Statistisk modellering i forretningsanalyse med R

Denne blog fremhæver den statistiske model i Business Analytics med R



Forretningsanalyse med R

Kernefokus for Business Analytics er at udvikle ny indsigt i virksomheden og at vurdere ydeevne. Der er blevet talt nok om Business Analytics og dens forskellige teknikker. Det, der kræves mest, er en grundig forståelse af, hvordan statistik anvendes i Business Analytics.



matrix multiplikationsprogram i java

Hvad er statistisk modellering?

Statistisk modellering er formaliseringen af ​​forholdet mellem variabler i form af matematiske ligninger. Det handler grundlæggende om at finde ud af variablen. Den beskriver, hvordan en eller flere variabler er relateret til en eller flere andre variabler. Her er variablerne ikke nøjagtigt relaterede, men kan være stokastisk relaterede.

I enklere termer er en variabel intet andet end en attribut. En attribut bliver en persons højde, vægt og alder. Højde og alder er sandsynlige. En 30-årig person har større chancer for at være 4 ft høj. På samme måde, når du er opmærksom på en person, der er 13 år, har han større chancer for at være 6 ft høj.



Hele formålet med statistisk modellering handler ikke om forskning, men i sidste ende kommer det til at give et indblik i løsninger. Det indebærer at analysere dataene og anvende dem under forskellige omstændigheder. Emnerne diskuteret i videoen er som følger:

1. Hvad er statistisk modellering
2. Hvad er regressionsmodellering
3. Forståelse af Analytics

Hvad er regressionsmodellering?

Som nævnt i ovenstående linjer om statistisk modellering er Regression Modelling en vigtig og grundlæggende faktor i denne teori. Regressionsmodellering handler om at købe forholdet mellem to variabler. Mere specifikt hjælper regression med at forstå, hvordan værdien af ​​den afhængige variabel ændres, mens en af ​​de uafhængige variabler varierer, mens de andre uafhængige variabler holdes faste. For eksempel er tid en uafhængig variabel, mens salg og hastighed er afhængig af visse faktorer. Derfor er målet at finde ud af forholdet mellem de to.



Der er visse ligninger i regressionsmodellen, idet den er den lineære, multivariate og logistiske regression. Logistisk regression svarer til regression, hvor der er to variabler, og klassificerer sig derfor som en sandsynlig statistisk model. Det bruges til at beskrive parametrene for en kvalitativ responsmodel.

linux systemadministrator jobbeskrivelse

I diagrammet, der er nævnt i videoen, introducerer linjen to koncepter - det ene er på linjen og det andet, der ikke er det. Dem væk fra linjen har en fejl. Dette er afstanden mellem den aktuelle værdi (blå prikker) og den forudsagte værdi (den sorte linje). Målet med modellering, det være sig i enhver form, er at minimere disse fejl, hvilket er at forsøge at bygge bro over kløften mellem de to. Der er andre teknikker til at forstå teorien.

Forståelse af Analytics i erhvervslivet

Hele analysedriften koges ned til 3 enkle modeller - forudsigende, beskrivende og beslutningsmodel. Som navnet antyder, gør det det muligt for en at forstå fremtiden. For eksempel kommer systemfejl, kreditværdighed, svig under den forudsigelige model, der vinder verdensomspændende popularitet i dag. På den anden side er der beskrivende og beslutningsmodeller, der har eksisteret i lang tid. En beskrivende model gør det muligt at karakterisere dataene, hvor et lands BNP og den gennemsnitlige forventede levetid kan estimeres. Det er også udforskende, hvor en kunde leverer dataene, og problemet analyseres. Kunden får et indblik i problemet, og derefter anvendes beslutningsmodellen, hvorefter visse optimeringer foreslås. Modellen har et mål, der kun er optimering.

datastruktur og algoritme i java

Har du et spørgsmål til os? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.

Relaterede indlæg: