Ang Business Analytics kasama si R
Ang pangunahing pokus ng Business Analytics ay upang makabuo ng mga bagong pananaw sa negosyo at upang masuri ang pagganap. Mayroong sapat na sinasalita tungkol sa Business Analytics at iba't ibang mga diskarte nito. Ano ang pinaka kinakailangan ay isang masusing pag-unawa sa kung paano inilalapat ang mga istatistika sa Business Analytics.
Ano ang Pagmomodelo ng Istatistika?
Ang Pagmomodelo ng Istatistika ay ang gawing pormalisasyon ng mga ugnayan sa pagitan ng mga variable sa anyo ng mga equation sa matematika. Karaniwan ito ay tungkol sa pag-alam ng variable. Inilalarawan nito kung paano nauugnay ang isa o higit pang mga variable sa isa o higit pang iba pang mga variable. Dito, ang mga variable ay hindi tumpak na nauugnay ngunit maaaring nauugnay sa stochastically.
kung paano gamitin ang kapangyarihan sa sawa
Sa mas simpleng mga termino, ang isang variable ay walang iba kundi ang isang katangian. Ang isang katangian ay nagiging taas, bigat at edad ng isang tao. Taas at edad ay may likas na probabilistic. Ang isang 30 taong gulang na tao ay may mas mataas na tsansa na maging 4 ft ang taas. Katulad nito, kapag may kamalayan ka sa isang taong may edad na 13, mas mataas ang tsansa niyang maging 6 ft ang taas.
Ang buong layunin ng pagmomodelo ng pang-istatistika ay hindi tungkol sa pagsasaliksik, sa huli ay nagmumula sa pagbibigay ng isang pananaw sa mga solusyon. Nagsasangkot ito ng pagsusuri ng data at paglalapat nito sa iba't ibang mga pangyayari. Ang mga paksang tinalakay sa video ay ang mga sumusunod:
1. Ano ang pagmomodelo sa Istatistika
2. Ano ang Pagmomodelo sa Regression
3. Pag-unawa sa Analytics
Ano ang Pagmomodelo sa Regression?
Tulad ng nabanggit sa mga linya sa itaas tungkol sa pagmomodelo ng istatistika, isang mahalaga at pangunahing kadahilanan sa teoryang ito ang Regression Modelling. Ang pagmomodelo ng pag-urong ay tungkol sa pag-sourcing ng ugnayan sa pagitan ng dalawang variable. Mas partikular, natutulungan ng pagbabalik ang isang tao na maunawaan kung paano nagbabago ang halaga ng umaasa na variable habang ang anumang isa sa mga independiyenteng variable ay magkakaiba, habang ang iba pang mga independiyenteng variable ay naayos. Halimbawa, ang oras ay isang independiyenteng variable habang ang mga benta at bilis ay nakasalalay sa ilang mga kadahilanan. Samakatuwid, ang layunin ay upang malaman ang ugnayan sa pagitan ng dalawa.
Mayroong ilang mga equation sa modelo ng pagbabalik, ito ang pagiging linear, multivariate at logistic regression. Ang logistic regression ay katulad ng regression kung saan mayroong dalawang variable, samakatuwid ay inuuri ang sarili nito bilang isang probabilistic statistic model. Ginagamit ito sa paglalarawan ng mga parameter ng isang modelo ng husay na tumutugon.
kung paano makopya ang isang bagay sa java
Sa diagram na nabanggit sa video, ipinakilala ng linya ang dalawang konsepto-isa na nasa linya at ang iba pang wala. Ang mga malayo sa linya ay may isang error. Ito ang distansya sa pagitan ng aktwal na halaga (asul na mga tuldok) at ang hinulaang halaga (ang itim na linya). Ang layunin ng pagmomodelo, maging sa anumang anyo ay i-minimize ang mga error na ito, na subukan at tulayin ang agwat sa pagitan ng dalawa. Mayroong iba pang mga diskarte upang maunawaan ang teorya.
Pag-unawa sa Analytics sa Negosyo
Ang buong pagpapatakbo ng analytics ay bumababa sa 3 simpleng mga modelo- Hula, mapaglarawang at modelo ng pagpapasya. Tulad ng ipinahihiwatig ng pangalan, nagbibigay-daan ito sa isa na maunawaan ang hinaharap. Halimbawa, pagkabigo ng system, pagiging karapat-dapat sa kredito, pandaraya ay nasa ilalim ng mahuhulaanang modelo na nakakakuha ng katanyagan sa buong mundo ngayon. Sa kabilang banda, may mga naglalarawang modelo ng pagpapasya na mayroon nang mahabang panahon. Nagbibigay-daan ang isang naglalarawang modelo sa isang makilala ang data, kung saan, maaaring tantyahin ang GDP ng isang bansa at average na rate ng pag-asa sa buhay. Ito rin ay exploratory sa likas na katangian, kung saan ang isang customer ay nagbibigay ng data at ang problema ay nasuri. Ang customer ay binigyan ng isang pananaw sa problema at pagkatapos ay ginagamit ang modelo ng pagpapasya kung saan iminungkahi ang ilang pag-optimize. Ang modelo ay may isang target na kung saan ay walang anuman kundi ang pag-optimize.
May tanong ba sa amin? Nabanggit ang mga ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.
Mga Kaugnay na Post:
ano ang serialization sa java