Ի՞նչ է կանխատեսող վերլուծության տվյալների հանքարդյունաբերությունը:
Ի՞նչ է կանխատեսող վերլուծության տվյալների հանքարդյունաբերությունը:
Anonim

Սահմանում. Տվյալների հանքարդյունաբերություն լայնորեն օգտակար օրինաչափությունների և միտումների հայտնաբերման գործընթացն է տվյալները հավաքածուներ. Կանխատեսող վերլուծություն Սա տվյալների մեծ հավաքածուներից տեղեկատվության արդյունահանման գործընթաց է՝ ապագա արդյունքների վերաբերյալ կանխատեսումներ և գնահատումներ կատարելու համար: Կարևորություն. Օգնեք հասկանալ հավաքվածը տվյալները ավելի լավ.

Նաև հարցրեցին, թե ինչն է կանխատեսող տվյալների մայնինգում:

Տվյալների կանխատեսող հանքարդյունաբերություն է տվյալների հանքարդյունաբերություն որը արվում է բիզնես ինտելեկտի օգտագործման կամ այլ նպատակներով տվյալները կանխատեսել կամ կանխատեսել միտումները: Այս տեսակի տվյալների հանքարդյունաբերություն կարող է օգնել բիզնես առաջնորդներին ավելի լավ որոշումներ կայացնել և կարող է արժեք ավելացնել վերլուծական թիմի ջանքերին:

Նմանապես, ո՞րն է կանխատեսող վերլուծության նպատակը: Կանխատեսող վերլուծություն տվյալների, վիճակագրական ալգորիթմների և մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի օգտագործումն է՝ պատմական տվյալների հիման վրա ապագա արդյունքների հավանականությունը բացահայտելու համար: Այն նպատակ դա տեղի է ունեցել իմանալուց այն կողմ անցնելն է՝ ապագայում տեղի ունենալու լավագույն գնահատական տալը:

Նաև գիտեք, թե ինչ է նշանակում կանխատեսող վերլուծություն:

Վանգի Բիլի կողմից: Կանխատեսող վերլուծություն գոյություն ունեցող տվյալների հավաքածուներից տեղեկատվություն քաղելու պրակտիկա է՝ օրինաչափությունները որոշելու և ապագա արդյունքներն ու միտումները կանխատեսելու նպատակով: Կանխատեսող վերլուծություն չի ասում ձեզ, թե ինչ կլինի ապագայում:

Ինչպե՞ս է կատարվում կանխատեսող վերլուծությունը:

Կանխատեսող վերլուծություն օգտագործում է պատմական տվյալներ ապագա իրադարձությունները կանխատեսելու համար: Սովորաբար, պատմական տվյալներն օգտագործվում են մաթեմատիկական մոդել կառուցելու համար, որն արտացոլում է կարևոր միտումները: Դա կանխատեսող Այնուհետև մոդելն օգտագործվում է ընթացիկ տվյալների վրա՝ կանխատեսելու, թե ինչ կլինի հետո, կամ առաջարկելու գործողություններ, որոնք պետք է ձեռնարկվեն օպտիմալ արդյունքների համար:

Խորհուրդ ենք տալիս:

Ո՞ր լեզուն է օգտագործվում տվյալների գիտության և առաջադեմ վերլուծության համար:

Ո՞ր լեզուն է օգտագործվում տվյալների գիտության և առաջադեմ վերլուծության համար:

Պիթոն Նմանապես, ո՞ր լեզուն է լավագույնը տվյալների գիտության համար: Ծրագրավորման լավագույն 8 լեզուները, որոնք յուրաքանչյուր տվյալների գիտնական պետք է տիրապետի 2019 թվականին Պիթոն. Python-ը չափազանց տարածված ընդհանուր նպատակ է, դինամիկ և լայնորեն օգտագործվող լեզու է տվյալների գիտության համայնքում:

Ի՞նչ տեսակի տեղեկատվության է արտադրում տվյալների հանքարդյունաբերությունը:

Ի՞նչ տեսակի տեղեկատվության է արտադրում տվյալների հանքարդյունաբերությունը:

Տվյալների հանքարդյունաբերությունը վերաբերում է տվյալների միջև չկասկածված/նախկինում անհայտ հարաբերությունների հայտնաբերմանը: Դա բազմաբնույթ հմտություն է, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցում, վիճակագրություն, AI և տվյալների բազայի տեխնոլոգիա: Տվյալների հանքարդյունաբերության միջոցով ստացված պատկերացումները կարող են օգտագործվել մարքեթինգի, խարդախության հայտնաբերման և գիտական բացահայտման համար և այլն:

Ի՞նչ է ոչ ռեկուրսիվ կանխատեսող վերլուծության տեխնիկան:

Ի՞նչ է ոչ ռեկուրսիվ կանխատեսող վերլուծության տեխնիկան:

Կանխատեսող վերլուծությունը ռեկուրսիվ ծագման վերլուծության հատուկ ձև է, որտեղ հետընթաց չի պահանջվում, այնպես որ սա կարող է կանխատեսել, թե որ արտադրությունն օգտագործել մուտքագրման տողը փոխարինելու համար: Ոչ ռեկուրսիվ կանխատեսող վերլուծություն ortable-ի վրա հիմնված հայտնի է նաև որպես LL(1) վերլուծիչ: Այս վերլուծիչը հետևում է ամենաձախ ածանցմանը (LMD)

Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:

Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:

Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ

Ի՞նչ է կանխատեսող և նկարագրական տվյալների հանքարդյունաբերությունը:

Ի՞նչ է կանխատեսող և նկարագրական տվյալների հանքարդյունաբերությունը:

Descriptive Analytics-ը օգտագործում է տվյալների համախմբման և տվյալների արդյունահանման տեխնիկան՝ ձեզ գիտելիքներ տալու անցյալի մասին, սակայն Predictive Analytics-ը օգտագործում է վիճակագրական վերլուծություն և կանխատեսման տեխնիկա՝ ապագան իմանալու համար: Կանխատեսող մոդելում այն նույնացնում է անցյալի և գործարքային տվյալների մեջ հայտնաբերված օրինաչափությունները՝ ռիսկերն ու ապագա արդյունքները գտնելու համար: