Video: Ի՞նչ է կանխատեսող վերլուծության տվյալների հանքարդյունաբերությունը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
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:
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:
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:
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:
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:
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: