R के साथ बिजनेस एनालिटिक्स में सांख्यिकीय मॉडलिंग

यह ब्लॉग आर के साथ बिजनेस एनालिटिक्स में सांख्यिकीय मॉडल को उजागर करता है

आर के साथ बिजनेस एनालिटिक्स

बिजनेस एनालिटिक्स का मुख्य फोकस व्यापार के लिए नई अंतर्दृष्टि विकसित करना और प्रदर्शन का आकलन करना है। बिजनेस एनालिटिक्स और इसकी विभिन्न तकनीकों के बारे में पर्याप्त बात की गई है। बिजनेस एनालिटिक्स में सांख्यिकी को कैसे लागू किया जाता है, इसकी सबसे अधिक समझ आवश्यक है।





सांख्यिकीय मॉडलिंग क्या है?

सांख्यिकीय मॉडलिंग गणितीय समीकरणों के रूप में चर के बीच संबंधों की औपचारिकता है। यह मूल रूप से चर का पता लगाने के बारे में है। यह वर्णन करता है कि एक या एक से अधिक चर एक या एक से अधिक चर से कैसे संबंधित हैं। यहां, चर सटीक रूप से संबंधित नहीं हैं, लेकिन स्टोकैस्टिक रूप से संबंधित हो सकते हैं।

सरल शब्दों में, एक चर एक विशेषता के अलावा कुछ भी नहीं है। एक विशेषता एक व्यक्ति की ऊंचाई, वजन और आयु बन जाती है। प्रकृति में ऊँचाई और उम्र संभावित है। 30 साल के व्यक्ति के पास 4 फीट लंबा होने की संभावना अधिक होती है। इसी तरह, जब आप एक ऐसे व्यक्ति के बारे में जानते हैं जो 13 वर्ष की आयु का है, तो उसके 6 फीट लंबे होने की संभावना अधिक होती है।



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सांख्यिकीय मॉडलिंग का पूरा उद्देश्य अनुसंधान के बारे में नहीं है, यह अंततः समाधानों को एक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए नीचे आता है। इसमें डेटा का विश्लेषण करना और विभिन्न परिस्थितियों में इसे लागू करना शामिल है। वीडियो में चर्चा किए गए विषय इस प्रकार हैं:

1. सांख्यिकीय मॉडलिंग क्या है
2. रिग्रेशन मॉडलिंग क्या है
3. एनालिटिक्स को समझना

रिग्रेशन मॉडलिंग क्या है?

जैसा कि सांख्यिकीय मॉडलिंग के बारे में उपरोक्त पंक्तियों में उल्लेख किया गया है, इस सिद्धांत का एक महत्वपूर्ण और बुनियादी कारक रिग्रेशन मॉडलिंग है। रिग्रेशन मॉडलिंग सभी दो चर के बीच संबंधों को सोर्स करने के बारे में है। अधिक विशेष रूप से, प्रतिगमन किसी को यह समझने में मदद करता है कि स्वतंत्र चर में से किसी एक पर निर्भर चर का मूल्य कैसे बदलता है, जबकि अन्य स्वतंत्र चर को निर्धारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, समय एक स्वतंत्र चर है जबकि बिक्री और वेग कुछ कारकों पर निर्भर हैं। इसलिए, लक्ष्य दोनों के बीच संबंध का पता लगाना है।



प्रतिगमन मॉडल में कुछ समीकरण हैं, यह रैखिक, बहुभिन्नरूपी और लॉजिस्टिक प्रतिगमन है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन रिग्रेशन के समान है जिसमें दो वैरिएबल होते हैं, इसलिए खुद को एक संभाव्य सांख्यिकीय मॉडल के रूप में वर्गीकृत करते हैं। इसका उपयोग गुणात्मक प्रतिक्रिया मॉडल के मापदंडों का वर्णन करने में किया जाता है।

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वीडियो में वर्णित आरेख में, रेखा दो अवधारणाओं का परिचय देती है-एक जो लाइन पर है और दूसरी जो नहीं है। लाइन से दूर वालों में त्रुटि है। यह वास्तविक मूल्य (ब्लू डॉट्स) और अनुमानित मूल्य (काली रेखा) के बीच की दूरी है। मॉडलिंग का लक्ष्य, किसी भी रूप में हो, इन त्रुटियों को कम करना है, जो कि दोनों के बीच की खाई को पाटने और पाटने की है। सिद्धांत को समझने के लिए अन्य तकनीकें हैं।

बिजनेस में एनालिटिक्स को समझना

एनालिटिक्स का पूरा संचालन 3 सरल मॉडल- भविष्यनिष्ठ, वर्णनात्मक और निर्णय मॉडल को उबालता है। जैसा कि नाम से पता चलता है, यह भविष्य को समझने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, सिस्टम की विफलता, ऋण पात्रता, धोखाधड़ी भविष्य कहनेवाला मॉडल के तहत आते हैं जो आज विश्वव्यापी लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है। दूसरी ओर, वर्णनात्मक और निर्णय मॉडल हैं जो लंबे समय से अस्तित्व में हैं। एक वर्णनात्मक मॉडल डेटा को चिह्नित करने में सक्षम बनाता है, जिसमें देश की जीडीपी और औसत जीवन प्रत्याशा दर का अनुमान लगाया जा सकता है। यह प्रकृति में भी खोजपूर्ण है, जहां एक ग्राहक डेटा प्रदान करता है और समस्या का विश्लेषण किया जाता है। ग्राहक को समस्या के बारे में जानकारी दी जाती है और फिर निर्णय मॉडल का उपयोग किया जाता है, जिसके बाद कुछ अनुकूलन प्रस्तावित किए जाते हैं। मॉडल में एक लक्ष्य है जो अनुकूलन के अलावा कुछ भी नहीं है।

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