Прогнозна аналітика

Вступ до Data Literacy

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Огляд аналітики

Огляд аналітики

Вступ до Data Literacy

Навіщо прогнозна аналітика?

  • Передбачати найімовірніші результати
  • Прогнозувати процес або послідовність
  • Оцінювати невідоме на основі наявної інформації

 

Обережно: будь-які прогнози мають певну невизначеність

Збільшення: прогнозна аналітика

Вступ до Data Literacy

Поширені методи

  • Моделі машинного навчання
    • На класифікації
      • Прогнозування скасувань підписок
    • На регресії
      • Прогнозування цін на житло за характеристиками району
  • Прогнозування часових рядів
    • Прогнозування динаміки виручки від продажів
  • Прогнозний аналіз тексту
    • Визначення, чи є лист спамом

Приклад часового ряду

Вступ до Data Literacy

Прогнозне моделювання

Кроки побудови прогнозної моделі

  • Дані ділять на тренувальний і тестовий набори для побудови моделі
  • Прогнози інтерпретують і оцінюють на тесті за наперед визначеними метриками, як-от точність (частка правильних прогнозів)
Вступ до Data Literacy

Кейс: переможець Чемпіонату світу

Яка команда найімовірніше виграє наступний чемпіонат світу FIFA?

  • Доберіть релевантні змінні: рейтинги команд і гравців, позиції в рейтингу, складність матчів
  • Побудуйте модель, щоб оцінити ймовірність перемоги або виходу до певних стадій

 

Використайте інсайти, щоб оцінити ймовірність перемоги для кожної країни

Кубок світу і м'яч

Вступ до Data Literacy

Давайте потренуємось!

Вступ до Data Literacy

Preparing Video For Download...