Применение многомерных распределений

Продвинутая теория вероятностей: неопределённость в данных

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Роль вероятности и распределений в бизнес-решениях

• Оценка неопределённости
• Анализ рисков
• Более обоснованные решения на основе данных

Обзор курса

Глава 1

Продвинутая теория вероятностей для бизнес-решений

Глава 2

Измерение неопределённости и управление ею

Глава 3

Методы симуляции для поддержки решений

Необходимые знания и навыки

• Базовые знания статистики
• Рекомендуемый курс DataCamp: Introduction to Statistics

Одномерные распределения

• Вероятности для одной переменной
• Обобщение данных и принятие взвешенных решений
• Однако реальные данные, как правило, сложнее

Многомерные распределения

• Две переменные и более взаимодействуют и изменяются совместно
• Более глубокий анализ данных

Совместная вероятность

• Сочетания значений разных переменных в один момент времени
• Насколько вероятно их одновременное наступление?

Пример: кофейня

• Понимание поведения клиентов
  • Сколько тратит клиент?
  • Сколько времени он проводит в заведении?
• По отдельности:
  • Средний чек: $5
  • Среднее время: 30 минут
• В совокупности:
  • Клиенты, остающиеся дольше часа, тратят на 30% больше

Пример: кофейня

Время в заведении	Средние расходы ($)
< 30 минут	$5,00
30 – 60 минут	$6,00
> 60 минут	$6,50

$$ $$

• Используйте для планирования акций: скидки, удобные места

Давайте потренируемся!

Продвинутая теория вероятностей: неопределённость в данных