การเงินส่วนบุคคล

การสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม - หุ่น

การวิจัยข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยในโลกธุรกิจได้ นอกจากนี้ยังมีวัตถุประสงค์เพื่อสิ่งแวดล้อม นักวิทยาศาสตร์วัดและตรวจสอบคุณลักษณะต่าง ๆ ของทะเลสาบแม่น้ำมหาสมุทรทะเลน้ำและสภาพแวดล้อมทางน้ำอื่น ๆ เพื่อสนับสนุนการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม งานวิจัยที่สำคัญเกี่ยวกับการอนุรักษ์น้ำและความยั่งยืนขึ้นอยู่กับการติดตามและทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมใต้น้ำและรู้ว่าพวกมันเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร ...

การนำวารสารศาสตร์ข้อมูลสู่ชีวิต: งบประมาณสีดำ - มัมมี่

เรื่อง Washington Post "The Black Budget "เป็นตัวอย่างที่น่าทึ่งของข้อมูลวิทยาศาสตร์ในการสื่อสารมวลชน เมื่ออดีตผู้รับเหมาของ NSA Edward Snowden รั่วไหลออกจากเอกสารลับเขาได้ปลดปล่อยความขัดแย้งที่เกิดขึ้นไม่เพียง แต่ในหมู่ประชาชนเท่านั้น แต่ยังเป็นกลุ่มผู้สื่อข่าวที่ได้รับมอบหมายให้วิเคราะห์เอกสารสำหรับเรื่องราว The

กล่องแปลง: เทคนิคแบบกราฟิกสำหรับข้อมูลทางสถิติ - มัด

พล็อตกล่องถูกออกแบบมาเพื่อแสดงสถิติที่สำคัญต่างๆ สำหรับชุดข้อมูลในรูปแบบของสี่เหลี่ยมผืนผ้าแนวตั้งหรือกล่อง สถิติที่สามารถแสดงได้ ได้แก่ : ค่าต่ำสุดค่าสูงสุดควอร์ไทล์ที่หนึ่ง (Q1) ควอร์ไทล์ที่สอง (Q2) ควอร์ไทล์ที่สาม (Q3) ช่วงระหว่างช่วง (IQR) ควอร์ไทล์แรกของชุดข้อมูลเป็นตัวเลข ...

การสร้างโมเดล Predictive Analytics - Dummies

โครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำรายได้สำเร็จจะดำเนินการทีละขั้นตอน ดูรายละเอียดโครงการสำคัญ ๆ เหล่านี้: การกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจโครงการเริ่มต้นด้วยการใช้วัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน แบบจำลองควรจะตอบคำถามทางธุรกิจ

ธุรกิจ - ข้อมูลศูนย์กลางทางวิทยาศาสตร์ - ธุรกิจขนาดเล็ก

มีความซับซ้อน ข้อมูลศาสตร์มีความซับซ้อน บางครั้งมันง่ายที่จะลุกขึ้นมองต้นไม้ที่คุณลืมมองหาทางออกจากป่า นั่นเป็นเหตุผลว่าในทุกด้านของธุรกิจสิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือต้องมุ่งเน้นเป้าหมายสุดท้าย ไม่ว่าจะเรื่องอะไร ...

วิธีการสร้างทีม Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - หุ่น

เพื่อรวบรวมทีมวิเคราะห์ข้อมูลคาดการณ์ของคุณคุณจะต้อง รับนักวิเคราะห์ธุรกิจนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักเทคโนโลยีสารสนเทศ โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านสมาชิกในทีมของคุณควรมีความกระตือรือร้นมีส่วนร่วมกระตุ้นและตื่นเต้นที่จะขุดลึกเท่าที่จำเป็นเพื่อให้โครงการและธุรกิจประสบความสำเร็จ การได้รับความเชี่ยวชาญทางธุรกิจในบอร์ด ...

การจัดหมวดหมู่โมเดลสำหรับโมเดล Predictive Analytics - Dummies

เป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แบบจำลองคืออะไร แต่เป็นตัวแทนทางคณิตศาสตร์ของกลุ่มคนในโลกที่มีความสนใจรูปแบบสามารถเลียนแบบพฤติกรรมของลูกค้าได้ สามารถแสดงส่วนต่างๆของลูกค้าได้ โมเดลที่ทำกันดีและสามารถปรับแต่งได้สามารถคาดการณ์ได้ด้วยความแม่นยำสูง - ต่อไป ...

ลักษณะของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ - มัมมี่

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับการตอบรับอย่างรวดเร็วเมื่อเร็ว ๆ นี้และด้วยเหตุผลที่ดี คุณจำเป็นต้องทราบลักษณะของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หากคุณต้องการเป็นส่วนหนึ่งของการเคลื่อนไหวนี้ บริษัท รู้ว่ามีบางอย่างที่นั่น แต่จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ยังไม่สามารถทำเหมืองได้ นี้ผลักดัน ...

การเลือกการแจกจ่าย R กับ Machine Learning in Mind - มัมมี่

คุณต้องทำให้เป้าหมายการเรียนรู้ของเครื่อง ในใจเมื่อเลือกการกระจาย R R คือการรวมกันของสภาพแวดล้อมและภาษา เป็นรูปแบบของภาษาการเขียนโปรแกรม S ซึ่ง John Chambers สร้างขึ้นที่ Bell Laboratories เพื่อให้สามารถทำงานกับสถิติได้ง่ายขึ้น Rick Becker และ Allan Wilks เพิ่มในท้ายที่สุดแล้ว ...

การเลือกอัลกอริธึมสำหรับ Predictive Analytics

คลาสของ Big Data Analytics - Dummies

เครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีอยู่จะเป็นประโยชน์ในการสร้างความรู้สึกของข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริทึมที่เป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือเหล่านี้จะต้องสามารถทำงานกับข้อมูลจำนวนมากในเวลาจริงและที่แตกต่างกันได้ ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่มีความสามารถเพื่อสนับสนุนสิ่งนี้

การเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้องสำหรับการเรียนรู้เครื่องจักร - หุ่น

การเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมต่างๆ ตารางนี้จะให้ข้อมูลสรุปอย่างรวดเร็วของจุดแข็งและจุดอ่อนของอัลกอริทึมต่างๆ อัลกอริธึมที่ดีที่สุดที่ Pros ข้อเสีย Random Forest Apt ที่เกือบทุกเครื่องปัญหาการเรียนรู้ Bioinformatics สามารถทำงานแบบขนาน Seldom overfits จัดการค่าที่หายไปโดยอัตโนมัติไม่จำเป็นต้องแปลงตัวแปรใด ๆ ...

เลือกการแจกแจง Python ด้วย Machine Learning in Mind - Dummies

เป็นไปได้ที่จะได้สำเนาทั่วไป ของ Python และเพิ่มอุปกรณ์การเรียนรู้ที่จำเป็นทั้งหมดลงในห้องสมุด กระบวนการอาจเป็นเรื่องยากเพราะคุณต้องมั่นใจว่าคุณมีห้องสมุดที่จำเป็นทั้งหมดในเวอร์ชันที่ถูกต้องเพื่อรับประกันความสำเร็จ

อัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่ใช้ในข้อมูลวิทยาศาสตร์ - Dummies

คุณใช้อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเพื่อแบ่งย่อยชุดข้อมูลของคุณลงในกลุ่มข้อมูลที่ มีลักษณะคล้ายกันมากที่สุดสำหรับแอตทริบิวต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หากคุณมีชุดข้อมูลที่อธิบายแอตทริบิวต์หลายอย่างเกี่ยวกับคุณลักษณะเฉพาะและต้องการจัดกลุ่มจุดข้อมูลของคุณตามความคล้ายคลึงกันของแอตทริบิวต์ให้ใช้อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม

ขั้นตอนวิธีการจำแนกประเภทที่ใช้ในข้อมูลวิทยาศาสตร์ - Dummies

ด้วยอัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ให้คุณใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่และใช้สิ่งที่คุณรู้ เกี่ยวกับเรื่องนี้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับใช้ในการจัดหมวดหมู่จุดข้อมูลในอนาคต ถ้าเป้าหมายของคุณคือการใช้ชุดข้อมูลและชุดย่อยที่เป็นที่รู้จักเพื่อสร้างโมเดลสำหรับทำนายการจัดหมวดหมู่ของจุดข้อมูลในอนาคตคุณจะต้อง ...

การทำความสะอาดข้อมูลสำหรับรูปแบบการวิเคราะห์คาดการณ์ของคุณ - หุ่น

คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้น ทำความสะอาดของสิ่งภายนอกก่อนที่คุณจะสามารถใช้ในรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ ซึ่งรวมถึงการค้นหาและแก้ไขบันทึกที่มีค่าผิดพลาดและพยายามเติมค่าที่ขาดหายไป นอกจากนี้คุณยังต้องตัดสินใจว่าจะรวมระเบียนที่ซ้ำกันหรือไม่ (บัญชีลูกค้าสองบัญชี ...

วิธีการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ที่มีการควบคุมด้วยป่าแบบสุ่มสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - มัมมี่

แบบจำลองป่าแบบสุ่มเป็นแบบจำลองทั้งหมดที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (เลือก) ของต้นไม้ตัดสินใจเพื่อสร้างรูปแบบ ความคิดคือการสุ่มตัวอย่างผู้เรียนที่อ่อนแอ (เซตย่อยสุ่มของข้อมูลการฝึกอบรม) และให้พวกเขาออกเสียงเพื่อเลือกผู้ที่แข็งแกร่งและดีที่สุด ...

ข้อมูล Science: การใช้ Python เพื่อทำ Factor และการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก - หุ่น

ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ สามารถใช้ Python เพื่อทำการวิเคราะห์องค์ประกอบและองค์ประกอบหลักได้ SVD ทำงานโดยตรงกับค่าตัวเลขในข้อมูล แต่คุณยังสามารถแสดงข้อมูลเป็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร คุณลักษณะแต่ละรูปแบบมีรูปแบบบางอย่าง คุณสามารถคำนวณความแปรปรวนเป็นค่าความแปรปรวนได้โดยประมาณ ความแปรปรวนมากกว่า ...

ศูนย์หรือการแพร่กระจายชุดข้อมูลเปลี่ยนไปตามช่วงเวลาหรือไม่? - Dummies

สำหรับข้อมูลชุดเวลาสิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าข้อสังเกตยังมีค่าเฉลี่ยเท่าเดิมตลอดเวลาหรือไม่และความแปรปรวนของข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาหรือไม่ การทดสอบทางสถิติและเทคนิคการคาดการณ์จำนวนมากขึ้นอยู่กับสมมติฐานนี้ ตัวเลขดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนรายวันของ ExxonMobil ตลอดปี 2013 ชุดข้อมูลเวลา ...

การปรับใช้ Analytics และการโต้เถียงข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ - มึนเมา

ข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้เป็นขั้นตอนแรกในการดำเนินการจากข้อมูลที่คุณเก็บรวบรวมไปยังสิ่งที่เป็นประโยชน์กับคุณจริงๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานเป็นศูนย์กลางธุรกิจใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดิบ การระบุประเภทของการวิเคราะห์ด้านล่างนี้เป็นข้อมูลสี่ประเภทตามความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นนั่นคือข้อมูลสี่ประเภท ...

ข้อมูลของคุณดูถูกต้องหรือไม่? - Dummies

ชุดข้อมูลส่วนใหญ่มาพร้อมกับข้อมูลเมตาบางประเภทซึ่งเป็นคำอธิบายของข้อมูลในไฟล์ ข้อมูลเมตามักประกอบด้วยคำอธิบายรูปแบบข้อบ่งชี้ว่ามีค่าใดในแต่ละฟิลด์ข้อมูลและค่าเหล่านี้หมายถึงอะไร

E-Commerce และเทคนิคการทดสอบข้อมูล - Dummies

ในการเติบโตคุณใช้วิธีการทดสอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบเว็บของคุณ และการส่งข้อความเพื่อให้มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุดกับผู้ชมที่กำหนดเป้าหมายไว้ แม้ว่าการทดสอบและวิธีการวิเคราะห์เว็บทั้งสองมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพการทดสอบจะไปถึงชั้นเดียวลึกกว่าการวิเคราะห์เว็บ คุณใช้การวิเคราะห์เว็บเพื่อรับ ...

สถาปัตยกรรมองค์กรสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ - หุ่น

ในมุมมองเป้าหมายในการออกแบบสถาปัตยกรรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลลงมาสู่โครงสร้าง กรอบการจับภาพการเรียงลำดับและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจุดประสงค์ในการค้นพบผลลัพธ์ที่สามารถดำเนินการได้ ไม่มีวิธีใดที่ถูกต้องในการออกแบบสภาพแวดล้อมทางสถาปัตยกรรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามการออกแบบส่วนใหญ่ต้องเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้ ...

อีคอมเมิร์ซและการวิเคราะห์เว็บ - มัมมี่

การวิเคราะห์เว็บสามารถอธิบายได้ว่าเป็นการสร้างการรวบรวมและ การสร้างข้อมูลอินเทอร์เน็ตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบเว็บและกลยุทธ์ กำหนดค่าแอปพลิเคชันการวิเคราะห์เว็บเพื่อติดตามและติดตามกลยุทธ์และกลยุทธ์การเติบโตของคุณอย่างสิ้นเชิงเนื่องจากไม่มีข้อมูลนี้คุณจะทำงานในที่มืดและไม่มีอะไรเกิดขึ้นใน ...

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจแบบกราฟิก (EDA) - มัมมี่

EDA ใช้เทคนิคกราฟิกอย่างมาก คุณสามารถใช้เทคนิคแบบกราฟิกเพื่อระบุคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของชุดข้อมูล นี่คือบางส่วนของเทคนิคกราฟิกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้น: กล่องแปลงฮิสโตแกรมแผนการแปลงความน่าจะเป็นปกติแปลงพื้นที่แปลงกล่องคุณใช้กล่องแปลงเพื่อแสดงคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของ ...

เท่าใด Spread มีอยู่ในข้อมูลหรือไม่?

Histograms: เทคนิคแบบกราฟิกสำหรับข้อมูลทางสถิติ - Dummies

ฮิสโตแกรมเป็นกราฟที่แสดงถึงการกระจายความน่าจะเป็นของ ชุด ฮิสโทแกรมมีชุดบาร์แนวตั้งซึ่งแต่ละแถบแสดงค่าเดียวหรือช่วงของค่าสำหรับตัวแปร ความสูงของแถบแสดงถึงความถี่หรือความน่าจะเป็นสำหรับค่าหรือช่วงของค่าต่างๆ สำหรับ

Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้าจะเพิ่มความเชื่อมั่นในธุรกิจอย่างไร - หุ่น

การวิเคราะห์คาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดซึ่งบางส่วนเกิดขึ้น ในเวลาจริง ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงด้านต่างๆของการตัดสินใจรวมทั้งความเชื่อมั่นในการตัดสินใจตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อถือได้ในเชิงลึก การวิเคราะห์คาดการณ์จะช่วยให้องค์กรของคุณคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตด้วยความมั่นใจและตัดสินใจได้ดีที่สุด

Analytics ที่คาดการณ์ว่าจะใช้ประโยชน์ได้อย่างไรในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล - มึนเมา

เปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและช่วยให้คุณสามารถดำเนินการโดยการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับหลาย ๆ ด้านของธุรกิจของคุณโดยอิงจากข้อมูลที่กว้างขวาง ความแม่นยำในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตจะเป็นประโยชน์สำหรับตัวเองมากขึ้นส่วนหนึ่งเพราะสามารถใช้กับหลาย ๆ คน

วิธีการเรียกใช้ฟังก์ชันใน R การเขียนโปรแกรมสำหรับ Predictive Analytics - dummies

รหัสที่ทำสิ่งที่เป็นประโยชน์และเป็นรูปธรรม เนื่องจากการดำเนินการเหล่านี้มักถูกทำซ้ำในโครงการวิเคราะห์คาดการณ์พวกเขาจะถูกบันทึกด้วยชื่อเพื่อให้คุณสามารถโทร (ใช้) ได้อีกครั้ง โดยปกติฟังก์ชั่นจะใช้พารามิเตอร์อินพุตบางสิ่งบางอย่างกับมันและส่งออกค่า คุณบันทึกฟังก์ชั่นใน ...

Analytics คาดการณ์อย่างไรเพิ่มคุณค่าทางธุรกิจ - ปรกติ

ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงขึ้นองค์กรต่างๆจำเป็นต้องมีวิธีในการแข่งขันมากขึ้น . การวิเคราะห์คาดการณ์ได้พบวิธีเข้าสู่องค์กรเป็นเครื่องมือดังกล่าว การใช้เทคโนโลยีในรูปแบบอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์สถิติและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลองค์กรสามารถค้นพบรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่สามารถช่วยในการดำเนินงานและกลยุทธ์และช่วยให้

วิธีสนับสนุนเวกเตอร์การวิเคราะห์คาดการณ์ล่วงหน้าทำนายอนาคต - หุ่น

เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) คือ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มข้อมูลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่กำหนดองค์ประกอบข้อมูลใหม่ให้กับหมวดหมู่ที่มีป้ายกำกับ SVM คือในกรณีส่วนใหญ่ตัวแบ่งประเภทไบนารี สมมติว่าข้อมูลที่เป็นปัญหามีค่าเป้าหมาย 2 ค่าที่เป็นไปได้ อัลกอริทึม SVM แบบหลายตัว SVM หลายประเภท SVM จะใช้เป็น ...

การเลือกข้อมูลของคุณ Graphic - Dummies

ทำตามขั้นตอนสามขั้นตอนนี้เพื่อทดสอบและกำหนดว่ากราฟิกข้อมูลที่คุณเลือก เพื่อใช้ในการแสดงข้อมูลข้อมูลของคุณสามารถสื่อสารความหมายของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ: กำหนดคำถาม ถามตัวเองว่าคำถามของคุณควรจะตอบคำถามจากนั้นมองภาพของคุณและตัดสินใจว่าคำตอบสำหรับคำถามเหล่านั้นจะถูกต้องหรือไม่

วิธีแก้ปัญหาใน Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - หุ่น

การสร้างแบบคาดการณ์ได้รับความนิยมเป็นเครื่องมือในการจัดการหลาย ๆ ด้าน ของธุรกิจ การตรวจสอบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลทำเสร็จจะช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นในรูปแบบที่ใช้ซึ่งทำให้สามารถสร้างการซื้อเพื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือมาตรฐานขององค์กรของคุณได้ บางทีความนิยมเพิ่มขึ้นนี้มาจาก ...

วิธีจัดหมวดหมู่โมเดลการวิเคราะห์คาดการณ์ - Dummies

คุณมีวิธีต่างๆในการจัดประเภทโมเดลที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โดยทั่วไปคุณสามารถจัดเรียงได้ตามปัญหาทางธุรกิจที่พวกเขาแก้ไขและหน้าที่ทางธุรกิจหลักที่พวกเขาให้บริการ (เช่นการขายการโฆษณาทรัพยากรบุคคลหรือการบริหารความเสี่ยง) การใช้คณิตศาสตร์ที่ใช้ในโมเดล (เช่นสถิติการทำเหมืองข้อมูลและเครื่อง ...

การใช้กลุ่มอาณานิคมใด ๆ ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - มัมมี่

ตัวอย่างธรรมชาติของกลุ่มที่จัดตัวเอง คุณสามารถใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการคาดการณ์เป็นอาณานิคมของมดการล่าสัตว์สำหรับอาหาร มดจะเพิ่มประสิทธิภาพการติดตามของพวกเขาเพื่อที่จะใช้เส้นทางที่สั้นที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับเป้าหมายอาหาร แม้ว่าคุณจะพยายามรบกวนกลุ่มอาณานิคมมดและป้องกันไม่ให้พวกเขาจาก ...

วิธีการเลือกอัลกอริทึมสำหรับแบบจำลองการวิเคราะห์ Predictive - หุ่น

สถิติต่างๆ และอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรพร้อมใช้งานสำหรับรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณ คุณสามารถเลือกอัลกอริทึมได้ดีขึ้นหลังจากที่คุณกำหนดเป้าหมายของโมเดลและเลือกข้อมูลที่คุณต้องการ อัลกอริธึมบางขั้นตอนเหล่านี้ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงเพิ่มอัลกอริทึมที่มีอยู่หรือให้ ...

วิธีการทำความสะอาดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ Predictive - Dummies

ก่อนที่จะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คุณจะต้องทำการตรวจสอบ > วิธีการทำความสะอาดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ Predictive ตรวจดูว่าข้อมูลสะอาดจากสิ่งภายนอกก่อนที่คุณจะสามารถใช้งานได้ในโมเดลของคุณ ซึ่งรวมถึงการค้นหาและแก้ไขบันทึกที่มีค่าผิดพลาดและพยายามเติมค่าที่ขาดหายไป นอกจากนี้คุณยังต้องตัดสินใจว่าจะรวมระเบียนที่ซ้ำกันหรือไม่

วิธีการแปลงข้อมูลดิบเป็นเมทริกซ์การวิเคราะห์คาดการณ์ - มัมมี่>

ก่อนที่คุณจะสามารถแยกกลุ่ม รายการข้อมูลที่คล้ายกันจากชุดข้อมูลของคุณสำหรับโครงการวิเคราะห์คาดการณ์ของคุณคุณอาจต้องแสดงข้อมูลของคุณในรูปแบบตารางที่เรียกว่าเมตริกซ์ข้อมูล นี่คือขั้นตอนการทำ Preprocessing ที่มาก่อน data clustering สมมติว่า ...

วิธีจัดการกับค่าที่ซ้ำกันในข้อมูลของคุณ - Dummies

ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบต่างๆ ระบบ ดังนั้นไม่ต้องแปลกใจเลยว่าเมื่อรวบรวมและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเป็นไปได้ว่ารายการที่ซ้ำกันจะปรากฏขึ้น โดยเฉพาะสิ่งที่ทำให้แต่ละเร็กคอร์ดไม่ซ้ำกันแตกต่างกันไปสำหรับระบบที่ต่างกัน สรุปบัญชีการลงทุนแนบกับหมายเลขบัญชี สรุปผลงานอาจ <