Статистическое моделирование в бизнес-аналитике с помощью R



В этом блоге освещается статистическая модель в бизнес-аналитике с R

Бизнес-аналитика с R

Основное внимание Business Analytics уделяет анализу бизнеса и оценке его производительности. О бизнес-аналитике и ее различных методах было сказано достаточно. Что требуется больше всего, так это глубокое понимание того, как статистика применяется в бизнес-аналитике.





разница в Java между hashmap и hashtable

Что такое статистическое моделирование?

Статистическое моделирование - это формализация отношений между переменными в виде математических уравнений. Это в основном о поиске переменной. Он описывает, как одна или несколько переменных связаны с одной или несколькими другими переменными. Здесь переменные не связаны точно, но могут быть связаны стохастически.

Проще говоря, переменная - это не что иное, как атрибут. Атрибутом становятся рост, вес и возраст человека. Рост и возраст имеют вероятностный характер. У 30-летнего человека больше шансов быть ростом 4 фута. Точно так же, когда вы знаете о человеке 13 лет, у него больше шансов быть ростом 6 футов.



Вся цель статистического моделирования заключается не в исследованиях, а в том, чтобы дать представление о решениях. Он включает в себя анализ данных и их применение в различных обстоятельствах. В видео обсуждаются следующие темы:

1. Что такое статистическое моделирование
2. Что такое регрессионное моделирование
3. Понимание аналитики

Что такое регрессионное моделирование?

Как упоминалось в приведенных выше строках о статистическом моделировании, важным и основным фактором в этой теории является моделирование регрессии. В регрессионном моделировании все сводится к установлению взаимосвязи между двумя переменными. В частности, регрессия помогает понять, как изменяется значение зависимой переменной, когда изменяется одна из независимых переменных, в то время как другие независимые переменные остаются неизменными. Например, время - независимая переменная, тогда как продажи и скорость зависят от определенных факторов. Следовательно, цель состоит в том, чтобы выяснить отношения между ними.



В регрессионной модели есть определенные уравнения: линейная, многомерная и логистическая регрессия. Логистическая регрессия похожа на регрессию, в которой есть две переменные, поэтому она классифицируется как вероятностная статистическая модель. Он используется при описании параметров качественной модели отклика.

как использовать атом с Python

На диаграмме, упомянутой в видео, строка представляет две концепции: одна находится на линии, а другая - нет. У тех, кто находится вне линии, есть ошибка. Это расстояние между фактическим значением (синие точки) и прогнозируемым значением (черная линия). Цель моделирования, будь то в любой форме, - свести к минимуму эти ошибки, то есть попытаться преодолеть разрыв между ними. Есть и другие способы понять теорию.

Понимание аналитики в бизнесе

Вся работа аналитики сводится к 3 простым моделям - прогнозной, описательной и модели принятия решений. Как следует из названия, он позволяет постигать будущее. Например, сбой системы, кредитоспособность, мошенничество подпадают под модель прогнозирования, которая сегодня приобретает всемирную популярность. С другой стороны, есть описательные модели и модели принятия решений, которые существуют давно. Описательная модель позволяет охарактеризовать данные, в которых можно оценить ВВП страны и среднюю продолжительность жизни. Он также носит исследовательский характер, когда клиент предоставляет данные, а проблема анализируется. Заказчику дается представление о проблеме, а затем используется модель решения, после чего предлагаются определенные оптимизации. У модели есть цель - не что иное, как оптимизация.

что такое jit в java

Есть вопрос к нам? Упомяните их в разделе комментариев, и мы свяжемся с вами.

Похожие сообщения: