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返现网-Rpython101:高级统计分析

2020-12-04 22:40虚拟主机 人已围观

简介博客数据分析并不新鲜。公司长期以来一直在存储和跟踪数字。从基本的电子表格开始,已经发展到透视表、SQL查询等高级编码语言。随着这一演变的每一步,企业都有权从简单地描...

R&python101:高级统计分析

博客数据分析并不新鲜。公司长期以来一直在存储和跟踪数字。从基本的电子表格开始,已经发展到透视表、SQL查询等高级编码语言。随着这一演变的每一步,企业都有权从简单地描述已经发生的事情转变为更全面地了解事情发生的原因,更好地预测下一步会发生什么。随着数据团队越来越先进,他们越来越接近执行决策者,大数据局,共同确定将优化结果的操作步骤。使用R和Python进行高级统计分析SQL是一种描述性语言;它在回答有关正在发生的事情的问题方面做得很好。R和Python允许团队回答关于为什么会发生某些事情的问题。这种分析方法的演变意味着管理人员需要基于数据的理解什么才是真正有意义的。您的数据团队需要能够识别与预期业务结果正相关的变量。单独使用SQL不允许这样做,但是像R这样的语言可以用一行代码来处理这种类型的查询。为了说明使用这些语言编写高级分析是多么容易,请看下面的图片。左侧是SQL代码,用于确定两个变量之间的相关性。在同一类型的矩阵中,一次可以分析同一个矩阵的关系。将更高级的语言整合到您的数据方法中为更强大的管理人员对话打开了大门。R和Python帮助您的团队发现以前不可见的模式,并帮助您量化您的发现,以轻松说明它们的重要性。想象一下,你的团队的任务是找到减少客户流失的方法。使用Sisense的高级语言支持,下载返利,您可以将一个数据表从SQL传递到R中,并在尽可能多的变量之间运行关联。任何显示出足够强的相关性的因素都将是识别与流失之间因果关系的一个很好的起点。为了建立因果关系,您的团队可以根据这些变量对操作调整提出有根据的建议。这些假设可以经过一段时间的检验,任何在统计上有显著改进的东西都可以正式应用到你公司的流程中。这是一个简单的方法,以消除噪音,并准确指出什么是推动你的业务。这些新语言为分析师提供了工具,使他们能够寻找他们认为相关的联系,同时仍然允许数据成为最终的决策者。为了使统计分析更上一层楼,拥有熟练科学家的数据团队可以使用新语言进行详细的预测分析,如逻辑回归和聚类分析,这些分析可用于为更高级的建议创建机器学习模型。更好的是,这些语言是由成千上万的专家创建和改进的,云服务器 免费,新的功能经常出现。将R和Python作为数据团队分析的一部分,大数据能做什么,是确保您始终能够访问可用的最佳工具的好方法。针对云数据团队的Sisense高级统计分析对于Sisense用户来说,数据可以很容易地从SQL传递到R或Python中,在R或Python中可以对数据进行分析和可视化,然后再将其传递回正式的仪表板进行分发、协作和表示。以这些语言提供的图书馆代表了该领域数千名最有技能的专业人士和学者的结合。对于云数据团队来说,Sisense最漂亮的一点是,我们的敏捷平台允许仪表盘即时刷新以显示新信息。不需要下载任何新信息或重新运行报表来获得新的可视化效果。这种方法允许团队中最熟练的数据科学家避免重复做同一项工作,从而使他们能够自由地进行更复杂的分析,从而更深入地了解新兴业务需求。该模型的总体效果是,每个分析师、员工和高管都可以从公司最先进的科学家的角度来查看数据。要了解更多关于您的数据团队如何使用R和Python来发现隐藏的细节,请下载我们的指南。标记:数据团队

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Tags: 高级  统计分析  Rpython101 

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