個人財務

Machine Weka - Dummiesを使った学界で学ぶ

Weka（Sourceforgeで入手可能）は、 Javaで書かれ、ニュージーランドのワイカト大学で開発された学習アルゴリズム。 Wekaの主な目的はデータマイニングタスクを実行することであり、当初は学校が学習ツールとして使用していました。このツールはPentahoのビジネスインテリジェンスの一部として含まれています...

機械学習のための欠落データ - ダミー

機械学習アルゴリズムでは、欠損データがなくても、フィーチャに完全な値を提示する必要があります。不完全な例があると、フィーチャ内およびフィーチャ間のすべての信号が不可能になります。値が見つからない場合でも、アルゴリズムが学習中に...

電子商取引の成長のためのデータ感覚 - ダミー

電子商取引のデータ科学は生データから貴重な洞察を得るために、他の分野でも同じ目的を果たします。電子商取引では、ブランドのマーケティング投資収益率（ROI）を最適化し、販売ファンネルのあらゆる層で成長を促進するために使用できるデータ分析を探しています。どのように...

機械学習：データ・ダミーの独自の機能の作成

ソースには、機械学習タスクを実行するために必要な機能がありません。このような場合は、目的の結果を得るために独自のフィーチャを作成する必要があります。フィーチャを作成しても、薄い空気からデータを作成するという意味ではありません。既存のデータから新しいフィーチャを作成します。必要性を理解する

環境インテリジェンスとの肯定的なインパクト - ダミー

Elvaは環境インテリジェンス技術が肯定的な影響を与える。この無料のオープンソースプラットフォームは、開発途上国における選挙監視、人権侵害、環境悪化、災害リスクの原因マッピングとデータ視覚化レポートを容易にします。 Elvaは最近のプロジェクトのひとつで、エルヴァと協力しています。

犯罪活動における旅の需要のモデリング - ダミー

犯罪活動の旅行需要をモデリングすることで、法執行機関が戦術的対応計画にこの情報を使用できるように、犯罪者のパターンを追跡する。

マルコフ連鎖と確率的方法 - ダミー

による数学的モデリング確率的モデルは、 1つ以上のモデル変数がランダムに変更された場合の推定結果を推定する。マルコフ連鎖 - 離散時間マルコフ連鎖とも呼ばれる - マルコフ連鎖は、確率的モデル を表す無作為に生成された一連の変数を連鎖する数学的方法として機能する確率過程である

データを使ってデータをマイニングする - ダミー

大きなデータの時代には、サイズは採用募集中です。彼らは、データ科学者を雇い、組織に価値をもたらし、競争力を維持するためのデータと情報に基づいた意思決定を利用できるようにしたいと考えています。残念ながら、大部分の組織とその雇用マネージャーは本当に理解していません...

あなたのデータの価値 - ダミー

対処するもっとも頻繁で最もメージャーなデータ問題の1つは、データが欠落していることです。レコードが破棄されたか、ストレージデバイスがいっぱいになったため、ファイルが不完全になる可能性があります。特定のデータフィールドには、一部のレコードのデータが含まれていない場合もあります。これらの問題の第1は、ファイルのレコード数を確認するだけで診断できます。 ...

マシンラーニングによる新しい仕事機会 - ダミー

あなたは仕事の喪失を議論する記事を見つけることができますその機械学習とそれに関連する技術が原因となります。ロボットは、人間の雇用に使用されていた多くのタスクをすでに実行しており、この使用率は時間とともに増加します。これらの新しい用途があなたのコストをどのように犠牲にするかを考慮しなければなりません。

フェーズの> フェーズ - ダミー

マシンラーニングにおけるクロスバリデーションの選択を最適化する - マシン学習の仮説を有効にすることができるダミー

予測分析：モデルの更新時期を知る - ダミー

あなたの予測分析業務は、あなたのモデルが実際に稼動するときに終わったものではありません。生産におけるモデルの展開を成功させることは、リラックスする時間ではありません。時間の経過とともに精度とパフォーマンスを綿密に監視する必要があります。モデルは時間の経過とともに劣化する傾向があります（他のモデルよりも速くなります）。そして...

