavimas yra susijęs su ryšiu tarp dviejų kintamųjų. Konkrečiau, regresija padeda suprasti, kaip keičiasi priklausomo kintamojo reikšmė, kai kinta bet kuris nepriklausomas kintamasis, o kiti nepriklausomi kintamieji laikomi fiksuotais. Pavyzdžiui, laikas yra nepriklausomas kintamasis, o pardavimas ir greitis priklauso nuo tam tikrų veiksnių. Taigi tikslas yra išsiaiškinti jųdviejų santykius.
Regresijos modelyje yra tam tikros lygtys, tai yra tiesinė, daugiamatis ir logistinė regresija. Logistinė regresija yra panaši į regresiją, kurioje yra du kintamieji, todėl ji priskiriama tikimybiniam statistiniam modeliui. Jis naudojamas apibūdinant kokybinio atsako modelio parametrus.
robotizuotų procesų automatikos įrankių palyginimas
Vaizdo įraše paminėtoje schemoje linija pateikia dvi sąvokas: viena yra ant linijos, o kita - ne. Tie, kurie yra už linijos, turi klaidą. Tai yra atstumas tarp faktinės vertės (mėlyni taškai) ir numatomos vertės (juodos linijos). Bet kokio pavidalo modeliavimo tikslas yra sumažinti šias klaidas, ty pabandyti įveikti atotrūkį tarp jų. Teorijai suprasti yra ir kitų būdų.
Suprasti „Analytics“ versle
Visa analizės operacija susideda iš 3 paprastų modelių - nuspėjamasis, aprašomasis ir sprendimų modelis. Kaip rodo pavadinimas, tai leidžia suvokti ateitį. Pavyzdžiui, sistemos gedimas, kreditingumas, sukčiavimas patenka į nuspėjamąjį modelį, kuris šiandien populiarėja visame pasaulyje. Kita vertus, yra aprašomųjų ir sprendimų modelių, kurie egzistuoja ilgą laiką. Apibūdinamasis modelis leidžia apibūdinti duomenis, pagal kuriuos galima įvertinti šalies BVP ir vidutinę gyvenimo trukmę. Tai taip pat yra tiriamojo pobūdžio, kai klientas pateikia duomenis ir analizuojama problema. Klientui suteikiama įžvalga apie problemą ir tada naudojamas sprendimo modelis, po kurio siūlomos tam tikros optimizacijos. Modelis turi tikslą, kuris yra ne kas kita, o optimizavimas.
Turite mums klausimą? Paminėkite juos komentarų skiltyje ir mes susisieksime su jumis.
Susijusios žinutės:
java kaip naudotis iteratoriumi