Statistično modeliranje v poslovni analitiki z R



Ta blog poudarja statistični model v Business Analytics z R

kako odpreti aws cli -

Poslovna analitika z R

Osrednji poudarek Poslovne analitike je razviti nov vpogled v poslovanje in oceniti uspešnost. O Poslovni analitiki in njenih različnih tehnikah je bilo že dovolj govora. Najbolj je potrebno temeljito razumevanje uporabe statistike v storitvi Business Analytics.





Kaj je statistično modeliranje?

Statistično modeliranje je formalizacija razmerij med spremenljivkami v obliki matematičnih enačb. V bistvu gre za iskanje spremenljivke. Opisuje, kako so ena ali več spremenljivk povezane z eno ali več drugimi spremenljivkami. Tu spremenljivke niso natančno povezane, lahko pa so stohastično povezane.

Preprosteje povedano, spremenljivka ni nič drugega kot atribut. Atribut postane višina, teža in starost osebe. Višina in starost sta verjetnostne narave. 30-letna oseba ima večje možnosti, da bo visoka 4 metra. Podobno, ko poznate osebo, ki je stara 13 let, ima večje možnosti, da bo visoka 6 ft.



Ves namen statističnega modeliranja ni v raziskavi, temveč na koncu v zagotavljanju vpogleda v rešitve. Vključuje analizo podatkov in njihovo uporabo v različnih okoliščinah. V videoposnetku so obravnavane naslednje teme:

1. Kaj je statistično modeliranje
2. Kaj je regresijsko modeliranje
3. Razumevanje analitike

Kaj je regresijsko modeliranje?

Kot je omenjeno v zgornjih vrsticah o statističnem modeliranju, je pomemben in osnovni dejavnik te teorije regresijsko modeliranje. Pri regresijskem modeliranju gre za pridobivanje odnosa med dvema spremenljivkama. Natančneje, regresija pomaga razumeti, kako se vrednost odvisne spremenljivke spreminja, medtem ko se katera koli neodvisna spremenljivka spreminja, medtem ko so druge neodvisne spremenljivke fiksne. Na primer, čas je neodvisna spremenljivka, medtem ko sta prodaja in hitrost odvisna od določenih dejavnikov. Cilj je torej ugotoviti odnos med njima.



V regresijskem modelu obstajajo nekatere enačbe, in sicer linearna, multivariatna in logistična regresija. Logistična regresija je podobna regresiji, pri kateri obstajata dve spremenljivki, zato se uvrščamo med verjetnostni statistični model. Uporablja se pri opisovanju parametrov kvalitativnega modela odziva.

kaj je nabava pri vodenju projektov

V diagramu, omenjenem v videoposnetku, vrstica uvaja dva koncepta - enega, ki je na liniji, in drugega, ki ni. Tisti, ki so oddaljeni od proge, imajo napako. To je razdalja med dejansko vrednostjo (modre pike) in predvideno vrednostjo (črna črta). Cilj modeliranja, naj bo v kakršni koli obliki, je zmanjšati te napake, torej poskusiti premostiti vrzel med obema. Obstajajo še druge tehnike za razumevanje teorije.

Razumevanje analitike v poslu

Celotno delovanje analitike se svodi na 3 preproste modele - napovedni, opisni in odločitveni model. Kot že ime pove, omogoča razumevanje prihodnosti. Na primer, okvara sistema, kreditna sposobnost in goljufije spadajo pod napovedni model, ki danes postaja svetovno priljubljen. Po drugi strani obstajajo opisni in odločitveni modeli, ki obstajajo že dolgo. Opisni model omogoča karakterizacijo podatkov, pri čemer je mogoče oceniti BDP in povprečno stopnjo pričakovane življenjske dobe države. Prav tako je raziskovalne narave, kjer stranka zagotovi podatke in problem analizira. Stranka dobi vpogled v težavo in nato uporabi odločitveni model, po katerem se predlagajo določene optimizacije. Model ima cilj, ki ni nič drugega kot optimizacija.

Imate vprašanje za nas? Omenite jih v oddelku za komentarje in javili se vam bomo.

Sorodne objave:

razlika med final final in finalize v javi