การวิเคราะห์ธุรกิจด้วย R
จุดเน้นหลักของ Business Analytics คือการพัฒนาข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ เกี่ยวกับธุรกิจและเพื่อประเมินประสิทธิภาพ มีการพูดถึง Business Analytics และเทคนิคต่างๆมากพอสมควร สิ่งที่จำเป็นที่สุดคือความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการนำสถิติไปใช้ใน Business Analytics
วิธีการในจาวาสคริปต์คืออะไร
การสร้างแบบจำลองทางสถิติคืออะไร?
การสร้างแบบจำลองทางสถิติคือการจัดรูปแบบของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในรูปแบบของสมการทางคณิตศาสตร์ โดยพื้นฐานแล้วเกี่ยวกับการค้นหาตัวแปร อธิบายว่าตัวแปรอย่างน้อยหนึ่งตัวเกี่ยวข้องกับตัวแปรอื่นอย่างไร ที่นี่ตัวแปรไม่เกี่ยวข้องกันอย่างถูกต้อง แต่อาจเกี่ยวข้องกันแบบสุ่ม
ในแง่ที่ง่ายกว่านั้นตัวแปรคืออะไรนอกจากแอตทริบิวต์ แอตทริบิวต์กลายเป็นส่วนสูงน้ำหนักและอายุของบุคคล ความสูงและอายุมีความน่าจะเป็นตามธรรมชาติ คนอายุ 30 ปีมีโอกาสสูงกว่าที่จะสูง 4 ฟุต ในทำนองเดียวกันเมื่อคุณรู้จักคนที่อายุ 13 ปีเขามีโอกาสสูงที่จะสูง 6 ฟุต
จุดประสงค์ทั้งหมดของการสร้างแบบจำลองทางสถิติไม่ได้เกี่ยวกับการวิจัย แต่ท้ายที่สุดแล้วมันลงมาเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโซลูชัน เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ หัวข้อที่กล่าวถึงในวิดีโอมีดังนี้:
1. การสร้างแบบจำลองทางสถิติคืออะไร
2. Regression Modeling คืออะไร
3. ทำความเข้าใจกับ Analytics
Regression Modeling คืออะไร?
ตามที่กล่าวไว้ในบรรทัดข้างต้นเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติปัจจัยที่สำคัญและเป็นพื้นฐานในทฤษฎีนี้คือการสร้างแบบจำลองการถดถอย การสร้างแบบจำลองการถดถอยเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการจัดหาความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยเฉพาะอย่างยิ่งการถดถอยช่วยให้เราเข้าใจว่าค่าของตัวแปรตามเปลี่ยนแปลงอย่างไรในขณะที่ตัวแปรอิสระตัวใดตัวหนึ่งแตกต่างกันไปในขณะที่ตัวแปรอิสระอื่น ๆ จะคงที่ ตัวอย่างเช่นเวลาเป็นตัวแปรอิสระในขณะที่ยอดขายและความเร็วขึ้นอยู่กับปัจจัยบางอย่าง ดังนั้นเป้าหมายคือการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง
มีสมการบางอย่างในแบบจำลองการถดถอยเป็นสมการเชิงเส้นการถดถอยหลายตัวแปรและโลจิสติกส์ การถดถอยโลจิสติกนั้นคล้ายกับการถดถอยตรงที่มีสองตัวแปรดังนั้นจึงจัดประเภทตัวเองเป็นแบบจำลองทางสถิติที่น่าจะเป็น ใช้ในการอธิบายพารามิเตอร์ของแบบจำลองการตอบสนองเชิงคุณภาพ
วิธีเขียนการแจ้งเตือนในจาวาสคริปต์
ในแผนภาพที่กล่าวถึงในวิดีโอเส้นนี้จะแนะนำแนวคิดสองแนวคิดแบบหนึ่งซึ่งอยู่บนเส้นและอีกแนวที่ไม่ใช่ คนที่อยู่ห่างจากเส้นมีข้อผิดพลาด นี่คือระยะห่างระหว่างค่าจริง (จุดสีน้ำเงิน) กับค่าทำนาย (เส้นสีดำ) เป้าหมายของการสร้างแบบจำลองไม่ว่าจะในรูปแบบใด ๆ ก็เพื่อลดข้อผิดพลาดเหล่านี้ให้เหลือน้อยที่สุดนั่นคือการพยายามเชื่อมช่องว่างระหว่างทั้งสอง มีเทคนิคอื่น ๆ ในการทำความเข้าใจทฤษฎี
การทำความเข้าใจ Analytics ในธุรกิจ
การดำเนินการทั้งหมดของการวิเคราะห์แบ่งออกเป็น 3 โมเดลง่ายๆคือแบบจำลองเชิงคาดการณ์เชิงพรรณนาและการตัดสินใจ ตามชื่อที่แนะนำมันช่วยให้เราเข้าใจอนาคตได้ ตัวอย่างเช่นความล้มเหลวของระบบความคุ้มค่าด้านเครดิตการฉ้อโกงเกิดขึ้นภายใต้รูปแบบการคาดการณ์ซึ่งกำลังได้รับความนิยมไปทั่วโลกในปัจจุบัน ในทางกลับกันมีแบบจำลองเชิงพรรณนาและการตัดสินใจที่มีมาช้านาน แบบจำลองเชิงพรรณนาช่วยให้สามารถระบุลักษณะของข้อมูลได้ซึ่งสามารถประมาณ GDP ของประเทศและอัตราอายุขัยเฉลี่ยได้ นอกจากนี้ยังเป็นการสำรวจในลักษณะที่ลูกค้าให้ข้อมูลและวิเคราะห์ปัญหา ลูกค้าจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาจากนั้นจึงนำรูปแบบการตัดสินใจมาใช้หลังจากนั้นจึงเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพบางอย่าง โมเดลมีเป้าหมายที่ไม่มีอะไรนอกจากการเพิ่มประสิทธิภาพ
มีคำถามสำหรับเรา? พูดถึงพวกเขาในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป
กระทู้ที่เกี่ยวข้อง:
คลาสสแกนเนอร์ในตัวอย่าง java