Публикации по теме 'data-analytics'


Раскрытие возможностей анализа главных компонентов (PCA)
Идеи, приложения и соображения Введение: В обширной области анализа данных анализ основных компонентов (АГК) представляет собой мощную технику, которая предлагает глубокое понимание и упрощает сложные структуры данных. PCA широко используется в различных областях, включая обработку изображений, финансы, генетику и социальные науки, и это лишь некоторые из них. Уменьшая размерность многомерных наборов данных, PCA позволяет нам обнаруживать закономерности, понимать взаимосвязи и..
Прогноз чемпионата мира по футболу на основе данных за предыдущие годы
Исследовательский анализ данных охватывает базовый анализ набора данных за предыдущий год с подробностями о победах на чемпионате мира по футболу. анализ данных, а затем начать с установки необходимых библиотек для анализа данных. pip install pandas_profiling Затем установите необходимые библиотеки для анализа данных. импортировать панд как pd импортировать pandas_profiling description() используется для отображения общей информации о наборе данных. head(5) и tail(5)..
Линейная регрессия :
Введение в модель непрерывного прогнозирования данных Линейная регрессия — это широко используемый статистический метод для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он предполагает линейную связь между независимыми переменными (признаками) и зависимой переменной (целью). Простое уравнение линейной регрессии можно представить как: y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + … + bn * xn Где: y: зависимая переменная (цель), b0 :..
Как использовать аналитику данных для обнаружения и предотвращения мошенничества в вашем бизнесе?
Сегодня огромные объемы данных входят и выходят из нашего бизнеса каждый день. Предприятия должны иметь возможность отслеживать и анализировать использование своих данных, чтобы определить, существует ли вероятность несанкционированного использования информации компании или существуют нарушения безопасности, требующие срочного реагирования. Просматривая данные из различных источников, включая записи об удержании пользователей, использование мобильных приложений, активность на веб-сайте,..
Данные в режиме реального времени: как они меняют способ работы бизнеса
Данные в режиме реального времени — это данные, которые обрабатываются и анализируются по мере их создания, что позволяет компаниям принимать более быстрые и обоснованные решения. Данные в режиме реального времени приобретают все большее значение в последние годы, поскольку предприятия стремятся получить конкурентное преимущество, быстро реагируя на изменения в поведении клиентов, рыночных тенденциях и внутренних операциях. В этой статье мы рассмотрим концепцию данных в режиме реального..
Тест Колмогорова – Смирнова (тест KS) в Python
Тест KS используется для проверки того, следуют ли два непрерывных распределения одному и тому же распределению или нет. Ниже приведен код Python для выполнения теста KS. # Импорт библиотек import numpy as np import seaborn as sns from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt # Генерация нормальной случайной величины X x = stats.norm.rvs(size= 100) #Нарисуйте график оценки плотности ядра для X sns.kdeplot(np.array(x),bw = 0,5) plt.show() # Используйте функцию..
Сравнение алгоритма K-NN и наивного Байеса в классификации сахарного диабета
Познакомьтесь с машинным обучением Машинное обучение  – это метод анализа данных, который автоматизирует создание аналитических моделей. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее о том, что машины должны иметь возможность учиться и адаптироваться на основе опыта. Большое внимание в исследованиях машинного обучения уделяется тому, как автоматически распознавать сложные закономерности и принимать разумные решения на основе данных. Машинное обучение делится на..