Des bases des filtres collaboratifs basés sur l'utilisateur dans l'analyse prédictive - mannequins
Avec une approche utilisateur Au filtrage collaboratif dans l'analyse prédictive, le système peut calculer la similarité entre des paires d'utilisateurs en utilisant la formule de similarité de cosinus, une technique similaire à l'approche basée sur des items. Habituellement, ces calculs prennent plus de temps à faire, et peuvent nécessiter d'être calculés plus souvent que ceux utilisés dans l'approche par items. C'est ...
10 Ressources phénoménales pour les données ouvertes - les nuls
Données ouvertes font partie d'une tendance plus large vers une approche moins restrictive, plus compréhension ouverte de l'idée de la propriété intellectuelle, une tendance qui gagne en popularité au cours de la dernière décennie. Les données ouvertes sont des données qui ont été mises à la disposition du public et qui peuvent être utilisées, réutilisées, développées et partagées avec d'autres. ...
Big Data Streaming dans l'industrie de la santé - les nuls
Sont importants pour l'industrie de la santé - y compris son utilisation dans tous les domaines, de la recherche génétique à l'imagerie médicale avancée, en passant par la recherche sur l'amélioration de la qualité des soins. Bien que l'analyse des données volumineuses dans chacun de ces domaines soit importante pour la poursuite de la recherche, un avantage majeur est l'application de cette information à la médecine clinique. ...
Big Data et Assurance - les nuls
L'industrie de l'assurance ne pourrait pas survivre sans la capacité de collecter et traiter des quantités substantielles de données . Afin de déterminer les primes appropriées pour leurs polices, les compagnies d'assurance doivent être en mesure d'analyser les risques auxquels les assurés sont confrontés et être en mesure de déterminer la probabilité que ces risques se matérialisent effectivement. En raison d'augmentations substantielles ...
Big Data Streaming dans l'industrie de l'énergie - mannequins
Réduisant la consommation d'énergie, trouvant de nouvelles sources d'énergie renouvelable, L'augmentation de l'efficacité énergétique est un objectif important pour la protection de l'environnement et le maintien de la croissance économique. De grands volumes de données en mouvement sont de plus en plus surveillés et analysés en temps réel pour aider à atteindre ces objectifs.
Big Data et prévisions météorologiques - les nuls
Prévisions météorologiques ont toujours été extrêmement difficiles, compte tenu du nombre de variables impliquées et du interactions complexes entre ces variables. L'augmentation spectaculaire de la capacité de rassembler et de traiter les données a grandement amélioré la capacité des prévisionnistes météorologiques à déterminer le moment et la gravité des ouragans, des inondations, des tempêtes de neige et d'autres phénomènes météorologiques. Un exemple de ...
Outils de visualisation de données volumineuses que vous pouvez utiliser pour Predictive Analytics - nuls
Inspirer les entreprises à prendre de meilleures décisions grâce à l'analyse prédictive. Il est important d'être conscient des outils qui peuvent rapidement vous aider à créer une bonne visualisation. Vous voulez toujours garder votre public engagé et intéressé. Voici quelques outils de visualisation populaires pour les analyses d'entreprise à grande échelle. La plupart de ces ...
Bissection des fonctions avec l'algorithme de recherche de section - mannequins
Un algorithme de recherche bissectrice est une méthode pour diviser les intervalles pour les valeurs d'entrée d'une fonction continue. Les scientifiques de données utilisent un algorithme de recherche de bissection comme approche numérique pour trouver une approximation rapide d'une solution. L'algorithme fait cela en cherchant et en trouvant les racines de toute fonction mathématique continue - c'est ...
Big Data et Détaillants - Négociants
Les détaillants collectent et maintiennent des records de ventes pour un grand nombre de clients. Le défi a toujours été de mettre ces données à profit. Idéalement, un détaillant aimerait comprendre les caractéristiques démographiques de ses clients et les types de biens et de services qu'ils souhaitent acheter. L'amélioration continue de la capacité de calcul a ...
Big Data Workflows - les nuls
Pour comprendre les workflows Big Data, vous devez comprendre ce qu'est un processus et comment il se rapporte à workflow dans des environnements à forte densité de données. Les processus ont tendance à être conçus comme des structures de haut niveau, de bout en bout, utiles pour la prise de décision et la normalisation de la façon dont les choses sont faites dans une entreprise ou une organisation. En revanche, les workflows sont orientés sur les tâches et souvent ...
Gros flux de données avec impact sur les politiques publiques - les nuls
Presque tous les quartiers d'une ville ont la capacité de utiliser le big data, que ce soit sous la forme de taxes, de capteurs sur les bâtiments et les ponts, de surveillance du trafic, de données de localisation et de données sur les activités criminelles. Créer des politiques viables qui rendent les villes plus sûres, plus efficaces et plus agréables à vivre et à travailler requiert ...
Big Data Streaming avec un impact environnemental - des nuls
La recherche de Big Data peut aider dans le monde des affaires, mais a également un but environnemental. Les scientifiques mesurent et surveillent divers attributs des lacs, des rivières, des océans, des mers, des puits et d'autres environnements aquatiques afin de soutenir la recherche environnementale. Des recherches importantes sur la conservation et la durabilité de l'eau dépendent du suivi et de la compréhension des environnements sous-marins et de la manière dont ils évoluent. ...
Portant le journalisme de données à la vie: le budget noir - dummies
"Est un exemple incroyable de science des données dans le journalisme. Lorsque l'ancien entrepreneur de la NSA, Edward Snowden, a divulgué une mine de documents confidentiels, il a déclenché une tempête de controverses non seulement parmi le public mais aussi parmi les journalistes de données qui ont été chargés d'analyser les documents pour les histoires. Le ...
Encadré: Technique graphique pour les données statistiques - nuls
Un graphique en boîte est conçu pour afficher plusieurs statistiques clés pour un ensemble de données sous la forme d'un rectangle vertical ou d'une boîte. Les statistiques qu'il peut montrer sont les suivantes: Valeur minimale Valeur maximale Premier quartile (Q1) Deuxième quartile (Q2) Troisième quartile (Q3) Interquartile range (IQR) Le premier quartile d'un ensemble de données est un ...
Création d'un modèle Predictive Analytics - des mannequins
Un projet d'analyse prédictive réussi est exécuté étape par étape. Au fur et à mesure que vous vous immergez dans les détails du projet, observez ces étapes importantes: Définition des objectifs commerciaux Le projet commence par l'utilisation d'un objectif commercial bien défini. Le modèle est censé répondre à une question commerciale. Clairement, cet objectif vous permettra de définir ...
Business-Centric Data Science - les nuls
Métiers sont complexes. La science des données est complexe. Parfois, il est facile d'être si pris dans les arbres que vous oubliez de chercher un moyen de sortir de la forêt. C'est pourquoi, dans tous les secteurs d'activité, il est extrêmement important de rester concentré sur l'objectif final. En fin de compte, peu importe la ligne de ...
Création d'une équipe Predictive Analytics - les nuls
Pour assembler votre équipe d'analyse prédictive, vous devez recruter des analystes commerciaux, des spécialistes des données et des technologues de l'information. Quels que soient leurs domaines d'expertise, les membres de votre équipe doivent être curieux, engagés, motivés et enthousiastes à l'idée de creuser aussi profondément que nécessaire pour que le projet - et l'entreprise - réussisse. Obtenir l'expertise métier à bord ...
Catégorisation des modèles pour Predictive Analytics - modèles mannequins
Sont nécessaires pour effectuer des analyses prédictives. Un modèle n'est rien d'autre qu'une représentation mathématique d'un segment du monde qui intéresse les gens. Un modèle peut imiter les aspects comportementaux de nos clients. Il peut représenter les différents segments de clientèle. Un modèle bien fait et bien réglé peut prévoir - prévoir avec une grande précision - le prochain ...
Caractéristiques de Big Data Analysis - mannequins
L'analyse des données volumineuses a récemment fait l'objet de beaucoup d'engouement. Vous aurez besoin de connaître les caractéristiques de l'analyse de Big Data si vous voulez faire partie de ce mouvement. Les entreprises savent qu'il existe quelque chose, mais jusqu'à récemment, elles n'ont pas été en mesure de l'exploiter. Cela pousse le ...
Choisir une distribution R avec l'apprentissage automatique - les nuls
Vous devez garder vos objectifs d'apprentissage automatique à l'esprit lors du choix d'une distribution R R est une combinaison d'un environnement et d'une langue. C'est une forme de langage de programmation S, que John Chambers a créé à Bell Laboratories pour faciliter le travail avec les statistiques. Rick Becker et Allan Wilks ont finalement ajouté ...