犯罪分析用予測空間モデル - ダミー

犯罪分析メソッドに予測統計モデルを組み込むことで、どのような種類の犯罪行為が発生する可能性が高いかを記述し、予測する。予測的な空間モデルは、繰り返し犯罪者の行動、場所、犯罪行為を予測するのに役立ちます。

ダミーチートシートダミーの予測分析

予測分析プロジェクトは、詳細の実行と大きな画像の思考を組み合わせています。これらの便利なヒントやチェックリストは、プロジェクトをレールや森の外に保つのに役立ちます。

大データの統計分析における確率分布 - ダミー

確率分布は、有用なパターンを見つけるためにデータを分析するために使用することができます。確率分布を使用して、データセットの要素に関連付けられた確率を計算します。二項分布：二項分布を使用して、2つの値のうちの1つのみを仮定できる変数を分析します。 For ...

Quandl公開データ - ダミー

Quandlは数値データの検索エンジンを目指すトロントのウェブサイトです。ただし、ほとんどの検索エンジンとは異なり、ウェブをクロールするスパイダーによってデータベースは自動的に生成されません。むしろ、crowdsourcingを介して更新されたリンクされたデータに焦点を当てます。つまり、人間のキュレーターによって手動で更新されます。ほとんどの財務データは...

データプライバシー災害の防止 - ダミー

データプライバシーはデータマイナーにとって大きな問題です。米国政府の国家安全保障局（NSC）の手にある個人データのレベルと商業データの違反に関するニュースの報道は、国民の意識と関心を高めている。データプライバシーの中心的な概念は、個人識別情報（PII）、またはデータを保護できるあらゆるデータです。

オープン・データの上昇と予測分析におけるその役割 - ダミー

オープン・データは予測分析のための非常に有用なツールです。 Rel8edのCEOであるBob Lytle氏。最近TransUnion Canadaの元CIOとして知られており、金融サービスや保険業界における予測モデリングのための代替的かつ戦略的なデータソースとしての公開情報の使用に向けた取り組みをリードしています。オープンデータ...オープンデータは、予測分析のための非常に有用なツールになる可能性があります。

定量的探索的データ分析（EDA）技術 - ダミー

EDAは主にグラフィック技術に基づいているが、いくつかの定量的な技術で構成されています。この記事では、間隔推定と仮説検定の2つについて説明します。区間推定区間推定は、変数が落ちる可能性のある範囲の値を構築するために使用される手法です。これの重要な例...

機械学習における統計の役割 - ダミー

オンラインのいくつかのサイトでは、統計と機械学習2つの全く異なる技術です。たとえば、統計対機械学習を読むとき、戦う！あなたは、2つの技術が異なっているだけでなく、お互いに敵対的であるという考えを持っています。事実、統計や機械学習には...

機械学習のクロスバリデーション - ダミー

機械学習では、クロスバリデーションに頼っています。列車/テストセットの大きな問題は、サンプル内トレーニングデータのサイズを縮小しているため、実際にテストにバイアスを導入していることです。データを分割すると、実際にいくつかの有用な例がトレーニングから守られている可能性があります。 ...

データを検索する前にダミー

を検索する。 Gov、連邦のデータポータル、あなたは一つのことを理解する必要があります：サイト上のデータはありません。データ。 govには、データカタログのホーム、データセットの名前のリスト、データの取得のための説明、フォーマット、URL、および追加情報などがあります。データそのもの...

データサイエンスを始めるときに知っておくべきことを見る - ダミー

ビッグデータとは、膨大な量、速度、バラエティのあるデータを指します。従来のデータベース技術は大きなデータを扱うことができません。より革新的なデータ設計ソリューションが必要です。ボリューム：1テラバイト/年から10ペタバイト/年までベロシティ：...

犯罪予防とモニタリングのための時間分析 - ダミー

犯罪データの時間分析は、時間に基づく犯罪活動。一時的な犯罪データを分析して、伝統的な犯罪分析手段またはデータ・サイエンス・アプローチを通じて、規範的な分析を開発することができます。時間的犯罪データから処方分析を生成する方法を知ることで、意思決定支援を提供できます。

9つのデータマイニング法：参照ガイド - ダミー

ビッグ・データ・パラドックス - ダミー

あなたはビッグ・データ分析についてニュアンスを見つけるでしょう。それは本当に小さなデータです。これは混乱し、全体の前提に反して見えるかもしれませんが、小さなデータは大きなデータ分析の結果です。これは新しいコンセプトではなく、長さのデータ分析を行ってきた人にとっては馴染みのないものでもありません。

D3。データ可視化のためのjsライブラリ - ダミー

D3。 jsはオープンソースのJavaScriptライブラリーで、2011年の最初のリリース以来、データ視覚化の世界を席巻しています。ニューヨークタイムズの有名なデータ視覚化学者やグラフィックエディターであるMike Bostockによって作成され、維持されています。このライブラリを使用すると、...

データのスクレイピング、収集、および取り扱いサイエンスツール - ダミー

ビジネスをサポートするためのデータが必要かどうか分析または今後のジャーナリズムの一部である場合、Webスクレイピングは興味深くユニークなデータソースを追跡するのに役立ちます。 Webスクレイピングでは、自動化されたプログラムを設定し、必要なデータをWebで検索できるようにします。

空間犯罪予測と監視 - ダミー

GIS技術、データモデリング、犯罪行為の予測と監視のための製品。空間データは、データセット内の各レコードの空間座標情報と組み合わされた表形式のデータです。多くの場合、空間データセットには、それぞれの日付/時刻属性を示すフィールドもあります。

ダミー

階層的クラスタリングアルゴリズムと最近隣法特にリテールビジネスデータのパターンから価値を理解し、創造するために幅広く使用されています。次の段落では、これらの単純なアルゴリズムを使用して日常の小売業務における管理とセキュリティを簡素化する2つの強力なケースを示します。 K-最近傍アルゴリズムを見る...

ストリーミングデータとCEPのビッグデータダミーへの影響

ストリーミングデータとコンプレックスイベント処理は、企業が大きなデータを戦略的に使用する方法に多大な影響を与えます。データをストリーミングすることで、企業はこのデータをリアルタイムで処理して分析し、即座の洞察を得ることができます。

テキストビッグデータ解析ツール - ダミー

ここでは、データ市場。いくつかは小さく、他は家庭用の名前です。一部の人々は大きなデータ・テキスト分析をしていますが、一部はテキスト・アナリティクスと呼ばれています。大規模なデータに対するアテンションは、元のテキスト分析企業の1つです。

1つの予測分析のみに依存する問題 - ダミー

おそらく推測したように、予測分析はワンサイズのすべてのアクティビティではなく、その結果が一生懸命になっているわけでもありません。テクニックが正しく機能するためには、何度も繰り返し適用する必要があります。そのため、ビジネスに適した全体的なアプローチが必要です。予測分析プロジェクトの成功は、複数に依存しています...

MapReduceプログラミングパラダイム - ダミー

データジャーナリズムの場所 - ダミー

データとストーリーは常に他の場所よりも関連性が高い。そこから導かれた物語はどこから来て、どこに行くのですか？これらの重要な事実を念頭に置くと、あなたが開発する出版物は、意図されたオーディエンスにとってより適切です。

予測分析のための展開モデルの構築に関するヒント - ダミー

あなたが構築しているモデルでは、導入の早い段階で考える必要があります。ビジネスのステークホルダーは、最終的なモデルがどのように見えているのかを伝える必要があります。したがって、プロジェクトの開始時に、あなたのチームが目的とするモデルの必要精度を議論していることを確認してください。

ビッグデータダミーにおける伝統的ETLの役割

時代遅れのジャーナリズム - ダミー

は古い格言の通り、タイミングはすべてです。現代の読者にとって興味深いように古いデータをいかに再構築するかを知ることは貴重なスキルです。同様に、データジャーナリズムでは、文脈上の関連性に注意を払い、特定のストーリーを作成して公開する最適な時期がいつなのかを知ることが不可欠です。いつ...

ビッグデータ用の従来型および高度な解析 - ダミー

すべてのデータその形式？ビッグデータは、解決されている問題に応じて、伝統的または高度な分析に多くの異なるアプローチを必要とします。一部の分析では従来のデータウェアハウスを使用し、他の分析では高度な予測分析を利用します。大規模なデータの管理には、多くのことが必要です。