個人財務

ビッグデータと天気予報 - ダミー

天気予報は、関与する変数の数とそれらの変数間の複雑な相互作用。データを収集し処理する能力の劇的な増加は、気象予測者がハリケーン、洪水、吹雪、および他の天気予報のタイミングと重大性を特定する能力を大幅に強化しました。 ...

予測分析に使用できるビッグデータビジュアライゼーションツール - ダミー

ビッグデータは予測分析を通じて企業がより良い意思決定を行うよう促します。優れた視覚化を迅速に作成できるツールを知っておくことが重要です。あなたは常に観客を関心と関心を持っておきたいと思っています。大規模なエンタープライズ分析のための一般的な視覚化ツールがいくつかあります。これらのほとんどは...

ビッグデータおよび小売業者 - ダミー

小売業者は、多数の顧客の売上記録を収集し、維持する。課題は、常にこのデータを有効に活用することでした。理想的には、小売業者は、顧客の人口統計的特徴、および購入に興味のある種​​類の商品およびサービスを理解したいと考えています。コンピューティング能力の継続的な改善は...

ビッグデータワークフロー - ダミー

は、大きなデータワークフローを理解するために、プロセスが何であり、データ集約型の環境でのワークフロー。プロセスは、意思決定に役立ち、企業や組織での成果の標準化に役立つハイレベルのエンドツーエンドの構造として設計される傾向があります。これとは対照的に、ワークフローはタスク指向であり、多くの場合、...

パブリックポリシーの影響を伴うビッグデータストリーミング - ダミー

都市のほぼすべての地域は、税金、建物や橋梁上のセンサー、交通パターンの監視、位置情報、犯罪行為に関するデータなど、大きなデータを使用する。都市をより安全に、より効率的に、より望ましい場所に暮らし、働かせるための実行可能な政策を創出するには、収集が必要であり、...

環境への影響を伴うビッグ・データ・ストリーミング - ダミー

ビッグ・データ・リサーチはビジネス・ワールドで役立ちますが、また、環境目的を持っています。科学者は、環境研究を支援するために、湖、川、海、海、井戸、およびその他の水環境のさまざまな属性を測定および監視します。水の保全と持続可能性に関する重要な研究は、水中環境の追跡と理解、そしてそれらがどのように変化しているかを知ることによって決まります。 ...

データジャーナリズムに人生をもたらす> ダミー

ワシントンポストストーリー「ブラックバジェットジャーナリズムにおけるデータ科学の信じられない例です。元NSAの契約者であるエドワードスノーデンが機密書類を漏らしたとき、彼は公衆の間だけでなく、物語のための文書の分析を任されたデータジャーナリストの間で論争の嵐を解き放った。 ...

ボックスプロット：統計データ - ダミーのグラフィカルテクニック

ボックスプロットは、垂直矩形またはボックスの形のデータセットの場合。最小値最大値第1四分位（Q1）第2四分位（Q2）第3四分位（Q3）四分位範囲（IQR）データセットの第1四分位数は数値です。

ダミー

成功する予測分析プロジェクトが段階的に実行されます。プロジェクトの詳細に没頭する際には、これらの重要なマイルストーンを見てください。ビジネス目標の定義プロジェクトは、明確に定義されたビジネス目標を使用することから始まります。このモデルは、ビジネス上の問題に取り組むことになっています。その目的を明確に述べると、定義することができます...

Business-centric data science - ダミー

ビジネスは複雑です。データ科学は複雑です。時には、森の中から道を探すのを忘れている木々を見て、それに追いつくのは簡単です。そのため、あらゆるビジネス分野において、最終目標に集中し続けることが非常に重要です。結局のところ、どのラインの...

予測分析チームを構築する方法 - ダミー

予測分析チームを組み立てるには、ビジネスアナリスト、データ科学者、情報技術者を募集する。彼らの専門分野にかかわらず、あなたのチームメンバーは、プロジェクトやビジネスを成功させるために必要な深さまで掘り下げて好奇心が強く、従事し、意欲を持たせ、興奮している必要があります。ビジネスアナリスト、データ科学者、情報技術者を募集する必要があります。

予測分析のモデルを分類する - 予測分析を実行するには、モデル

モデルが必要です。モデルとは、世界中の人々が関心を持っているセグメントの数学的表現にすぎません。モデルは、顧客の行動面を模倣することができます。異なる顧客セグメントを表すことができます。よく作られ、よく調整されたモデルは、予測することができます - 高精度で予測する - 次の...

ビッグデータ分析の特徴 - ダミー

ビッグデータ分析は、最近、多くの誇大宣伝を得ており、正当な理由がある。この動きの一部になりたい場合は、ビッグデータ分析の特性を知る必要があります。企業は何かがあることを知っていますが、最近までそれを掘り起こすことはできませんでした。これは、...

機械学習でR分布を選択する - ダミー

機械学習の目標を維持する必要があるR分布を選択するときは念頭に置いてください。 Rは環境と言語の組み合わせです。それはSプログラミング言語の一種であり、John ChambersはもともとBell Laboratoriesで作成していました。 Rick BeckerとAllan Wilksが最終的に追加されました...

予測分析のアルゴリズムの選択 - ダミー

さまざまな統計、データマイニング、機械学習アルゴリズムが利用可能予測分析モデルで使用できます。モデルの目的を定義し、作業するデータを選択した後、アルゴリズムを選択するのに適しています。これらのアルゴリズムの一部は、特定のビジネス上の問題を解決したり、既存のアルゴリズムを強化したり、提供するために開発されました。

マインド・ダミーでの機械学習によるPythonディストリビューションの選択

一般的なコピーPythonのすべての必要な機械学習ライブラリを追加します。成功を保証するために必要なすべてのライブラリが正しいバージョンにあることを保証する必要があるため、このプロセスは難しい場合があります。さらに、必要な設定を行う必要があります。

データサイエンスで使用されるクラスタリングアルゴリズム - ダミー

クラスタリングアルゴリズムを使用して、データセットをデータポイントのクラスタに細分するあらかじめ定義された属性に最もよく似ています。特定の機能に関する複数の属性を記述し、それらの属性の類似性に従ってデータポイントをグループ化するデータセットがある場合は、クラスタリングアルゴリズムを使用します。単純な散布図...

データ科学で使用される分類アルゴリズム - ダミー

分類アルゴリズムでは、既存のデータセットを使用して、将来のデータポイントの分類に使用するための予測モデルを生成することができます。

予測分析のためのランダムフォレストを使用した監視学習モデルの作成方法 - ダミー

ランダムフォレストモデルは、予測分析に使用できるアンサンブルモデルです。そのモデルを作成するために意思決定ツリーのアンサンブル（選択）が必要です。この考え方は、弱い学習者（トレーニングデータのランダムなサブセット）の無作為標本を取って、最も強いものと最良のものを選択する投票をさせることです。

データマイニングダミー用チートシート - ダミー

データマイニングは、通常のビジネスマンがさまざまなデータ分析データから有用な情報を発見し、その情報を実用に供する技術。データマイナーは、理論や前提に惑わされません。彼らはテストによってその発見を検証します。そして、彼らは物事が変化することを理解しているので、そうした発見がうまくいっていることを理解します。

アナリティクスとデータの展開生データを実用的なインサイトに変換する論者 - ダミー

生データを実用的な洞察に変換することは、収集したデータから実際に恩恵を受けるものへの進展の第一歩です。ビジネス中心のデータ科学者は、データ分析を使用して生データから洞察を生成します。分析の種類を識別する次のリストは複雑さが増す順に、4つのタイプのデータです...

あなたのデータは正しいか？ - ダミー

ほとんどのデータセットには、本質的にファイル内のデータの記述である何らかのメタデータが付属しています。メタデータには通常、フォーマットの説明、各データフィールドにどのような値があるか、これらの値が意味するものが含まれています。新しいデータセットに直面したときには、メタデータを絶対に面倒にしないでください。

環境データ科学 - 天然資源 - ダミー

あなたは生来の形で天然資源をモデル化するためにデータ科学を使うことができます。この種の環境データ科学は、一般的に、天然資源をよりよく理解するために高度な統計的モデリングを必要とします。

電子商取引とデータテスト戦略 - ダミー

成長では、テスト方法を使ってウェブデザインを最適化しますメッセージングは​​、それが対象とするオーディエンスとの間で最高のパフォーマンスを発揮します。テストとWeb解析の両方の方法はパフォーマンスを最適化することを目的としていますが、テストはWeb解析よりも一層深くなっています。成長の過程で、テスト方法を使用してWebデザインとメッセージングを最適化し、ターゲットとするユーザー層で最高のパフォーマンスを発揮するようにします。

電子商取引とWeb分析 - ダミー

Web分析は、 Webデザインと戦略を最適化するためにインターネットデータを理解しています。

データの広がりはどうですか？ - ダミー

大規模なデータ統計を扱う場合、分散、標準偏差、四分位、四分位間範囲（IQR）などのいくつかの異なる集計尺度を使用して、データセットの中心からの広がりを識別します。分散は、データセットの要素と平均の間の平均自乗偏差です。データのサンプルでは、​​分散は次のように計算されます。...