Choisir un algorithme pour Predictive Analytics - des nuls
Différents algorithmes statistiques, d'exploration de données et d'apprentissage automatique sont disponibles à utiliser dans votre modèle d'analyse prédictive. Vous êtes dans une meilleure position pour sélectionner un algorithme après avoir défini les objectifs de votre modèle et sélectionné les données sur lesquelles vous allez travailler. Certains de ces algorithmes ont été développés pour résoudre des problèmes métier spécifiques, améliorer les algorithmes existants ou fournir ...
Classes de Big Data Analytics - mannequins
Outils et techniques d'analyse existants seront très utiles pour donner un sens au Big Data. Les algorithmes qui font partie de ces outils doivent cependant être capables de travailler avec de grandes quantités de données potentiellement en temps réel et disparates. Une infrastructure compétente doit être en place pour soutenir cela. De plus, les fournisseurs fournissant des outils d'analyse devront également ...
Choisir le bon algorithme pour l'apprentissage automatique - les nuls
L'apprentissage automatique implique l'utilisation de nombreux algorithmes différents. Ce tableau vous donne un résumé rapide des forces et des faiblesses de divers algorithmes. Algorithme Best at Pros Cons Random Forest Apt à presque tous les problèmes d'apprentissage machine Bioinformatique Peut fonctionner en parallèle Rarement surpasse gère automatiquement les valeurs manquantes Pas besoin de transformer n'importe quelle variable ...
En choisissant une distribution Python avec Machine Learning in Mind - les nuls
Il est tout à fait possible d'obtenir une copie générique de Python et ajoutez toutes les bibliothèques d'apprentissage automatique nécessaires. Le processus peut être difficile car vous devez vous assurer que vous disposez de toutes les bibliothèques requises dans les versions correctes pour garantir le succès. De plus, vous devez effectuer la configuration requise pour ...
Algorithmes de clustering utilisés dans Data Science - des nuls
Vous utilisez des algorithmes de clustering pour subdiviser vos jeux de données en groupes de points de données sont les plus similaires pour un attribut prédéfini. Si vous disposez d'un jeu de données décrivant plusieurs attributs d'une fonctionnalité particulière et que vous souhaitez regrouper vos points de données en fonction de leurs similitudes d'attributs, utilisez des algorithmes de clustering. Un diagramme de dispersion simple de ...
Classification Algorithmes utilisés en Data Science - nuls
Avec des algorithmes de classification, vous prenez un jeu de données existant et utilisez ce que vous savez à ce sujet pour générer un modèle prédictif à utiliser dans la classification des futurs points de données. Si votre objectif est d'utiliser votre jeu de données et ses sous-ensembles connus pour construire un modèle permettant de prédire la catégorisation des futurs points de données, vous ...
Comment créer un modèle d'apprentissage supervisé avec forêt aléatoire pour Predictive Analytics - pour les nuls
Le modèle de forêt aléatoire est un modèle d'ensemble qui peut être utilisé dans l'analyse prédictive; il faut un ensemble (sélection) d'arbres de décision pour créer son modèle. L'idée est de prendre un échantillon aléatoire d'apprenants faibles (un sous-ensemble aléatoire des données d'apprentissage) et de les faire voter pour sélectionner le plus fort et le meilleur ...
Data Tricherie pour les nuls Cheat Sheet - dummies
L'exploration de données est la façon dont les gens d'affaires utilisent une gamme d'analyse de données techniques permettant de découvrir des informations utiles à partir de données et de les mettre en pratique. Les chercheurs de données ne se préoccupent pas de la théorie et des hypothèses. Ils valident leurs découvertes en testant. Et ils comprennent que les choses changent, alors quand la découverte qui a fonctionné comme ...
Science: utilisation de Python pour effectuer des analyses factorielles et principales - mannequins
Peut utiliser Python pour effectuer une analyse de facteur et de composant principal. SVD fonctionne directement sur les valeurs numériques dans les données, mais vous pouvez également exprimer les données comme une relation entre les variables. Chaque fonctionnalité a une certaine variation. Vous pouvez calculer la variabilité comme la mesure de la variance autour de la moyenne. Plus la variance, les ...
Le centre ou la propagation d'un jeu de données change-t-il avec le temps? - les nuls
Pour les données de séries temporelles, il est important de savoir si les observations continuent d'avoir la même moyenne dans le temps et si la variance des données change avec le temps. De nombreux tests statistiques et techniques de prévision dépendent de cette hypothèse. La figure montre un graphique chronologique des rendements journaliers d'ExxonMobil tout au long de 2013. Séries chronologiques ...
