개인 재정

예측 분석을 위해 Apache Hadoop을 사용하는 방법 - 인형

Apache Hadoop은 무료 오픈 소스 소프트웨어 예측 분석을 위해 많은 양의 데이터를 처리하는 응용 프로그램을 작성하고 실행하는 플랫폼입니다. 다른 소스에서 생성 된 대형 데이터 세트를 분산 병렬 처리 할 수 ​​있습니다. 본질적으로 큰 데이터를 저장하고 처리하는 강력한 도구입니다. Hadoop은 모든 유형의 데이터, 구조화 된 데이터 또는 모든 유형의 데이터를 저장합니다.

예측 분석에서 피팅을 사용하는 방법 - 인형

곡선 피팅은 예측 분석에 사용되는 프로세스입니다. 목표는 데이터 계열의 실제 (원본) 데이터 요소에 가장 잘 맞는 수학 함수를 묘사하는 곡선을 만드는 것입니다. 커브는 모든 데이터 포인트를 통과하거나 일부 데이터를 무시하고 대량의 데이터 내에서 유지 될 수 있습니다 ...

빅 데이터 - 인형에 데이터 스트리밍 사용 방법

때로는 큰 데이터에 접근 할 때 기업이 직면하게됩니다 엄청난 양의 데이터와 다음에 어디로 갈지에 대한 아이디어가 거의 없습니다. 데이터 스트리밍을 입력하십시오. 상당한 양의 데이터를 통찰력을 얻기 위해 거의 실시간으로 신속하게 처리해야하는 경우 스트리밍 데이터의 형태로 움직이는 데이터가 가장 좋은 대답입니다. ...

예측 분석 의사 결정 트리를 사용하여 미래를 예측하는 방법 - 더미

의사 결정 트리는 다음과 같습니다. 의사 결정을 내리는 데 도움이되는 예측 분석 방법. 예를 들어, 식품 사업자, 식당 또는 서점이라는 세 가지 비즈니스 프로젝트 중 하나에 일정 금액을 투자할지 여부를 결정해야한다고 가정 해보십시오. 비즈니스 분석가가 실패율을 계산했습니다.

예측 분석에서 항목 기반 협업 필터를 사용하는 방법 - Amazon의 추천 자 중 하나 인

예측 분석 시스템은 항목 기반 공동 필터링을 사용합니다. 사용자가 웹 사이트에서 단일 항목을 볼 때 회사 데이터베이스의 거대한 제품 목록을 채 웁니다. 당신이 권장 사항을 보여 주면 항목 기반 협업 필터링 시스템 (또는 종종 컨텐츠 기반 시스템)을보고 있음을 알 수 있습니다.

감독 분석을 사용하여 예측 모델을 교육하는 방법 - 감독 분석에서 인과 선호 모두 인형

출력은 학습 데이터의 일부입니다. 예측 분석 모델은 학습 과정의 일부로 올바른 결과를 제공받습니다. 이러한 감독 학습은 미리 분류 된 예를 가정합니다. 목표는 이전에 알려진 분류에서 모델을 학습하여 올바른 레이블을 지정할 수 있도록하는 것입니다.

Apache Mahout을 예측 분석에 활용하는 방법 - 고유 한 유용한 오픈 소스 도구 인

예측 분석은 Apache Mahout입니다. 이 기계 학습 라이브러리에는 클러스터링, 분류, 협업 필터링 및 대규모 예측 분석 모델을 지원할 수있는 기타 데이터 마이닝 알고리즘의 대규모 버전이 포함됩니다. 이러한 모델에 필요한 데이터를 처리하는 데 매우 권장되는 방법은 Mahout을 실행하는 것입니다.

예측 분석을 사용하여 고객을 만족시키는 방법 - 인형

글로벌 경쟁으로 인해 회사는 가격 인하로 새로운 고객. 다행히도 예측 분석이 도움이 될 수 있습니다. 회사는 고객을 기쁘게하고 새로운 고객을 얻으려고 노력합니다. 고객들은 점점 더 싼 가격에 고품질의 제품을 요구합니다. 이러한 압력에 대응하여 기업은 적절한시기에 적절한 품질과 가격의 균형을 유지하기 위해 노력합니다 ...

Python을 사용하여 데이터 과학을위한 그래프를 개발하는 방법

모델의 분석 결과를 시각화하는 방법 : 숨겨진 그룹, 데이터 분류 및 이상 치 - 인형

예측 분석 결과를 시각화하면 이해 관계자가 다음 단계를 이해하는 데 도움이됩니다. 시각화 기법을 사용하여 모델의 결과를 이해 관계자에게보고하는 몇 가지 방법이 있습니다. 데이터의 숨겨진 그룹을 시각화하는 방법 데이터 클러스터링은 관련 항목의 숨겨진 그룹을 발견하는 과정입니다.

Predictive Analysis의 Raw Data - Dummies를 시각화하는 방법

예측 분석 데이터를 올바르게 처리하려고합니다. 전처리 단계에서 데이터를 준비하는 동안 다음 단계로 진행하기 전에 갖고있는 것을 시각화하는 것이 일반적입니다. 다음과 같은 스프레드 시트를 사용하여 시작하십시오.

기계 Weka - Dummies를 사용한 학계에서의 학습

기계 학습 누락 데이터 - 더미

) 기계 학습 알고리즘을 사용하면 누락 된 데이터없이 기능에 완전한 값을 제시해야합니다. 불완전한 예가 있으면 피쳐 내부와 피쳐 간의 모든 신호를 연결할 수 없습니다. 누락 된 값은 또한 알고리즘이 학습하는 동안 어려움을줍니다 ...

통계, 기계 학습 및 데이터 과학의 수학 방법 - 기초

통계가 통찰력을 데이터에서 파생시키는 과학으로 묘사 된 경우 통계학 자와 데이터 과학자의 차이점은 무엇입니까? 좋은 질문! 데이터 과학의 많은 작업이 통계적 지식의 공정한 비트를 필요로하지만 데이터 과학자의 지식과 기술 기반의 범위와 폭은 ...

전자 상거래 성장을위한 데이터 센싱

기계 학습 : 데이터 더미에서 자신의 기능 만들기

소스에는 기계 학습 작업을 수행하는 데 필요한 기능이 없습니다. 이 경우 원하는 결과를 얻으려면 자신의 기능을 만들어야합니다. 지형지 물을 만드는 것이 허공에서 데이터를 만드는 것을 의미하지는 않습니다. 기존 데이터에서 새 기능을 만듭니다. 필요를 이해합니다.

환경 지능에 대한 긍정적 영향 - 인형

Elva는 환경 인텔리전스 기술을 사용하여 긍정적 인 영향을 미친다. 이 무료 오픈 소스 플랫폼은 개발 도상국의 선거 감시, 인권 침해, 환경 저하 및 재난 위험에 대한 원인 매핑 및 데이터 시각화보고를 용이하게합니다. 엘바는 최근의 프로젝트 중 하나에서 ...

범죄 활동의 여행 수요 모델링 - 범죄 활동의 여행 수요를 모델링 한 더미

법 집행 기관이 전술 대응 계획에이 정보를 사용할 수 있도록 범죄자의 패턴을 여행합니다. 범인이 출발 지점과 도착 지점 사이에서 가장 가능성이 높은 경로를 예측하고 싶다면 ...

데이터를 사용하여 데이터 마이닝 - 더미

큰 데이터의 시대에는 모든 모양의 조직처럼 보입니다 크기는 채용 퀘스트에 있습니다. 그들은 데이터 과학자를 고용하여 데이터 및 정보에 입각 한 의사 결정을 통해 조직에 가치를 더하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 불행히도 대부분의 조직과 고용 관리자는 진정으로 이해하지 못합니다 ...

누락 된 데이터 - 더미

처리해야 할 가장 빈번하고 가장 혼란스러운 데이터 문제 중 하나는 누락 된 데이터입니다. 레코드가 삭제되었거나 저장 장치가 가득 차서 파일이 불완전 할 수 있습니다. 또는 일부 데이터 필드에는 일부 레코드에 대한 데이터가 없을 수 있습니다. 이러한 문제 중 첫 번째는 단순히 파일의 레코드 수를 확인하여 진단 할 수 있습니다. ...

기계 학습을 통한 새로운 일자리 - 인형

직업 상실에 대한 몇 가지 기사를 찾을 수 있습니다 그 기계 학습 및 관련 기술이 원인이됩니다. 로봇은 이미 인간을 고용하는 데 사용되는 많은 작업을 수행하며 시간이 지남에 따라 이러한 사용이 증가합니다. 또한 새로운 사용으로 인해 비용이 발생할 수있는 방법을 고려해야합니다.

단계 - 데이터 마이닝을위한 산업 간 표준 프로세스 (CRISP-DM)

지배적 인 데이터 마이닝 프로세스 프레임 워크입니다. 그것은 공개 표준입니다. 누구든지 그것을 사용할 수 있습니다. 다음 목록은 프로세스의 다양한 단계를 설명합니다. 비즈니스 이해 : 해결해야 할 문제, 조직에 미치는 영향 및 해결 목표에 대한 명확한 이해를 얻으십시오.

기계 학습에서 교차 검증 선택 최적화 - 기계 학습 가설을 유효하게 검증 할 수있는 더미

선택한 알고리즘을 최적화하십시오. 이 알고리즘은 데이터에서 신호를 감지하고 예상치의 많은 차이를 과대하지 않고 예측 기능의 실제 기능 형태에 맞출 수 있으므로 데이터에 대한 예측 성능의 대부분을 제공합니다. Not ...

예측 분석 : 모델 업데이트시기 알기

모델이 실제로 작동 할 때 예측 분석 작업이 끝나지 않습니다. 프로덕션 환경에서 모델을 성공적으로 배포하면 시간을 할애 할 필요가 없습니다. 시간이 지남에 따라 정확성과 성능을 면밀히 모니터링해야합니다. 모델은 시간이 지남에 따라 저하되는 경향이 있습니다 (다른 모델보다 빠름). 그리고 ...

범죄 분석을위한 예측 공간 모델 - 더미

범죄 분석 방법에 예측 통계 모델을 통합하여 어떤 종류의 범죄 활동이 발생할 가능성이 있는지 설명하고 예측합니다. 예측 공간 모델은 반복적 인 범죄자의 행동, 위치 또는 범죄 활동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 분석 용 Dummies 치트 시트 - 인형

예측 분석 프로젝트는 세부 사항 실행과 큰 그림 사고를 결합합니다. 이 편리한 팁과 체크리스트는 프로젝트를 레일과 숲 밖으로 유지하는 데 도움이됩니다.

예측 분석을위한 데이터 준비

모델의 목표를 정의하면 다음 단계 예측 분석은 모델을 작성하는 데 사용할 데이터를 식별하고 준비하는 것입니다. 다음 정보는 가장 중요한 활동을 다룹니다. 일반적인 단계 순서는 다음과 같습니다. 데이터 소스를 식별하십시오. 데이터가 다른 형식이거나 ...

빅 데이터의 통계 분석에서의 확률 분포

Quandl 오픈 데이터 - 더미

Quandl은 숫자 데이터 검색 엔진을 목표로하는 토론토 기반 웹 사이트입니다. 그러나 대부분의 검색 엔진과 달리 웹을 크롤링하는 스파이더는 해당 데이터베이스를 자동으로 생성하지 않습니다. 오히려 crowdsourcing을 통해 업데이트 된 링크 된 데이터에 중점을 둡니다. 즉, 인간 큐레이터를 통해 수동으로 업데이트됩니다. 대부분의 재무 데이터가 ...

데이터 개인 정보 재해 방지

오픈 데이터의 상승과 예측 분석에서의 역할 - 더미

공개 데이터가 될 수 있음 예측 분석을위한 매우 유용한 도구입니다. Rel8ed의 CEO 인 Bob Lytle. 최근 TransUnion Canada의 전 CIO로 알려져 있으며 금융 서비스 및 보험 부문의 예측 모델링을위한 대안적이고 전략적인 데이터 소스로서 공공 정보 사용에 대한 노력을 선도하고 있습니다. Open ...

EDA (Exploratory Data Analysis) 기술 - 더미

기계 학습에서 통계의 역할 - 더미

온라인 사이트 중 일부는 통계 및 기계 학습 두 가지 완전히 다른 기술입니다. 예를 들어, 통계 대 기계 학습을 읽으면서 싸우십시오! , 당신은 두 기술이 서로 다를뿐만 아니라 서로에게 적대적인 생각이라는 생각을 갖게됩니다. 사실 통계 및 기계 학습에는 ...

기계 학습의 교차 유효성 검사 - 더미

가끔은 기계 학습을 통해 교차 검증에 의존합니다. 열차 / 테스트 세트의 눈에 띄는 문제점은 샘플링 트레이닝 데이터의 크기를 줄이기 때문에 실제로 테스트에 편향을 도입한다는 것입니다. 데이터를 분리하면 실제로 유용한 예제를 교육에서 제외시킬 수 있습니다. ...

데이터 과학 입문시 알아 두어야 할 사항 - 전통적으로

빅 데이터는 엄청난 양, 속도 및 다양성을 가진 데이터의 용어입니다. 전통적인 데이터베이스 기술은 대용량 데이터를 처리 할 수 ​​없기 때문에보다 혁신적인 데이터 엔지니어링 솔루션이 필요합니다. 볼륨 : 1 테라 바이트 / 년에서 10 페타 바이트 / 년 사이의 속도 : ...

범죄 예방 및 모니터링을위한 시간 분석 - 더미

9 가지 데이터 법칙 : 참조 가이드 - 인력

개척 데이터 마이너 Thomas Khabaza가 개발 그의 "9 가지 데이터 마이닝 법칙 (Law of Data Mining)"은 새로운 데이터 마이너가 업무에 착수 할 때이를 안내합니다. 이 참조 안내서는 이러한 각 법률의 의미가 일상 업무에 미치는 영향을 보여줍니다. 비즈니스 목표는 모든 데이터의 원천입니다 ...

산점도 : 통계 자료 - 더미에 대한 그래픽 기법

줄기 - 잎 계획과 달리 산점도는 두 변수 사이의 관계를 보여줍니다. 원시 데이터를 살펴 보는 것만으로 두 변수 사이의 관계가 있는지 여부를 확인하는 것은 어려울 수 있지만, 분산 형 플롯을 사용하면 데이터에 존재하는 패턴을 훨씬 쉽게 볼 수 있습니다. 산산조각 ...

빅 데이터 패러독스 - 인형

큰 데이터 분석에 대한 미묘한 차이가 있습니다. 그것은 실제로 작은 데이터에 관한 것입니다. 이것이 전체 전제에 혼란스럽고 반대로 보일 수 있지만 작은 데이터는 큰 데이터 분석의 산물입니다. 이것은 새로운 개념이 아니며, 어떤 길이의 데이터 분석도 해본 적이없는 사람들에게는 익숙하지 않습니다.

데이터 시각화를위한 Js 라이브러리 - 인형

D3. js는 2011 년 첫 출시 이후 데이터 시각화 세계를 폭풍우에 빠뜨린 오픈 소스 자바 스크립트 라이브러리입니다. 뉴욕 타임즈의 유명한 데이터 시각화 전문가이자 그래픽 편집기 인 마이크 보스 토크 (Mike Bostock)가 작성 (유지 관리)했습니다. 이 라이브러리를 사용하여 ...