זה-יש ויש לו מערכת יחסים בג'אווה
ניתוח עסקי עם R
המוקד המרכזי של Analytics אנליטי הוא פיתוח תובנות חדשות לעסקים והערכת ביצועים. דיברו מספיק על ניתוח עסקי ועל הטכניקות השונות שלו. מה שנדרש הכי הרבה הוא הבנה מעמיקה של אופן היישום של סטטיסטיקה ב- Business Analytics.
מהי דוגמנות סטטיסטית?
מודלים סטטיסטיים הם פורמליזציה של קשרים בין משתנים בצורה של משוואות מתמטיות. זה בעצם לגלות את המשתנה. הוא מתאר כיצד משתנה אחד או יותר קשורים למשתנה אחד או יותר. כאן, המשתנים אינם קשורים במדויק אך יכולים להיות קשורים סטוכסטית.
במילים פשוטות יותר, משתנה אינו אלא תכונה. תכונה הופכת לגובה, משקל וגילו של האדם. גובה וגיל הם באופיים הסתברותיים. לאדם בן 30 יש סיכויים גבוהים יותר להיות גובה מטר. באופן דומה, כאשר אתה מודע לאדם שגילו 13 שנים, יש לו סיכויים גבוהים יותר לגובה 6 מטר.
כל מטרת הדוגמנות הסטטיסטית אינה עוסקת במחקר, אלא בסופו של דבר מתן תובנה לפתרונות. זה כרוך בניתוח הנתונים וביישומם בנסיבות שונות. הנושאים הנדונים בסרטון הם כדלקמן:
1. מהי דוגמנות סטטיסטית
2. מהי דוגמנות רגרסיה
3. הבנת אנליטיקס
מהי דוגמנות רגרסיה?
כאמור בשורות לעיל אודות דוגמנות סטטיסטית, גורם חשוב ובסיסי בתיאוריה זו הוא מודל רגרסיה. דוגמנות רגרסיה עוסקת במקור הקשר בין שני משתנים. באופן ספציפי יותר, רגרסיה מסייעת להבין כיצד משתנה הערך של המשתנה התלוי בזמן שכל אחד מהמשתנים הבלתי תלויים משתנה, ואילו המשתנים הבלתי תלויים האחרים מוחזקים קבועים. לדוגמא, זמן הוא משתנה עצמאי ואילו מכירות ומהירות תלויות בגורמים מסוימים. מכאן, שהמטרה היא לגלות את הקשר בין השניים.
ישנן משוואות מסוימות במודל הרגרסיה, בהיותו הרגרסיה הליניארית, הרב-משתנית והלוגיסטית. רגרסיה לוגיסטית דומה לרגרסיה שבה ישנם שני משתנים, ולכן מסווגת את עצמה כמודל סטטיסטי הסתברותי. הוא משמש לתיאור הפרמטרים של מודל תגובה איכותי.
בתרשים שהוזכר בסרטון, השורה מציגה שני מושגים - האחד נמצא על הקו והשני לא. לאלה הרחק מהקו יש שגיאה. זהו המרחק בין הערך בפועל (נקודות כחולות) לערך החזוי (הקו השחור). מטרת הדוגמנות, יהיה זה בכל צורה שהיא למזער שגיאות אלו, כלומר לנסות ולגשר על הפער בין השניים. ישנן טכניקות אחרות להבנת התיאוריה.
הבנת Analytics בעסקים
כל פעולת הניתוח מסתכמת ב -3 מודלים פשוטים - מודל חיזוי, תיאור והחלטה. כפי שהשם מרמז, זה מאפשר להבין את העתיד. למשל, כשל במערכת, שווי אשראי, הונאה, נכללים במודל החיזוי אשר צובר פופולריות עולמית כיום. מצד שני, ישנם מודלים תיאוריים והחלטות שקיימים זמן רב. מודל תיאורי מאפשר לאפיין את הנתונים, ובו ניתן להעריך את התוצר של המדינה ואת שיעור תוחלת החיים הממוצעת. זה גם חקרני, שבו הלקוח מספק את הנתונים ומנתחים את הבעיה. הלקוח מקבל תובנה לבעיה ואז משתמשים במודל ההחלטה שלאחריו מוצעים אופטימיזציות מסוימות. למודל מטרה שאינה אלא אופטימיזציה.
יש לך שאלה עבורנו? הזכר אותם בסעיף ההערות ונחזור אליך.
פוסטים קשורים: