Phân tích kinh doanh với R
Trọng tâm cốt lõi của Phân tích kinh doanh là phát triển những hiểu biết mới về hoạt động kinh doanh và đánh giá hiệu suất. Đã có đủ thông tin về Phân tích kinh doanh và các kỹ thuật khác nhau của nó. Điều cần thiết nhất là hiểu kỹ về cách áp dụng thống kê trong Phân tích kinh doanh.
sự khác biệt giữa quá tải và ghi đè trong java
Mô hình thống kê là gì?
Mô hình thống kê là việc chính thức hóa mối quan hệ giữa các biến dưới dạng phương trình toán học. Về cơ bản nó là về việc tìm ra biến. Nó mô tả cách một hoặc nhiều biến có liên quan đến một hoặc nhiều biến khác. Ở đây, các biến không liên quan chính xác nhưng có thể liên quan ngẫu nhiên.
Nói một cách đơn giản hơn, một biến không là gì ngoài một thuộc tính. Một thuộc tính trở thành chiều cao, cân nặng và tuổi của một người. Chiều cao và tuổi tác có tính xác suất. Một người 30 tuổi có cơ hội cao hơn 4 ft. Tương tự, khi bạn nhận thức được một người 13 tuổi, thì khả năng người đó cao hơn 6 ft.
Toàn bộ mục đích của mô hình thống kê không phải là về nghiên cứu, mà cuối cùng là cung cấp cái nhìn sâu sắc về các giải pháp. Nó liên quan đến việc phân tích dữ liệu và áp dụng nó trong các trường hợp khác nhau. Các chủ đề thảo luận trong video như sau:
1. Mô hình thống kê là gì
2. Mô hình hồi quy là gì
3. Hiểu về Analytics
Mô hình hồi quy là gì?
Như đã đề cập trong các dòng trên về mô hình thống kê, một yếu tố quan trọng và cơ bản trong lý thuyết này là Mô hình hồi quy. Mô hình hồi quy là tất cả về tìm nguồn cung cấp mối quan hệ giữa hai biến. Cụ thể hơn, hồi quy giúp người ta hiểu giá trị của biến phụ thuộc thay đổi như thế nào trong khi bất kỳ biến độc lập nào thay đổi, trong khi các biến độc lập khác được giữ cố định. Ví dụ, thời gian là một biến số độc lập trong khi doanh số và vận tốc phụ thuộc vào các yếu tố nhất định. Do đó, mục tiêu là tìm hiểu mối quan hệ giữa hai người.
Có một số phương trình nhất định trong mô hình hồi quy, nó là hồi quy tuyến tính, đa biến và logistic. Hồi quy logistic tương tự như hồi quy trong đó có hai biến, do đó tự phân loại nó như một mô hình thống kê xác suất. Nó được sử dụng để mô tả các tham số của mô hình phản hồi định tính.
các tính năng của java 9 với các ví dụ
Trong sơ đồ được đề cập trong video, đường thẳng giới thiệu hai khái niệm - một là trên đường và một là không. Những cái ở xa dòng có một lỗi. Đây là khoảng cách giữa giá trị thực tế (các chấm màu xanh) và giá trị dự đoán (đường màu đen). Mục tiêu của mô hình hóa, dù ở bất kỳ hình thức nào là giảm thiểu những sai sót này, tức là cố gắng thu hẹp khoảng cách giữa hai điều này. Có những kỹ thuật khác để hiểu lý thuyết.
Hiểu về phân tích trong kinh doanh
Toàn bộ hoạt động của phân tích tổng hợp thành 3 mô hình đơn giản - Mô hình dự đoán, mô tả và quyết định. Như tên cho thấy, nó cho phép người ta hiểu được tương lai. Ví dụ, lỗi hệ thống, tín dụng đáng tin cậy, gian lận thuộc mô hình dự đoán ngày nay đang trở nên phổ biến trên toàn thế giới. Mặt khác, có những mô hình mô tả và quyết định đã tồn tại từ lâu. Mô hình mô tả cho phép người ta mô tả dữ liệu, trong đó, GDP và tỷ lệ tuổi thọ trung bình của một quốc gia có thể được ước tính. Nó cũng mang tính chất khám phá, nơi khách hàng cung cấp dữ liệu và vấn đề được phân tích. Khách hàng được cung cấp một cái nhìn sâu sắc về vấn đề và sau đó mô hình quyết định được sử dụng sau đó sẽ đề xuất một số tối ưu hóa nhất định. Mô hình có một mục tiêu không gì khác ngoài tối ưu hóa.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Đề cập đến họ trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan:
c ++ sắp xếp mảng