Persönliche Finanzen

Die Rolle der Statistik beim maschinellen Lernen - Dummies

Einige Online-Sites würden Sie glauben machen, dass Statistiken und maschinelles Lernen sind zwei völlig verschiedene Technologien. Zum Beispiel, wenn Sie Statistik vs. Machine Learning lesen, kämpfen Sie! Sie haben den Eindruck, dass die beiden Technologien nicht nur unterschiedlich, sondern geradezu feindselig gegenüberstehen. Tatsache ist, dass Statistiken und maschinelles Lernen ein ...

Auf Cross-Validierung im maschinellen Lernen zurückgreifen - Dummies

Manchmal erfordert maschinelles Lernen, dass Sie auf Kreuzvalidierung zurückgreifen. Ein auffälliges Problem bei der Aufteilung von Zug- und Testsätzen besteht darin, dass Sie eine Verzerrung in Ihren Tests einführen, da Sie die Größe Ihrer In-Sample-Trainingsdaten reduzieren. Wenn Sie Ihre Daten aufteilen, halten Sie möglicherweise einige nützliche Beispiele aus dem Training heraus. ...

Suche nach Daten mit dem Bundesdatenportal - Dummies

, Bevor Sie nach Daten suchen, um Daten zu extrahieren .. gov, das Bundesdatenportal, müssen Sie eines verstehen: Es gibt keine Daten auf der Website. Daten. gov beherbergt einen Datenkatalog, eine Liste von Datensatznamen mit Details wie Beschreibungen, Formaten und URLs zum Abrufen von Daten und zusätzlichen Informationen. Die Daten selbst ...

ÄHnlichkeit Metriken in Data Science verwendet - Dummies

Sowohl Clustering und Klassifizierung basieren auf der Berechnung der Ähnlichkeit oder Differenz zwischen zwei Datenpunkte. Wenn Ihr Datensatz numerisch ist - nur aus Zahlenfeldern und Werten besteht - und in einem n-dimensionalen Diagramm dargestellt werden kann, gibt es verschiedene geometrische Metriken, mit denen Sie Ihre mehrdimensionalen Daten skalieren können. Eine n-dimensionale Darstellung ...

Einsteigen, um zu sehen, was Sie wissen sollten, wenn Sie anfangen in Data Science - Dummies

Big Data ist der Begriff für Daten mit unglaublichem Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Herkömmliche Datenbanktechnologien sind nicht in der Lage, Big Data zu handhaben - mehr innovative, datengestützte Lösungen sind erforderlich. Beachten Sie die folgenden Kriterien, um Ihr Projekt auf seine Eignung als Big Data-Projekt zu prüfen: Volumen: Zwischen 1 Terabyte / Jahr und 10 Petabyte / Jahr Geschwindigkeit: ...

Zeitliche Analyse zur Kriminalprävention und -überwachung - Dummies

Die zeitliche Analyse von Kriminalitätsdaten erzeugt Analysen, die Muster beschreiben. kriminelle Aktivitäten basierend auf der Zeit. Sie können Daten zur zeitlichen Kriminalität analysieren, um präskriptive Analysen zu entwickeln, entweder über herkömmliche Mittel zur Kriminalitätsanalyse oder über einen Ansatz der Datenwissenschaft. Wenn Sie wissen, wie Sie präskriptive Analysen aus zeitlichen Kriminalitätsdaten erstellen können, können Sie Entscheidungsunterstützung für ...

Die 9 Gesetze des Data Mining: Ein Referenzhandbuch - Dummies

Der bahnbrechende Data Miner Thomas Khabaza entwickelte seine "Neun Gesetze des Data Mining", um neue Data Miner anzuleiten, wenn sie sich an die Arbeit machen. Dieser Nachschlagewerk zeigt Ihnen, was jedes dieser Gesetze für Ihre tägliche Arbeit bedeutet. 1. Gesetz des Data Mining oder "Business Goals Law": Geschäftsziele sind der Ursprung aller Daten ...

Streudiagramme: Grafische Technik für statistische Daten - Dummies

Im Gegensatz zu einem Stamm-Blatt-Diagramm Streudiagramm soll die Beziehung zwischen zwei Variablen zeigen. Es kann schwierig sein zu sehen, ob es eine Beziehung zwischen zwei Variablen gibt, indem man nur die Rohdaten betrachtet, aber mit einem Streudiagramm werden alle Muster, die in den Daten existieren, viel leichter zu sehen sein. A scatter ...

Das Big Data Paradox - Dummies

Sie finden eine Nuance über Big Data Analysen. Es geht wirklich um kleine Daten. Während dies verwirrend und der ganzen Prämisse widersprechend erscheinen mag, sind kleine Daten das Produkt der Big-Data-Analyse. Dies ist kein neues Konzept, und es ist auch nicht fremd für Leute, die Datenanalysen für eine beliebige Länge von ...

Läuft in Parallel Python für Data Science - Dummies

Die meisten Computer sind heute Multicore (zwei oder mehr Einzelpaket), einige mit mehreren physikalischen CPUs. Eine der wichtigsten Einschränkungen von Python ist, dass standardmäßig ein einzelner Kern verwendet wird. (Es wurde zu einer Zeit erstellt, als einzelne Kerne die Norm waren.) Data Science-Projekte erfordern eine Menge von ...

D3. js Bibliothek für Datenvisualisierung - Dummies

D3. js ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die seit ihrer ersten Veröffentlichung im Jahr 2011 die Welt der Datenvisualisierung im Sturm erobert hat. Sie wurde von Mike Bostock, dem bekannten Datenvisualisierungs-Guru und Grafik-Editor für die New York Times, entwickelt. Mit dieser Bibliothek können Sie hochwertige datengetriebene Dokumente (D3) in einem ...

Scraping, Sammeln und Handhaben von Data Science Tools - Dummies

Unabhängig davon, ob Sie Daten zur Unterstützung eines Unternehmens benötigen Analyse oder ein aufkommendes Journalismusstück, Web-Scraping kann Ihnen helfen, interessante und einzigartige Datenquellen aufzuspüren. Beim Web-Scraping richten Sie automatisierte Programme ein und lassen sie das Web nach den benötigten Daten durchforsten. Hier finden Sie kostenlose Tools, mit denen Sie scrapen können ...

Stamm-und-Blatt-Plots: Grafische Technik für statistische Daten - Dummies

Räumliche Crime Prediction und Monitoring - Dummies

Sie können GIS-Technologien, Datenmodellierung und erweiterte räumliche Statistiken verwenden, um Informationen zu erstellen. Produkte zur Vorhersage und Überwachung krimineller Aktivitäten. Räumliche Daten sind Tabellendaten, die mit räumlichen Koordinateninformationen für jeden Datensatz im Datensatz versehen sind. Häufig haben räumliche Datasets auch ein Feld, das für jedes Datum ein Datum / Uhrzeit-Attribut angibt.

Lösen realer Probleme mit Nearest Neighbor Algorithmen - Dummies

Hierarchische Clustering-Algorithmen - und Nearest-Neighbor-Methoden insbesondere - werden ausgiebig verwendet, um Werte aus Mustern in Geschäftsdaten des Einzelhandels zu verstehen und zu schaffen. In den folgenden Abschnitten werden zwei mächtige Fälle vorgestellt, in denen diese einfachen Algorithmen verwendet werden, um die Verwaltung und Sicherheit im täglichen Einzelhandel zu vereinfachen. K-Nearest-Neighbor-Algorithmen in ...

Die Auswirkungen von Streaming-Daten und CEP auf Big Data - Dummies

Sowohl Streaming-Daten als auch komplexes Ereignis Die Verarbeitung hat enorme Auswirkungen darauf, wie Unternehmen Big Data strategisch nutzen können. Mit Streaming-Daten können Unternehmen diese Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren, um einen unmittelbaren Einblick zu erhalten. Es erfordert oft einen zweistufigen Prozess, um die wichtigsten Ergebnisse weiter zu analysieren, die ...

