個人財務

R回帰分析による予測分析モデルの作成方法 - ダミー

予測分析を作成する分析モデルを使用して、既知の結果を使用して評価することができます。そのためには、データセットを2つのセットに分割します.1つはモデルをトレーニングするモデル、もう1つはモデルをテストするモデルです。トレーニングデータセットとテストデータセットの間の70/30の分割で十分です。次の2行のコード...

予測分析モデルのビジネス目標を定義する方法 - ダミー

予測分析モデルは、ビジネス上の問題を解決したり、望ましい業績を達成することができます。これらのビジネス目標はモデルの目標になります。それらを知ることで、構築するモデルのビジネス価値が保証されます。これは、モデルの精度と混同されることはありません。暫定的に、正確なモデルを構築することができます。

ロジスティック回帰付き教師付き学習モデルの作成方法 - ダミー

データの分析のための予測モデル、より多くのモデルを作成することは、シキットでは本当に簡単な作業です。あるモデルから次のモデルへの唯一の実際の違いは、アルゴリズムからアルゴリズムにパラメータを調整する必要があるかもしれないということです。あなたのデータを読み込む方法このコード...

システム内のエラーによって引き起こされる異常値を処理する方法 - あなたが依存する場合のダミー

技術や計測器を使用して予測分析タスクを実行すると、ここやそこに不具合が生じて、これらの計測器に極端な値や異常な値が登録される可能性があります。センサが基本的な品質管理基準を満たしていない観測値を登録すると、データに反映される実際の混乱を引き起こす可能性があります。

R分類予測分析モデルの結果を説明する方法 - ダミー

別のタスク予測分析では、独立変数のセットが与えられた場合、データのターゲット項目が属するクラスを予測することによって新しいデータを分類することです。たとえば、高価値顧客、通常顧客、または顧客に切り替える準備ができている顧客など、顧客をタイプ別に分類することができます。

AnacondaをLinuxにインストールする方法 - Pythonをデータ科学に使用する前にダミー

を使用するには、Anacondaをインストールする必要があります。 LinuxにAnacondaをインストールするには、コマンドラインを使用します。グラフィカルインストールオプションはありません。インストールを実行する前に、Continuum AnalyticsサイトからLinuxソフトウェアのコピーをダウンロードする必要があります。次の手順はうまくいきます。

予測分析のデータを識別する方法 - 予測分析プロジェクトのためのダミー

適切なデータソースを作成し、それらのソースからデータをプールし、構造化された整然としたフォーマットにします。これらの作業は非常に困難な作業であり、組織全体のさまざまなデータ管理者間で慎重な調整が必要になります。

予測分析のための派生データの生成とその次元性の削減方法 -

予測分析の探索段階では、データの詳細な知識を得ることができ、分析する関連変数を選択するのに役立ちます。この理解は、モデルの結果を評価するのにも役立ちます。しかし、まず、分析のためにデータを特定してクリーニングする必要があります。導出方法...

データとユーザー駆動型データで予測分析を生成する方法 - ダミー

あります予測分析を生成または実装するための2つの方法：純粋にデータに基づいて（過去の知識がない場合）、データがサポートする可能性のあるビジネス目標あなたはどちらかを選ぶ必要はありません。 2つのアプローチが可能です...

予測分析のためのPythonと機械学習モジュールのインストール方法 - ダミー

ここでの目標は、異なる分類アルゴリズムを使用して2つの予測モデルを構築することです。そのためには、Python、その機械学習モジュール、およびその依存関係をインストールする必要があります。設定プロセスは、利用可能なインターネット速度と、必要なプロジェクトをインストールする際の経験レベルによって、30分から1時間かかる場合があります。

R分類予測分析モデルにデータをロードする方法 - ダミー

データセットUCIの機械学習リポジトリにあるシードのデータセットを予測して分析します。このデータセットには210の観測値と7つの属性とラベルがあります。ラベルは予測される結果であり、予測モデルの精度を訓練し評価するために使用されます。その結果... ...

ビジネスにPredictive Analyticsデータ分類を導入する方法 - ダミー

予測分析で利用されているデータ分類を使用していますが、管理や運用上の意思決定を改善するための方法として導入する必要があります。このプロセスは調査のステップから始まります：十分なデータが利用可能であるが現在は運転に使用されていないビジネスの問題領域を特定する。

R回帰分析による新しい分析予測 - 新しいデータで分析的予測を行うためのダミー

この関数を7つの属性値のリストとともに使用します。 > NewPrediction newPrediction fit lwr upr ...

予測分析で3つのデータカテゴリを識別する方法 - ビジネスの結果としてのダミー

ビジネスインテリジェンスと呼ばれることが多いビジネスおよび顧客に関する大量のデータを集めました。予測分析ではこのデータが使用されます。データのカテゴリを開発するのに役立つように、ビジネスインテリジェンスと見なされるデータタイプの一般的な概要を以下に示します。行動データは...

SVM監視型学習モデルへのデータロード方法 - 予測分析用ダミー

使用するアルゴリズム用のデータを読み込みます。 Scikitには、データセットをロードする関数がすでに作成されているため、アイリスデータセットをscikitにロードするのは、2行のコードを発行するのと同じくらい簡単です。 Sepal Lengthセパレーション幅Petal Length Petal Widthターゲットクラス/ラベル5. 1 3. 5 1. 4 ...

予測分析のテストとテストデータの概要 - データが準備できたらダミー

分析のために予測モデルを構築しようとしていますが、テスト方法の概要を説明し、テスト計画を作成すると便利です。テストは、収集し、文書化し、達成に役立つすべての必要なデータを収集したビジネス目標によって実行される必要があります。あなたのデータが準備されており、分析のために予測モデルを構築しようとしているときは、テスト方法論の概要とテスト計画の草案を書くのが便利です。

予測分析のビジネス目標をリストする方法 - ダミー

おそらく、データ分析の準備あなたは収集しました、あなたはすでにビジネスマンに座って、彼らが後にしている目標を収集しました。ここでは詳細に進み、どの情報源が目的を達成するのに役立つかを評価し、運用上の分析のために分析する変数を選択する必要があります。ステークホルダーが本当に何を理解しているかを理解する。

R分類予測分析モデルでデータを準備する方法 - ダミー

を順番に予測分析を実行するには、アルゴリズムを使用してモデルを構築できる形式にデータを取得する必要があります。これを行うには、データを理解し、その構造を知るのに時間をかけなければなりません。データの構造を調べる関数を入力します。 ...

データ視覚化のためのデザインスタイルを選択する方法 - ダミー

データの視覚化を行うには、まず視聴者を検討し、視覚化にどのように反応させるかを決定する必要があります。

予測分析モデルのデータを準備する方法 - ダミー

予測分析のモデルでは、次のステップでモデルを構築するために使用するデータを特定して準備します。一般的な手順は次のようになります。データソースを特定する。データは、異なるフォーマットであってもよく、様々な場所に存在してもよい。どのようにアクセスするかを特定する...

SVM監視学習モデルでトレーニングデータを実行する方法 - ダミー

予測分析のためにロードされたデータを持つSVM（Support Vector Machine）分類器を使用するには、完全なデータセットをトレーニングセットとテストセットに分割する必要があります。幸いにも、scikit-learnは、完全なデータセットを簡単に分割するのに役立つ関数を実装しています。 train_test_split関数は入力として次のように入力します。

予測分析のためにR回帰のデータを準備する方法 - ダミー

そのデータを予測分析モデルを構築するために使用できる形式に変換する。これを行うには、データを理解し、データの構造を知るためにしばらく時間を費やさなければなりません。データの構造を調べる関数を入力します。コマンドは...

予測分析モデルをテストする方法 - 作成した予測分析モデルをテストするためのダミー

データセットをトレーニングセットとテストデータセットの2つのセットに分割する必要があります。これらのデータセットはランダムに選択する必要があり、実際の母集団を適切に表現する必要があります。同様のデータは、トレーニングデータセットとテストデータセットの両方に使用する必要があります。通常は...

予測分析に適切に仮定を使用する方法 - ダミー

予測の分析モデルの中核をなすいくつかの前提があります。これらの仮定は、分析で選択され考慮された変数に現れ、これらの変数は最終モデルの出力の精度に直接影響します。したがって、あなたの最善の予防措置は... ...

予測分析データの検索方法 - ダミー

予測分析データを活用して、見つけたい情報を見つけてください。予測分析でデータを使用するための準備として、データを検索する主な2つのコンセプトがあります。基本的なキーワード検索を超えて準備するデータを意味的に検索可能にするキーワードベースの使い方...

Big Data Analyticsを使用して顧客のロイヤルティを向上させる方法 - 大きなデータを収集するとダミー

あなたの次のステップは何ですか？今日、サービスプロバイダーと対話する方法を選択する際には、顧客が運転席にいるため、顧客のロイヤルティが最も重要です。これは多くの業界で当てはまります。購入者にはさらに多くのチャネルオプションがあり、ますます増加しています。

ビッグデータ - ダミーの複雑なイベント処理の使用方法

予測分析でカーブフィッティングを使用する方法 - ダミー

ビッグデータにデータストリーミングを使用する方法 - ダミー

大きなデータに近づくと企業が直面することがあります膨大な量のデータと、次に行くべき場所についてはほとんど考えていません。データストリーミングを入力してください。洞察を得るために大量のデータをほぼリアルタイムで素早く処理する必要がある場合、ストリーミングデータの形式で動いているデータが最善の答えです。 ...

予測分析デシジョンツリーを使用して将来を予測する方法 - ダミー

決定木は意思決定に役立つ予測分析へのアプローチ。たとえば、食品トラック事業、レストラン、または書店という3つのビジネスプロジェクトのいずれかに特定の金額を投資するかどうかを決定する必要があるとします。ビジネスアナリストは失敗率を計算しました...

予測分析にアイテムベース協調的フィルタを使用する方法 - ダミーAmazonの推薦者の

1を予測分析のためのシステムでは、アイテムベースのコラボレーションフィルタリングが使用されます。ユーザーがWebサイト上の単一のアイテムを表示したときに、企業データベースから製品の巨大な在庫を取り出すことができます。あなたはそれがで...あなたの勧告を示した場合、あなたは（多くの場合、コンテンツベースのシステム、または）アイテムベースの協調フィルタリングシステムを見ている知っている

教師付きアナリティクスを使用して予測モデルを学習する方法 - 教師付き分析のダミー

出力はトレーニングデータの一部です。予測分析モデルには、学習プロセスの一部として正しい結果が提示されます。このような教師あり学習は、あらかじめ分類された例を前提としています。目標は、モデルが以前に知られていた分類から学習するようにすることです...

Apache Mahoutを予測分析に活用する方法 - ダミー

は、予測分析はApache Mahoutです。この機械学習ライブラリには、クラスタリング、分類、コラボレーティブフィルタリング、および大規模な予測分析モデルをサポートするその他のデータマイニングアルゴリズムの大規模バージョンが含まれています。そのようなモデルに必要なデータを処理するには、Mahoutを実行することが非常に推奨されます。

予測分析で線形回帰を使用する方法 - ダミー

予測分析を使用して顧客を満足させる方法 - ダミー

顧客。幸いにも、予測分析がここで役立ちます。企業は顧客を喜ばせ、新しい顧客を獲得しようと努力しています。顧客はますます安価な価格で高品質の製品を要求しています。これらの圧力に対応して、企業は適切な時期に適切な品質と価格のバランスを実現するよう努力しています...

予測分析でK平均クラスタアルゴリズムを使用する方法 - ダミー

Kは入力です予測分析のためのアルゴリズムに;アルゴリズムがデータセットから抽出しなければならないグループ化の数を表し、代数的にkと表されます。 K平均アルゴリズムは、与えられたデータセットをk個のクラスタに分割する。アルゴリズムは以下の操作を実行します：データセットからk個のランダム項目を選び、それらにラベルを付けます。

Pythonを使用してデータサイエンスのグラフを作成する方法 - ダミー

グラフはデータ科学者。グラフは、Pythopnの行を使ってデータポイント間の接続を示すデータの描写です。目的は、いくつかのデータポイントが他のデータポイントに関連するが、グラフに表示されるすべてのデータポイントに関連しないことを示すことである。地下鉄の地図を考えてみましょう。

Pythonを使用してデータサイエンスの正しい変数を選択する方法 - ダミー

Pythonの右の変数は、学習者の推定に影響を与える可能性のあるノイズ（無駄な情報）の量を減らすことによって、データサイエンスの学習プロセスを改善することができます。したがって、変数の選択は予測の分散を効果的に減らすことができます。

モデルの分析結果を視覚化する方法：

予測分析の結果を視覚化することは、実際にステークホルダーが次のステップを理解するのに役立ちます。ビジュアライゼーション手法を使用して、モデルの結果をステークホルダーに報告するいくつかの方法があります。データ内の隠れたグループを視覚化する方法データクラスタリングは、関連するアイテムの隠れたグループを発見するプロセスです。

Predictive Analysisの生データ - ダミーを視覚化する方法

予測分析データを適切に処理しようとしています。前処理ステップでは、データを準備している間、次のステップに進む前に、自分が持っているものを視覚化するのが一般的な方法です。このようなスプレッドシートを使用することから始めます。