予測分析によるビジネスの信頼性向上の方法 - ダミー

予測分析によりビジネスはスマートな意思決定を行うことができますリアルタイムで。企業は、信頼できる情報の詳細な分析から導き出された洞察に基づく意思決定の信頼性を含め、意思決定のあらゆる側面を改善することができます。予測分析は、企業が将来の出来事を自信を持って予測し、最適な意思決定を行うのに役立ちます。

予測分析による投資収益率の向上（ROI） - ダミー

予測分析は、ターゲットとするマーケティングキャンペーン、リスクアセスメントと管理の改善、運用コストの削減、実行可能な意思決定による投資収益率（ROI）予測分析を実装することにより、企業は現在のビジネス状態を正確に評価し、業務を最適化し、市場シェアを獲得する上でより効果的に競争することができます。予測分析にスコアを付けることで、予測マーケティングキャンペーン、リスクアセスメントと管理の改善、運用コストの削減、意思決定の迅速化を実現できます。

予測分析を活用してインフォームド・デシジョンを実施する方法 - 適切に開発されて適用されたダミー

予測分析のためのRプログラミングで関数を呼び出す方法 - ダミー

関数は有用で具体的なことをするコード。これらの操作は予測分析プロジェクトで繰り返されることが多いため、通常は名前を付けて保存して、再度呼び出すことができます。通常、関数は入力パラメータをとり、その関数で何かを行い、値を出力します。あなたは関数を以下の場所に保存します。

Predictive Analyticsがますます競争の激しい環境でビジネスバリュー - ダミー

。予測分析は、そのようなツールの1つとして組織に導入されました。組織は機械学習アルゴリズム、統計、データマイニング技術の形で技術を使用して、操作や戦略に役立ち、助けとなる隠れたパターンやデータの傾向を明らかにすることができます。

データの選択方法グラフィック - ダミー

以下の3つの手順に従って、選択したデータグラフィックスデータの視覚化で効果的にデータの意味を伝えることができます。

予測分析の問題を解決する方法 - ダミー

予測モデリングは多くの側面を管理するツールとして普及しつつありますビジネスのデータ分析が正しく行われていることを確認することで、採用されているモデルの信頼性が向上し、組織の標準ツールキットの一部になるための予測分析に必要なバイインを生成できます。おそらく、この人気の増加は... ...

予測分析モデルを分類する方法 - ダミー

予測分析に使用するモデルを分類するさまざまな方法があります。一般的に、彼らが解決するビジネス上の問題と、彼らが提供する主要なビジネス機能（販売、広告、人事、リスク管理など）によって、それらを分類することができます。

予測分析でコロニー・クラスタを適用する方法 - ダミー

自己組織化グループの自然な例あなたは予測分析行動に適用することができますアリの食糧のための狩猟のコロニーです。アリは集団的にトラックを最適化し、常に最短経路を食物標的にできるようにします。あなたが行進しているアリの植民地を妨害し、それらを防ぐことを試みたとしても...

予測分析モデルのアルゴリズムを選択する方法 - ダミー

さまざまな統計、データマイニング、および機械学習アルゴリズムは、予測分析モデルで使用できます。モデルの目的を定義し、作業するデータを選択した後、アルゴリズムを選択するのに適しています。これらのアルゴリズムの一部は、特定のビジネス上の問題を解決したり、既存のアルゴリズムを拡張したり、提供するために開発されました。

予測分析を実行する前にPredictive Analysis - ダミー

のデータを消去する方法あなたのモデルで使用する前に、データが無関係なものでないことを確認してください。これには、誤った値を含むレコードを見つけて訂正し、欠損値を記入することが含まれます。また、重複するレコードを含めるかどうかを決定する必要があります。

生データを予測分析行列に変換する方法 - ダミー

予測分析プロジェクトのデータセットと同様のデータ項目がある場合は、データマトリクスと呼ばれる表形式でデータを表現する必要があります。これは、データクラスタリングの前にある前処理ステップです。文書内の用語の予測分析マトリックスを作成する方法...

あなたのデータに重複する値を扱う方法 - ダミー

システム。したがって、さまざまなソースからデータを収集して統合する際に、重複したポップアップが可能であることは驚くことではありません。特に、個々のレコードをユニークにするのは、システムによって異なります。投資口座の概要が口座番号に添付されています。ポートフォリオの概要は次のとおりです。

外部からの外れ値を扱う方法 - ダミー

彼らはあなたの予測分析に影響します。外れ値は、データ分析とデータ分析の両方を歪める可能性があります。たとえば、異常値を取り除いたデータで行われた統計分析では、平均と分散が歪んでしまいます。チェックされていないか誤解された外れ値は、誤った結論につながる可能性があります。あなたのデータに...