Text Analytics Tools für Big Data - Dummies

Hier ist eine Übersicht über einige der Spieler in der Textanalyse groß Datenmarkt. Manche sind klein, andere sind bekannte Namen. Manche nennen das, was sie tun, Big-Data-Text-Analysen, andere nennen es einfach Textanalysen. Attensity für Big Data Attensity ist eines der ursprünglichen Textanalysedienstleister ...

Das Problem mit dem Vertrauen auf nur eine vorhersagende Analyse - Dummies

Wie Sie wahrscheinlich schon erraten haben, ist prädiktive Analytik nicht eine Einheitsgröße - noch sind die Ergebnisse ein für allemal. Damit die Technik richtig funktioniert, müssen Sie sie im Lauf der Zeit immer wieder anwenden - Sie benötigen also einen Gesamtansatz, der gut zu Ihrem Unternehmen passt. Der Erfolg Ihres Predictive-Analytics-Projekts hängt von mehreren Faktoren ab ...

Das Was in Datenjournalismus - Dummies

Das was im Datenjournalismus ist, bezieht sich auf das Wesentliche der Geschichte. In allen Formen des Journalismus muss ein Journalist unbedingt auf den Punkt kommen können. Halten Sie es klar, präzise und leicht verständlich. Stellen Sie beim Erstellen von Datenvisualisierungen zu Ihrem Datenjournalismus sicher, dass die visuelle Geschichte einfach ist ...

Die Grenzen der Daten in Predictive Analytics - Dummies

Wie bei vielen Aspekten eines Geschäftssystems, Daten ist eine menschliche Schöpfung - daher ist es wahrscheinlich, dass sie ihre Verwendbarkeit begrenzt, wenn Sie sie zum ersten Mal erhalten. Hier finden Sie eine Übersicht über einige Einschränkungen, mit denen Sie wahrscheinlich konfrontiert werden: Die Daten können unvollständig sein. Fehlende Werte, selbst das Fehlen eines Abschnitts oder eines substantiellen ...

Die Bedeutung von Clustering und Klassifizierung in Data Science - Dummies

Der Zweck von Clustering- und Klassifikationsalgorithmen ist Sinn und Nutzen von großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Wenn Sie mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeiten, ist es nur sinnvoll, die Daten in logische Gruppierungen aufzuteilen, bevor Sie versuchen, sie zu analysieren. Clustering und ...

Time Reihenanalyse in der statistischen Analyse von Big Data - Dummies

Eine Zeitreihe ist eine Reihe von Beobachtungen einer einzelnen Variable, die über die Zeit gesammelt wurde. Bei der Zeitreihenanalyse können Sie die statistischen Eigenschaften einer Zeitreihe verwenden, um die zukünftigen Werte einer Variablen vorherzusagen. Es gibt viele Arten von Modellen, die entwickelt werden können, um das Verhalten einer ...

Das MapReduce-Programmierparadigma - dummies

MapReduce ist ein Programmierparadigma, das eine parallele verteilte Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. , sie in Sätze von Tupeln umwandeln und dann diese Tupel in kleinere Tupelgruppen kombinieren und reduzieren. In Anlehnung an Laien wurde MapReduce entwickelt, um Big Data zu nutzen und paralleles verteiltes Rechnen zu verwenden, um große Datenmengen zu erzeugen ...

Die Arten der Datenvisualisierungen - Dummies

Eine Datenvisualisierung ist eine visuelle Darstellung, die dazu dient, die Bedeutung zu vermitteln. und Bedeutung von Daten und Daten Einblicke. Da Datenvisualisierungen für ein ganzes Spektrum von unterschiedlichen Zielgruppen, unterschiedlichen Zwecken und unterschiedlichen Qualifikationsniveaus konzipiert sind, besteht der erste Schritt zum Entwerfen einer großartigen Datenvisualisierung darin, Ihre Zielgruppe zu kennen. ...

Die Daten und Geschichten in Datenjournalismus - Dummies

Sind für einige Orte immer relevanter als andere. Woher kommt eine Geschichte und wohin geht sie? Wenn Sie diese wichtigen Fakten im Auge behalten, sind die Publikationen, die Sie entwickeln, für ihre Zielgruppe relevanter. Der Aspekt "wo" im Datenjournalismus ist etwas unklar, weil er ...

Tipps für das Erstellen von Bereitstellungsmodellen für Predictive Analytics - Dummies

, Um eine erfolgreiche Bereitstellung des Vorhersagemoduls zu gewährleisten Modell, das Sie erstellen, müssen Sie sehr früh über die Bereitstellung nachdenken. Die Geschäftsinteressenten sollten Einfluss darauf haben, wie das endgültige Modell aussieht. Stellen Sie daher zu Beginn des Projekts sicher, dass Ihr Team die erforderliche Genauigkeit des beabsichtigten Modells bespricht ...

Die Rolle der traditionellen ETL in Big Data - Dummies

Die eTL-Tools kombinieren drei wichtige Funktionen (Extrahieren, Transformieren , load) erforderlich, um Daten aus einer Big-Data-Umgebung zu erhalten und in eine andere Datenumgebung zu bringen. Traditionell wurde ETL für die Stapelverarbeitung in Data Warehouse-Umgebungen verwendet. Data Warehouses bieten Geschäftsanwendern die Möglichkeit, Informationen zu konsolidieren, um Daten zu analysieren und zu berichten ...

Das When in Data Journalism - Dummies

Wie das alte Sprichwort sagt, ist Timing alles. Es ist eine wertvolle Fähigkeit zu wissen, wie man alte Daten so aufbereitet, dass sie für eine moderne Leserschaft interessant sind. Ebenso ist es im Datenjournalismus unerlässlich, die kontextuelle Relevanz im Auge zu behalten und zu wissen, wann der optimale Zeitpunkt für die Erstellung und Veröffentlichung einer bestimmten Story ist. Wann ...

Traditionelle und erweiterte Analysen für Big Data - Dummies

Was macht Ihr Unternehmen nun mit allen Daten in allen seine Formen? Big Data erfordert je nach dem zu lösenden Problem viele unterschiedliche Ansätze zur Analyse, traditionell oder fortgeschritten. Einige Analysen werden ein traditionelles Data Warehouse verwenden, während andere Analysen erweiterte Vorhersageanalysen nutzen werden. Big Data ganzheitlich zu verwalten erfordert viele ...

Trainieren, validieren und testen im maschinellen Lernen - Dummies

In einer perfekten Welt könnten Sie ein Test zu Daten, von dem Ihr Maschinenlernalgorithmus noch nie gelernt hat. Das Warten auf neue Daten ist jedoch nicht immer zeit- und kostensparend. Als erstes einfaches Hilfsmittel können Sie Ihre Daten nach dem Zufallsprinzip in Trainings- und Testsets aufteilen. Die gebräuchliche Trennung ist ...

Die wichtigste Data Mining Skill - Dummies

Die Entdeckungen eines Data Miners haben nur dann einen Wert, wenn ein Entscheider bereit ist, Handeln Sie auf sie. Als Data Miner wird Ihre Wirkung nur so groß sein wie Ihre Fähigkeit, jemanden - einen Kunden, eine Führungskraft, einen Regierungsbürokraten - von der Wahrheit und Relevanz der Informationen, die Sie teilen müssen, zu überzeugen. ...

Was sind die Schlüsseleigenschaften eines Datensatzes? - Dummies

Vor der Durchführung jeglicher Art von statistischer Analyse ist das Verständnis der Art der analysierten Daten wesentlich. Sie können EDA verwenden, um die Eigenschaften eines Datasets zu ermitteln, um die geeignetsten statistischen Methoden für die Daten zu ermitteln. Sie können verschiedene Arten von Eigenschaften mit EDA-Techniken untersuchen, darunter die folgenden: Die ...

Visualisierung mit Knime und RapidMiner für Machine Learning - Dummies

Menschen haben eine schreckliche Zeit, abstrakte Daten zu visualisieren, und Manchmal wird maschinelles Lernen extrem abstrakt. Sie können ein grafisches Ausgabe-Tool verwenden, um zu visualisieren, wie die Daten tatsächlich angezeigt werden. Knime und RapidMiner zeichnen sich dadurch aus, dass sie Ihnen helfen, qualitativ hochwertige Grafiken zu erstellen. Ihre Verwendung für verschiedene Arten von Daten ...

Mit dem Python-Ökosystem für Data Science - Dummies

Müssen Sie Bibliotheken laden, um Data-Science-Aufgaben auszuführen in Python. Hier finden Sie eine Übersicht über die Bibliotheken, die Sie für die Datenwissenschaft verwenden können. Diese Bibliotheken können für den Datenwissenschaftler mehrere Funktionen ausführen. Zugriff auf wissenschaftliche Werkzeuge mithilfe von SciPy Der SciPy-Stapel enthält eine Reihe anderer Bibliotheken, die Sie auch herunterladen können.

Mit räumlichen Statistiken zur Vorhersage von Umweltvariationen über Raum hinweg - Dummies

Von Natur aus umweltfreundlich Variablen sind ortsabhängig: Sie ändern sich mit Änderungen der geografischen Position. Der Zweck der Modellierung von Umgebungsvariablen mit räumlichen Statistiken besteht darin, genaue räumliche Vorhersagen zu ermöglichen, sodass Sie diese Vorhersagen verwenden können, um Probleme im Zusammenhang mit der Umgebung zu lösen. Die räumliche Statistik unterscheidet sich von der Naturressourcenmodellierung, da sie sich auf ...

Was ist das Zentrum der Daten? - Dummies

Sie identifizieren das Zentrum eines Datensatzes mit mehreren verschiedenen Zusammenfassungsmaßen. Dazu gehören die großen drei: Mittelwert, Median und Modus. Sie berechnen den Mittelwert eines Datensatzes, indem Sie die Werte aller Elemente aufaddieren und durch die Gesamtanzahl der Elemente dividieren. Angenommen, ein kleiner Datensatz besteht aus der Nummer ...

Webbasierte Visualisierungstools - Dummies

Diese beiden Datenvisualisierungstools sind Ihre Zeit zum Auschecken wert. Diese Tools sind etwas anspruchsvoller als viele andere verfügbare, aber mit dieser Raffinesse kommt mehr anpassbare und anpassbare Ausgänge. Weben Sie sich ein wenig Web-basierte Analyse- und Visualisierungsumgebung, oder Weave, ist die Idee von Dr. Georges ...

Was ist Hadoop? - dummies

Hadoop ist ein Open-Source-Datenverarbeitungs-Tool, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Hadoop ist derzeit das beste Programm für die Handhabung großer Datenmengen und -datensorten, da es groß angelegte Berechnungen kostengünstiger und flexibler macht. Mit der Einführung von Hadoop wurde die Massendatenverarbeitung erheblich erweitert.

Was ist Business-Centric Data Science? - Dummies

Innerhalb des Unternehmens dient Data Science dem gleichen Zweck wie Business Intelligence - um Rohdaten in Business-Insights umzuwandeln, die Führungskräfte und Manager verwenden können, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Datenquellen haben, die möglicherweise nicht vollständig sind und Sie wollen ...

Datenquellen von Regierungen auf der ganzen Welt - Dummies

Die Vereinigten Staaten sind nur eine von vielen Regierungen, die Daten austauschen Mit der Öffentlichkeit. Während Sie nicht genau die gleiche Auswahl an Daten aus allen Ländern finden werden, werden Sie feststellen, dass die meisten Nationen Daten zu teilen haben. Es gibt auch einige zwischenstaatliche und gemeinnützige Organisationen, die internationale Datenquellen anbieten. OFFSTATS. ...