Пословна аналитика са Р.
Основни фокус пословне аналитике је развијање нових увида у пословање и процена учинка. Доста се говорило о пословној аналитици и њеним разним техникама. Највише се захтева темељно разумевање примене статистике у пословној аналитици.
Шта је статистичко моделирање?
Статистичко моделирање је формализација односа између променљивих у облику математичких једначина. У основи се ради о откривању променљиве. Описује како су једна или више променљивих повезане са једном или више других променљивих. Овде променљиве нису тачно повезане, али би могле бити стохастички повезане.
Једноставније речено, променљива није ништа друго него атрибут. Атрибут постаје висина, тежина и старост особе. Висина и старост су пробабилистичке природе. Тридесетогодишњак има веће шансе да буде висок 4 метра. Слично томе, када знате особу која има 13 година, он има веће шансе да буде висок 6 стопа.
Цела сврха статистичког моделирања није у истраживању, већ се на крају своди на пружање увида у решења. Укључује анализу података и њихову примену у различитим околностима. Теме о којима се говори у видеу су следеће:
1. Шта је статистичко моделирање
2. Шта је регресијско моделирање
3. Разумевање аналитике
Шта је регресијско моделирање?
Као што је поменуто у горњим редовима о статистичком моделирању, важан и основни фактор у овој теорији је регресијско моделирање. Моделирање регресије односи се на проналажење односа између две променљиве. Прецизније, регресија помаже разумевању како се вредност зависне променљиве мења док се било која независна променљива мења, док се остале независне променљиве држе фиксно. На пример, време је независна променљива, док продаја и брзина зависе од одређених фактора. Отуда је циљ утврдити однос између њих двоје.
може ли конструктор бити приватан
Постоје одређене једначине у регресионом моделу, а то је линеарна, мултиваријантна и логистичка регресија. Логистичка регресија слична је регресији у којој постоје две променљиве, па се самим тим сврстава у пробабилистички статистички модел. Користи се за описивање параметара квалитативног модела одговора.
У дијаграму поменутом у видео запису, линија уводи два појма - један који је на линији и други који није. Они који су удаљени од линије имају грешку. Ово је удаљеност између стварне вредности (плаве тачке) и предвиђене вредности (црна линија). Циљ моделирања, било у било ком облику, је минимизирање ових грешака, а то је покушај премошћавања јаза између њих двоје. Постоје и друге технике за разумевање теорије.
Разумевање аналитике у послу
Читав рад аналитике своди се на 3 једноставна модела - предиктивни, дескриптивни и модел одлучивања. Као што и само име говори, оно омогућава схватање будућности. На пример, пад система, кредитна способност, превара спадају у предиктивни модел који данас стиче светску популарност. С друге стране, постоје описни модели и модели одлучивања који постоје већ дуже време. Дескриптивни модел омогућава да се карактеришу подаци, при чему се могу проценити БДП и просечна стопа очекиваног живота у земљи. Такође је истраживачке природе, где купац даје податке и проблем се анализира. Купцу се даје увид у проблем, а затим се користи модел одлуке након чега се предлажу одређене оптимизације. Модел има циљ који није ништа друго до оптимизација.
позив референцом у ц ++
Имате питање за нас? Спомените их у одељку за коментаре и јавићемо вам се.
Повезани постови: