Üzleti elemzés R-vel
Az üzleti elemzés fő célja az üzleti élet új meglátásainak fejlesztése és a teljesítmény értékelése. Elég sok szó esett az üzleti elemzésről és annak különböző technikáiról. A legjobban a statisztikák üzleti elemzésben történő alkalmazásának alapos megértésére van szükség.
Mi a statisztikai modellezés?
A statisztikai modellezés a változók közötti kapcsolatok formalizálása matematikai egyenletek formájában. Alapvetően a változó megismeréséről szól. Leírja, hogy egy vagy több változó hogyan kapcsolódik egy vagy több más változóhoz. Itt a változók nincsenek pontosan összekapcsolva, de sztochasztikusan kapcsolódhatnak.
Egyszerűbben kifejezve, a változó nem más, mint attribútum. Az attribútum lesz az ember magassága, súlya és kora. A magasság és az életkor valószínűségi jellegű. Egy 30 éves ember nagyobb eséllyel 4 láb magas. Hasonlóképpen, ha tudatában van egy olyan embernek, aki 13 éves, akkor nagyobb az esélye, hogy 6 láb magas legyen.
A statisztikai modellezés célja nem a kutatás, hanem az, hogy betekintést nyújtson a megoldásokba. Ez magában foglalja az adatok elemzését és alkalmazását különböző körülmények között. A videóban tárgyalt témák a következők:
hogyan lehet kettőssé konvertálni java-ban
1. Mi a statisztikai modellezés
2. Mi a regresszió modellezés
3. Az Analytics megértése
Mi a regresszió modellezés?
Amint azt a statisztikai modellezésről szóló fenti sorokban említettük, ebben az elméletben fontos és alapvető tényező a regressziós modellezés. A regressziós modellezés két változó kapcsolatának beszerzéséről szól. Pontosabban, a regresszió segít megérteni, hogyan változik a függő változó értéke, miközben a független változó bármelyike változik, míg a többi független változó fixen marad. Például az idő független változó, míg az értékesítés és a sebesség bizonyos tényezőktől függ. Ezért a cél a kettő kapcsolatának megismerése.
A regressziós modellben vannak bizonyos egyenletek, ez a lineáris, többváltozós és logisztikai regresszió. A logisztikai regresszió hasonló a regresszióhoz, ahol két változó van, ezért valószínűségi statisztikai modellnek minősíti magát. Egy kvalitatív válaszmodell paramétereinek leírásakor használják.
A videóban említett ábrán a vonal két fogalmat mutat be - az egyiket a vonalon, a másikat pedig nem. A vonaltól távolabbiaknak hibája van. Ez a távolság a tényleges érték (kék pontok) és a megjósolt érték (fekete vonal) között. Bármilyen formában is, a modellezés célja ezeknek a hibáknak a minimalizálása, vagyis a kettő közötti szakadék áthidalása. Az elmélet megértésére más technikák is vannak.
Az Analytics megértése az üzleti életben
Az elemzés teljes működése 3 egyszerű modellre terjed ki - prediktív, leíró és döntési modell. Ahogy a neve is sugallja, lehetővé teszi az ember számára a jövő megértését. Például a rendszerhiba, a hitelképesség, a csalás a prediktív modell alá tartozik, amely ma világszerte népszerűvé válik. Másrészt vannak olyan leíró és döntési modellek, amelyek már régóta léteznek. A leíró modell lehetővé teszi az adatok jellemzését, ahol megbecsülhető az ország GDP-je és átlagos várható élettartama. Ugyancsak feltáró jellegű, ahol az ügyfél megadja az adatokat, és elemzik a problémát. Az ügyfél betekintést kap a problémába, majd a döntési modellt alkalmazza, amely után bizonyos optimalizálásokat javasolnak. A modellnek van egy célpontja, amely nem más, mint az optimalizálás.
Van egy kérdésünk? Említse meg őket a megjegyzések részben, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.
Kapcsolódó hozzászólások:
bináris konvertálása decimálissá Java-ban