Áp dụng xác suất có điều kiện

Xác suất nâng cao: Bất định trong dữ liệu

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Hiểu xác suất có điều kiện

• Xác suất sự kiện B xảy ra khi sự kiện A đã xảy ra
• Ví dụ:
  • Khách đã xem trang sản phẩm (sự kiện A)

Hiểu xác suất có điều kiện

• Xác suất sự kiện B xảy ra khi sự kiện A đã xảy ra
• Ví dụ:
  • Khách đã xem trang sản phẩm (sự kiện A)
  • Khách có mua không? (sự kiện B)

Ứng dụng thực tế của xác suất có điều kiện

• Phân tích giữ chân khách hàng:
  • Khách có gia hạn nếu đã dùng tính năng cao cấp?
• Phát hiện gian lận:
  • Giao dịch có gian lận nếu chi tiêu bất thường?
• Tối ưu chuỗi cung ứng:
  • Xác suất trễ khi thời tiết xấu?

Cập nhật xác suất với định lý Bayes

• Cập nhật xác suất theo bằng chứng mới
• Bắt đầu với: xác suất tiên nghiệm + dữ liệu mới + khả năng xảy ra

Cập nhật xác suất với định lý Bayes

• Cập nhật xác suất theo bằng chứng mới
• Bắt đầu với: xác suất tiên nghiệm + dữ liệu mới + khả năng xảy ra
• Kết thúc với: xác suất hậu nghiệm

Mô hình Bayes và ra quyết định

• Cập nhật liên tục khi có dữ liệu mới
• Quản lý bất định và dữ liệu thiếu
• Thích ứng và cải thiện quyết định

Ví dụ: phát hiện gian lận

• Mô hình Bayes theo dõi gian lận thẻ tín dụng
  • Xác suất tiên nghiệm theo ngành: 2%
• Giao dịch mới
  • Hành vi chi tiêu đột biến
    • Có ở 85% giao dịch gian lận
    • Chỉ 5% giao dịch hợp lệ
  • Xác suất hậu nghiệm tăng mạnh lên 25.8%
• Giao dịch bị gắn cờ để rà soát

Ayo berlatih!

Xác suất nâng cao: Bất định trong dữ liệu