Prädiktive Modellierung: Prädiktive Analytik und explorative Datenanalyse
Predictive Analytics
| Fortgeschritten
- 9 Videos | 43m 8s
- Verdient ein Abzeichen
Entdecken Sie in diesem Kurs mit 9 Videos das maschinelle Lernen, prädiktive Analysen, explorative Datenanalysen und verschiedene Arten von Datensätzen und Variablen. Entdecken Sie, wie man mithilfe von Python-Frameworks Vorhersagemodelle implementiert und fehlende Werte und Ausreißer verwaltet. Zu den in diesem Kurs behandelten Schlüsselkonzepten gehören die prädiktive Analyse, ein Zweig der fortgeschrittenen Analyse, und ihr Prozessablauf sowie das Erlernen, wie analytische Basistabellen zur Erstellung und Bewertung von Analysemodellen verwendet werden können. Anschließend erfahren Sie, welche geschäftlichen Probleme mithilfe der prädiktiven Modellierung gelöst werden können und wie Sie prädiktive Modelle mit dem Python-Framework erstellen. Zudem lernen Sie die wesentlichen Funktionen der explorativen Datenanalyse kennen. Dann erfahren Sie etwas über Datensätze, Datensammlungen, die dem Inhalt einer einzelnen Datenbank oder einer einzelnen statistischen Datenmatrix entsprechen, und lernen die Variablen der verschiedenen Datensatztypen kennen, einschließlich univariater, bivariater und multivariater Daten und analytischer Ansätze, die mit ihnen umgesetzt werden können. Abschließend lernen Sie Methoden kennen, mit denen Sie fehlende Werte und Ausreißer in Datensätzen verwalten können.
LERNINHALTE
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Definition der prädiktiven analytik und beschreibung ihres prozessablaufs
Beschreiben der analytischen basistabelle und wie sie zur erstellung und bewertung von analysemodellen verwendet werden kann
Identifizieren der geschäftsprobleme, die mithilfe der prädiktiven modellierung gelöst werden können
Vorhersagemodelle mit dem python-framework erstellen -
Wesentliche merkmale der explorativen datenanalyse nennen
Univariate, bivariate und multivariate daten und analyseverfahren beschreiben, die mit ihnen durchgeführt werden können
Methoden für den umgang mit fehlenden werten und ausreißern in datensätzen bestimmen
Anwendungen der prädiktiven analytik nennen, analytische basistabellen beschreiben, prädiktive modelle auflisten und methoden zur variablenauswahl nennen
IN DIESEM KURS
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1m 57s
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8m 19sIn diesem Video erfahren Sie, wie man die prädiktive Analytik definiert und den Prozessablauf beschreibt. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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3. Analytische Basistabelle5m 4sNach Abschluss dieses Videos werden Sie in der Lage sein, eine analytische Basistabelle zu beschreiben und zu erklären, wie sie zur Erstellung und Bewertung von Analysemodellen verwendet werden kann. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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4. Geschäftsprobleme und prädiktive Modellierung7m 45sIdenfizieren der Geschäftsprobleme, die sich mitmilfe der prädiktiven Modellierung beheben lassen, und Konsultieren der Ressourcen, die den Prozess erklären. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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5. Prädiktive Modellierung mit Python3m 56sIn diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit dem Python-Framework prädiktive Modelle erstellen können. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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6. Explorative Datenanalyse3m 46sNach diesem Video können Sie die wesentlichen Merkmale der explorativen Datenanalyse nennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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7. Typen von Datensätzen und Variablen6m 19sNach Abschluss dieses Videos werden Sie in der Lage sein, univariate, bivariate und multivariate Daten und die damit umsetzbaren Analyseverfahren zu beschreiben. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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8. Verwaltung fehlender Werte und Ausreißer4m 5sNach Abschluss dieses Videos werden Sie in der Lage sein, Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern in Datensätzen zu bestimmen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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9. Übung: Prädiktive Modellierung mit Python1m 57sNach Abschluss dieses Videos werden Sie in der Lage sein, Anwendungen der prädiktiven Analytik zu nennen, analytische Basistabellen zu beschreiben, prädiktive Modelle aufzulisten und die Methoden der Variablenauswahl zu nennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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