5 Tehnici de analiza importante pentru oamenii de stiinta de date pentru analize cantitative

5 tipuri de analize si semnificatia lor cu utilizarea

Analiza si pasii implicati in analiza sunt foarte importanti pentru a ajunge la concluzia corecta. escorte dristor Acesta va ajuta la obtinerea sensului din datele brute pentru care se straduieste cea mai mare parte a lumii. escorte in tg jiu Acest lucru ne aduce la discutarea diferitelor tipuri de analize si a importantei lor in analiza datelor. matrimoniale pub24 Pentru a fi sinceri, cunoasterea lor va oferi o profunzime a intelegerii pentru a utiliza acelasi lucru in mediul real si pentru a avea avantaj asupra celorlalti. curve baraolt

Diferite tipuri de analize

Analize descriptive

Aceasta este prima etapa in analiza afacerilor in zilele noastre. dame de companie lugoj Aceasta etapa va oferi o analiza destul de buna despre datele brute. dame de companie matura Se considera ca este nevoie de timp si este important sa obtineti o intelegere a primului nivel al datelor. matrimoniale sibiu publi24

Aceasta va trece prin datele istorice si va ajuta la analiza tiparelor / tendintelor existente ca informatie. escorte cluj publi24



Gaseste raspunsuri la intrebarile deja aparute. anunturi matrimoniale arad

In mod simplu, scaneaza datele trecute, intelege datele istorice si extrage tiparele din acestea. matrimoniale public Ar putea fi denumita analiza post mortem si foarte eficienta pentru raportarea managementului. dame de companie calarasi Cazurile de utilizare sunt gruparea, gasirea relatiei, adica reguli de asociere si statistici rezumative. imfree matrimoniale



Este, de asemenea, vazut ca una dintre activitatile consumatoare de timp pentru analize, cu o valoare adaugata nu prea mare ca rezultat. filme porno curve de pe strada In opinia mea, este o etapa foarte initiala pentru a obtine semnificatia corecta a datelor, dar foarte util pentru a concluziona ceva care se poate dovedi gresit sau corect folosind alte analize in etapele ulterioare. telegrafonline matrimoniale

In cuvinte simple, analiza descriptiva ofera agregate si numere utile pentru a avea detalii concludente despre datele brute. matrimoniale casatorii craiova Ar putea fi numarare, percentila, frecvente pentru diferite grupuri etc. anunturi escorte pitesti Termeni cheie:

  1. Privind inapoi
  2. Concentrat pe descrieri si comparatii
  3. Detectarea si descrierea modelului
  4. Categorizarea MECE (reciproc excludenta si colectiv exhaustiva)
  5. Dezvoltarea categoriilor bazate pe asemanari si diferente (segmentare)

Analize predictive

Aceasta este chiar urmatoarea faza dupa descrierea datelor in analiza datelor. cannot extrude a self intersecting curve Dupa cum sugereaza un nume, va ajuta sa raspundeti la intrebarile care sunt probabil sa se intample. anunturi matrimoniale romania cu poze Da, este foarte important sa descrieti datele si sa lasati datele sa vorbeasca pentru dvs. escorte bistrita nasaud



  • escorte sub 18 ani brasov
  • gazeta de sud matrimoniale
  • escorte clij
  • anuntul 24 matrimoniale
  • site-uri matrimoniale gratuite
  • babe curve porno
  • publi.24 matrimoniale
  • curve pe chat
  • anunturi escorte ramnicu valcea
  • matrimoniale roman
  • anunturi matrimoniale romania gratuite
  • escorte 40 ani
  • publi 24 dame de companie
  • escorte salonta
  • curve piata unirii
  • escorte bulgaria
  • curve caracal
  • escorte prahova forum
  • porno curve romania
  • escorte 69





, vazand agregatele si rezumatul acestora. curve in actiune Cu alte cuvinte, invatarea din datele istorice din faza anterioara combinata cu reguli, algoritmi pentru a prezice probabilitatea lucrurilor care se intampla in situatia data. dame de companie drasov

Aceasta faza se refera la aplicarea regulilor la invataturile dvs. curve sexuale din datele istorice pentru a oferi raspunsuri la intrebarile de probabilitate de a se intampla anumite lucruri.

Cazurile de utilizare sunt cele mai bune oferte urmatoare, analiza riscului de dezactivare si de reinnoire etc.

  1. Privind inainte
  2. Concentrat pe predictii nediscrete ale starilor, relatiei si modelelor viitoare
  3. Descrierea distributiei de probabilitati si a probabilitatilor setului de rezultate de predictie
  4. Aplicatie model
  5. Previziuni nediscrete (prognoze comunicate in distributii de probabilitate)

Analize prescriptive

Acesta este cel mai important pas in analiza datelor. Si poate fi considerat ca ultimul pas in analiza datelor pentru a ajunge la concluzie. Dupa cum sugereaza un nume, acest pas depaseste predictia in faza anterioara, pentru a sugera actiuni sau pasi care sa foloseasca cel mai mult aceste predictii. Aceasta analiza este destul de capabila sa ofere avantajele si dezavantajele predictiilor si pasilor pentru remedierea acestora. In cuvinte simple, acesti pasi vor folosi pasii anteriori si vor sugera actiuni pentru a-l folosi cel mai mult.

Analiza prescriptiva este ultimul pas in analiza care prescrie setul de actiuni pentru a utiliza predictiile in beneficiul dvs. Acesta va putea raspunde la intrebari nu numai ce si cand, ci si de ce!

In lumea moderna, invatarea automata a devenit cuvantul cheie, dar analiza prescriptiva este in continuare cea mai subutilizata tehnica. Acest lucru va poate oferi raspunsuri si solutii, dar majoritatea industriilor nu sunt mature pentru a accepta algoritmii care sugereaza actiuni grosiere. As spune mai degraba ca se maturizeaza practic intr-un ritm rapid, dar va dura mult timp pentru a continua cu schimbarea mentalitatii si a metodelor rudimentare. Totusi, vad ca acesta este cel mai important pas care este capabil sa ofere sau sa indrume in luarea deciziilor.

Si, desigur, puteti corela cu usurinta acest lucru cu orice caz de utilizare si utilizati acest lucru. Cazurile de utilizare evita churn-ul clientilor, atrag mai multi clienti si oferte care vor da mai mult avantaj etc. Sper ca aceste metode sunt folosite cu siguranta la scara larga de industria de vanzare online si de diferite lanturi alimentare pentru a-si exploata pietele respective. Termeni cheie:

  1. Privind inainte
  2. Concentrat pe decizii optime pentru situatii viitoare
  3. Reguli simple modelelor complexe care se aplica in mod automat sau programatic
  4. Predictie discreta a membrilor individuali ai setului de date pe baza asemanarilor si diferentelor
  5. Optimizare si reguli de decizie pentru evenimente viitoare