Рекомендуєте деякі книги / статті / посібники для введення прогностичної аналітики?

Який навчальний матеріал ви б запропонували особі CS / початківцю статистику / початківцю математику, щоб взяти участь у прогностичній аналітиці?

Не потрібно називати це прогнозованою аналітикою :) У нього вже є два назви: статистика та обмін даними.

Книга статистики для початківців: Статистика простої англійської
книги розширених статистик: Багатоваріантний аналіз,
книга з видобутку даних про волосся : Я досі не знайшов чудового, але в Data Mining by Witten все в порядку.

Не переплутайте всі деталі. Загалом ви можете виконати лише стільки речей:

1. передбачити реальне число (регресія)
2. передбачити ціле число (класифікація)
3. моделювання (те саме, що і два вище, але модель зрозуміла людям)
4. групувати подібні спостереження (кластеризація)
5. групують подібні фактори (факторний аналіз)
6. опишіть один фактор
7. описати зв'язок між численними факторами (кореляція, асоціація тощо)
8. на основі вибірки визначте, чи відрізняється величина популяції від іншої
9. проектування експериментів та обчислення розміру вибірки

Щасти!

Перейдіть на сторінку http://www.vaultanalytics.com/books

Вони написали книгу про те, що таке прогнозні моделі, коли використовувати які тести / моделі та як їх створити в Excel. Я використовую це щодня у своїй роботі. Я думаю, що це надзвичайно корисно.

Читання цього зараз: прогнозована аналітика: Microsoft Excel

Конрад Карлберг

Опубліковано Que 2 липня 2012 року.

• ISBN-10: 0-7897-4941-6 ISBN-13: 978-0-7897-4941-3

Я ще не закінчив її читати, але поки це гарне введення в тему для нестатевої людини. Він починається досить базовим як із статистичними концепціями, так і з функціональністю Excel і будується звідти.

На фронті "Статистика" йдеться про досить здорове обговорення використання рухомих середніх значень та згладжування, щоб допомогти визначити сигнал / шум у часових рядах.

На фронті Excel пояснюється, як будувати моделі за допомогою вищезазначених концепцій (а не просто забивати типову лінію тренда Excel на графіку), а також використовувати деякі додаткові функціональні можливості Excel (наприклад, Solver та аналіз даних).

Я написав книгу на цю тему:

"Прогнозована аналітика: сила передбачити, хто буде натискати, купувати, брехати чи гинути", доктор наук Ерік Зігель. (Вілі, лютий 2013 р.)

Більше інформації: http://www.thepredictionbook.com

The Fiscal Times розмістив уривок як статтю: http://www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

Є й інші уривки, доступні на веб-сайті книги вище.

Повідомте мене, якщо у вас є питання щодо книги!

Навколо є досить багато книг. Наведене вище все досить добре. Я також зробив книгу, присвячену спеціально аналітичній прогностиці в сфері роздрібної торгівлі та фінансових послуг.

Фінлай, Стівен (2012). Кредитний підрахунок, моделювання відповідей та рейтинг страхування. Практичний посібник з прогнозування поведінки клієнтів. Basingstoke: Palgrave Macmillan. ISBN 0-230-34776-2.

Це, звичайно, не є математичною книжкою "Hard core", але вона дає основний вступ до таких ключових методів, як логістична регресія, нейронні мережі тощо. Зокрема, вона зосереджена на всьому процесі розробки моделі. Починаючи з планування проектів і переходячи до впровадження та моніторингу модельної публікації в прямому ефірі.

На додаток до моєї попередньої записки - я просто хотів би повідомити людям про мою нову книгу: прогнозована аналітика, обмін даними та великі дані. Міфи, хибні уявлення та методи зараз вичерпані. Доступно в Amazon та всіх хороших книжкових магазинах:

http://www.amazon.co.uk/s/ref=nb_sb_noss_1?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=predictive+analytics

Ерік - твою книгу рекомендується прочитати.