Déploiement d'Analytics et de Data Wrangling pour convertir les données brutes en informations exploitables - dummies
Les données brutes en données exploitables constituent la première étape de la progression des données que vous avez collectées vers quelque chose qui vous profite réellement. Les data-centric data scientists utilisent l'analyse de données pour générer des informations à partir de données brutes. Identification des types d'analyse Ci-dessous, par ordre de complexité croissante, les quatre types de données ...
Vos données semblent-elles correctes? - les nuls
La plupart des ensembles de données sont accompagnés d'une sorte de métadonnées, qui est essentiellement une description des données du fichier. Les métadonnées comprennent généralement des descriptions des formats, des indications sur les valeurs de chaque champ de données et la signification de ces valeurs. Lorsque vous êtes confronté à un nouveau jeu de données, ne prenez jamais les métadonnées à la face ...
Sciences de l'information - ressources naturelles - nuls
Vous pouvez utiliser la science des données pour modéliser les ressources naturelles sous leur forme brute. Ce type de science des données environnementales implique généralement une modélisation statistique avancée pour mieux comprendre les ressources naturelles. Vous modélisez les ressources dans les conditions brutes - eau, air et terre telles qu'elles se présentent dans la nature - pour mieux comprendre les ...
Tactiques de commerce électronique et de test de données - nuls
En croissance, vous utilisez des méthodes de test pour optimiser votre web design et la messagerie pour qu'elle fonctionne à son meilleur niveau avec les publics auxquels elle est destinée. Bien que les méthodes de test et d'analyse Web soient toutes deux conçues pour optimiser les performances, les tests sont plus approfondis que les analyses Web. Vous utilisez l'analyse web pour obtenir ...
E-Commerce et Web Analytics - nuls
Web analytics peut être décrit comme la pratique de générer, collecter et donner un sens aux données Internet afin d'optimiser la conception et la stratégie Web. Configurez des applications d'analyse Web pour surveiller et suivre toutes vos tactiques et stratégies de croissance, car sans cette information, vous travaillez dans l'obscurité - et rien ne se développe ...
Quelle est la part de la distribution dans les données? - les nuls
Lorsque vous travaillez avec des statistiques de big data, vous identifiez la diffusion d'un ensemble de données à partir du centre avec plusieurs mesures récapitulatives différentes: variance, écart type, quartiles, intervalle interquartile (IQR). La variance est l'écart quadratique moyen entre les éléments de l'ensemble de données et la moyenne. Pour un échantillon de données, la variance est calculée comme suit: where ...
Histogrammes: technique graphique pour les données statistiques - nuls
Un histogramme est un graphique qui représente la distribution de probabilité d'un jeu de données. Un histogramme a une série de barres verticales où chaque barre représente une seule valeur ou une plage de valeurs pour une variable. Les hauteurs des barres indiquent les fréquences ou les probabilités pour les différentes valeurs ou plages de valeurs. Pour ...
Comment Predictive Analytics augmente la confiance des entreprises - les analyses statistiques prédictives
Permettent aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes, dont certaines ont lieu en temps réel. Il permet aux entreprises d'améliorer tous les aspects de la prise de décision, y compris la confiance dans les décisions basées sur les analyses dérivées de l'analyse approfondie d'informations fiables. L'analyse prédictive permet à votre organisation de prédire les événements futurs en toute confiance et de prendre des décisions optimales ...
Comment Predictive Analytics augmente les retours sur investissement (ROI) - les mannequins
Peuvent vous aider à augmenter le retour sur investissement (ROI) grâce à des campagnes marketing ciblées, à une meilleure évaluation et gestion des risques, à la réduction des coûts opérationnels et à la prise de décisions réalisables. En mettant en œuvre des analyses prédictives, les entreprises peuvent évaluer avec précision l'état actuel de l'entreprise, optimiser leurs opérations et rivaliser plus efficacement pour gagner des parts de marché. En évaluant les ...
Comment Predictive Analytics est utilisé pour prendre des décisions éclairées - des simulations
Analyses prédictives, correctement développées et appliquées, transforme vos données en informations clés et vous permet d'agir en prenant des décisions éclairées sur de nombreux domaines de votre entreprise, sur la base de données complètes. Une plus grande précision dans la prédiction des événements futurs est un avantage en soi - en partie parce qu'elle peut être appliquée à tant ...