Analisis Bisnis dengan R
Fokus inti Business Analytics adalah mengembangkan wawasan baru untuk bisnis dan menilai kinerja. Sudah cukup banyak pembicaraan tentang Analisis Bisnis dan berbagai tekniknya. Yang paling dibutuhkan adalah pemahaman menyeluruh tentang bagaimana statistik diterapkan dalam Analisis Bisnis.
Apa itu Pemodelan Statistik?
Pemodelan Statistik adalah formalisasi hubungan antar variabel dalam bentuk persamaan matematika. Ini pada dasarnya tentang mencari tahu variabel. Ini menjelaskan bagaimana satu atau lebih variabel terkait dengan satu atau lebih variabel lain. Di sini, variabel tidak terkait secara akurat tetapi mungkin terkait secara stokastik.
Dalam istilah yang lebih sederhana, variabel tidak lain adalah atribut. Atribut menjadi tinggi, berat, dan usia seseorang. Tinggi dan usia bersifat probabilistik. Orang berusia 30 tahun memiliki peluang lebih tinggi untuk memiliki tinggi 4 kaki. Demikian pula, saat Anda mengetahui seseorang yang berusia 13 tahun, dia memiliki peluang lebih tinggi untuk memiliki tinggi 6 kaki.
metode sortir c ++
Seluruh tujuan pemodelan statistik bukanlah tentang penelitian, pada akhirnya turun untuk memberikan wawasan tentang solusi. Ini melibatkan analisis data dan menerapkannya dalam keadaan yang berbeda. Topik yang dibahas dalam video tersebut adalah sebagai berikut:
1. Apa itu pemodelan statistik
2. Apa itu Pemodelan Regresi
3. Memahami Analytics
Apa itu Pemodelan Regresi?
Sebagaimana disebutkan pada baris di atas tentang pemodelan statistik, faktor penting dan mendasar dalam teori ini adalah Pemodelan Regresi. Pemodelan regresi adalah tentang mencari hubungan antara dua variabel. Lebih khusus lagi, regresi membantu seseorang memahami bagaimana nilai variabel dependen berubah sementara salah satu variabel independen bervariasi, sedangkan variabel independen lainnya tetap. Misalnya, waktu adalah variabel independen sedangkan penjualan dan kecepatan bergantung pada faktor-faktor tertentu. Oleh karena itu, tujuannya adalah untuk mengetahui hubungan keduanya.
Terdapat persamaan tertentu dalam model regresi yaitu regresi linier, multivariat dan logistik. Regresi logistik mirip dengan regresi dimana terdapat dua variabel, oleh karena itu menggolongkan dirinya sebagai model statistik probabilistik. Ini digunakan dalam mendeskripsikan parameter model respons kualitatif.
parse file xml di java
Dalam diagram yang disebutkan dalam video, garis tersebut memperkenalkan dua konsep - satu yang ada di garis dan yang lainnya tidak. Yang jauh dari garis mengalami kesalahan. Ini adalah jarak antara nilai sebenarnya (titik biru) dan nilai prediksi (garis hitam). Tujuan dari pemodelan, baik dalam bentuk apapun adalah untuk meminimalkan kesalahan ini, yaitu untuk mencoba menjembatani kesenjangan antara keduanya. Ada teknik lain untuk memahami teori tersebut.
Memahami Analytics dalam Bisnis
Seluruh operasi analitik bermuara pada 3 model sederhana- Model prediktif, deskriptif, dan keputusan. Seperti namanya, ini memungkinkan seseorang untuk memahami masa depan. Misalnya, kegagalan sistem, kelayakan kredit, penipuan berada di bawah model prediksi yang mendapatkan popularitas di seluruh dunia saat ini. Di sisi lain, ada model deskriptif dan model keputusan yang sudah ada sejak lama. Model deskriptif memungkinkan seseorang untuk mengkarakterisasi data, di mana PDB suatu negara dan tingkat harapan hidup rata-rata dapat diperkirakan. Ini juga bersifat eksplorasi, di mana pelanggan memberikan data dan masalah dianalisis. Pelanggan diberi wawasan tentang masalah dan kemudian model keputusan digunakan setelah optimasi tertentu diusulkan. Model tersebut memiliki target yang tidak lain adalah pengoptimalan.
bagaimana menggunakan alert di javascript
Ada pertanyaan untuk kami? Sebutkan mereka di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait: