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预测型数据分析_周彩慧

数据分析的四种类型:

1. 描述型分析 (descriptive)

2. 诊断型分析 (diagnostic)

3. 预测型分析 (predictive)

4. 归约型分析(prescriptive)

1. 描述型分析

描述发生了什么(what's happening in my

business)。例如客户群中30%是女性,客户群中45%是本地人等等。

2. 诊断型分析。

描述为什么会发生?why is it happening?

为什么游戏玩家会流失,在哪个环节流失,玩多长时间后流失。

3. 预测型分析

可能会发生什么,what's likely to happen?

某一事件未来会不会发生,还需要多久会发生。预测性模型通常需要使用多个变量数据进行预测。例如年龄越大,心脏病的发作的几率越大。

4. 归约型分析

我需要做什么? what do i need to

do?。规约型分析模型利用“已经发生的事件”,“事件发生的原因”,“可能发生的事件”综合分析,帮助用户决定需要采取的最佳行动。例如,导航软件的选择最佳路径【路途距离,每段路程的限速,当前拥堵情况等】

预测模型

预测模型分两类。

1. 分类模型 (classification

model),例如某个客户是否会离开,某人是否会对某个优惠活动作出响应。通常这类模型返回的结果是0或1。

2. 回归模型(regression model),下一年度某个客户会带来的收益。返回结果是一个数值。

常见预测模型

1. 决策树 (decison trees). 决策树依据属性不断进行分类。

2.

回归(线性和逻辑)。线性回归,自变量和因变量之间的线性关系。逻辑回归。逻辑回归是用来计算“事件=success”和“事件=failure”的概率。

3. 神经网络。特别适合非线性关系的数据。

预测型分析流程

1.

定义项目。确定项目的输出,范围,业务目标,需要使用的数据集。

2. 收集数据。

3.

整理数据。指为了达到效果,对数据进行检查,清洗,转换数据。

4.

统计分析。使用标准的统计模型验证假设和猜想。

5. 建模。建立模型对未来进行预测。

6. 部署。

7. 模型监控。

预测模型算法

1. time series algorithms

2. regression algorithms

3. association algorithms

4. clustering algorithms

5. decision trees algorithms

6. outlier detection algorithms

7. neural network algorithms

8. ensemble models

9. factor analysis

10. naive bayes

11. support vector machines

12. uplift modeling

13. survival analysis

[1]

[2] s://www.predictiveanalyticstoday.com/what-is-predictive-analytics/

[3] s://www.predictiveanalyticstoday.com/predictive-modeling/

[4]

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原文链接:http://www.chddh.com/xindetihui/20180612/2227454.html 更新时间:2018-06-12 11:24
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