Business Analytics mit R.
Der Schwerpunkt von Business Analytics liegt auf der Entwicklung neuer Einblicke in das Geschäft und der Bewertung der Leistung. Es wurde genug über Business Analytics und seine verschiedenen Techniken gesprochen. Am wichtigsten ist ein gründliches Verständnis der Anwendung von Statistiken in Business Analytics.
Was ist statistische Modellierung?
Statistische Modellierung ist die Formalisierung von Beziehungen zwischen Variablen in Form von mathematischen Gleichungen. Es geht im Grunde darum, die Variable herauszufinden. Es wird beschrieben, wie eine oder mehrere Variablen mit einer oder mehreren anderen Variablen in Beziehung stehen. Hier sind die Variablen nicht genau miteinander verbunden, könnten aber stochastisch zusammenhängen.
Einfacher ausgedrückt ist eine Variable nichts anderes als ein Attribut. Ein Attribut wird zur Größe, zum Gewicht und zum Alter einer Person. Größe und Alter sind probabilistischer Natur. Eine 30-jährige Person hat höhere Chancen, 4 Fuß groß zu werden. Wenn Sie sich einer Person bewusst sind, die 13 Jahre alt ist, hat sie ebenfalls höhere Chancen, 6 Fuß groß zu werden.
Der gesamte Zweck der statistischen Modellierung besteht nicht in der Forschung, sondern letztendlich darin, einen Einblick in Lösungen zu geben. Dabei werden die Daten analysiert und unter verschiedenen Umständen angewendet. Die im Video behandelten Themen lauten wie folgt:
Java Addactionlistener (dies)
1. Was ist statistische Modellierung?
2. Was ist Regressionsmodellierung?
3. Analytics verstehen
Was ist Regressionsmodellierung?
Wie in den obigen Zeilen zur statistischen Modellierung erwähnt, ist die Regressionsmodellierung ein wichtiger und grundlegender Faktor in dieser Theorie. Bei der Regressionsmodellierung geht es darum, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu ermitteln. Insbesondere hilft die Regression zu verstehen, wie sich der Wert der abhängigen Variablen ändert, während sich eine der unabhängigen Variablen ändert, während die anderen unabhängigen Variablen festgehalten werden. Zum Beispiel ist Zeit eine unabhängige Variable, während Umsatz und Geschwindigkeit von bestimmten Faktoren abhängen. Ziel ist es daher, die Beziehung zwischen beiden herauszufinden.
Das Regressionsmodell enthält bestimmte Gleichungen, nämlich die lineare, multivariate und logistische Regression. Die logistische Regression ähnelt der Regression, bei der es zwei Variablen gibt, und klassifiziert sich daher als probabilistisches statistisches Modell. Es wird zur Beschreibung der Parameter eines qualitativen Antwortmodells verwendet.
In dem im Video erwähnten Diagramm werden in der Zeile zwei Konzepte vorgestellt - eines in der Zeile und das andere nicht. Diejenigen, die nicht in der Leitung sind, haben einen Fehler. Dies ist der Abstand zwischen dem tatsächlichen Wert (blaue Punkte) und dem vorhergesagten Wert (schwarze Linie). Das Ziel der Modellierung, sei es in irgendeiner Form, besteht darin, diese Fehler zu minimieren, indem versucht wird, die Lücke zwischen beiden zu schließen. Es gibt andere Techniken, um die Theorie zu verstehen.
Grundlegendes zu Analytics in Business
Der gesamte Analysevorgang besteht aus drei einfachen Modellen: Vorhersage-, Beschreibungs- und Entscheidungsmodell. Wie der Name schon sagt, ermöglicht es einem, die Zukunft zu verstehen. Zum Beispiel fallen Systemausfall, Kreditwürdigkeit und Betrug unter das Vorhersagemodell, das heute weltweit an Popularität gewinnt. Auf der anderen Seite gibt es beschreibende und Entscheidungsmodelle, die es schon lange gibt. Ein deskriptives Modell ermöglicht es, die Daten zu charakterisieren, wobei das BIP und die durchschnittliche Lebenserwartung eines Landes geschätzt werden können. Es ist auch explorativer Natur, wenn ein Kunde die Daten bereitstellt und das Problem analysiert wird. Der Kunde erhält einen Einblick in das Problem und anschließend wird das Entscheidungsmodell verwendet, wonach bestimmte Optimierungen vorgeschlagen werden. Das Modell hat ein Ziel, das nichts anderes als Optimierung ist.
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