Analisis Perniagaan dengan R
Fokus utama Analisis Perniagaan adalah mengembangkan wawasan baru untuk perniagaan dan menilai prestasi. Sudah banyak yang diperkatakan mengenai Analisis Perniagaan dan pelbagai tekniknya. Yang paling diperlukan adalah pemahaman menyeluruh tentang bagaimana statistik diterapkan dalam Analisis Perniagaan.
cara menamatkan kaedah di java
Apa itu Pemodelan Statistik?
Pemodelan Statistik adalah formalisasi hubungan antara pemboleh ubah dalam bentuk persamaan matematik. Ini pada dasarnya adalah untuk mengetahui pemboleh ubah. Ia menerangkan bagaimana satu atau lebih pemboleh ubah berkaitan dengan satu atau lebih pemboleh ubah lain. Di sini, pemboleh ubah tidak berkaitan dengan tepat tetapi boleh berkaitan secara stokastik.
Dalam istilah yang lebih sederhana, pemboleh ubah tidak lain hanyalah atribut. Atribut menjadi tinggi badan, berat badan dan usia seseorang. Ketinggian dan usia adalah kebarangkalian. Orang yang berumur 30 tahun mempunyai peluang lebih tinggi untuk tingginya 4 kaki. Begitu juga, apabila anda mengetahui seseorang yang berumur 13 tahun, dia mempunyai peluang lebih tinggi untuk tingginya 6 kaki.
Keseluruhan tujuan pemodelan statistik bukan mengenai penyelidikan, ia akhirnya bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai penyelesaian. Ini melibatkan menganalisis data dan menerapkannya dalam keadaan yang berbeza. Topik yang dibincangkan dalam video adalah seperti berikut:
1. Apa itu pemodelan Statistik
2. Apa itu Pemodelan Regresi
3. Memahami Analisis
Apa itu Pemodelan Regresi?
Seperti yang disebutkan di baris di atas mengenai pemodelan statistik, faktor penting dan asas dalam teori ini adalah Pemodelan Regresi. Pemodelan regresi adalah mengenai sumber hubungan antara dua pemboleh ubah. Lebih khusus lagi, regresi membantu seseorang memahami bagaimana nilai pemboleh ubah bersandar berubah sedangkan salah satu pemboleh ubah bebas berbeza, sementara pemboleh ubah bebas lain tetap tetap. Contohnya, masa adalah pemboleh ubah bebas sementara penjualan dan halaju bergantung pada faktor-faktor tertentu. Oleh itu, tujuannya adalah untuk mengetahui hubungan antara keduanya.
Terdapat persamaan tertentu dalam model regresi, ia adalah regresi linear, multivariate dan logistik. Regresi logistik serupa dengan regresi di mana terdapat dua pemboleh ubah, oleh itu mengklasifikasikan dirinya sebagai model statistik probabilistik. Ini digunakan dalam menggambarkan parameter model tindak balas kualitatif.
apakah tag br dalam html
Dalam rajah yang disebutkan dalam video, garis memperkenalkan dua konsep-satu yang berada di garis dan yang lain yang tidak. Kesalahan yang jauh dari talian mempunyai ralat. Ini adalah jarak antara nilai sebenar (titik biru) dan nilai yang diramalkan (garis hitam). Matlamat pemodelan, baik dalam bentuk apa pun adalah untuk meminimumkan kesalahan ini, yaitu berusaha dan merapatkan jurang antara keduanya. Terdapat teknik lain untuk memahami teori.
Memahami Analisis dalam Perniagaan
Keseluruhan operasi analisis merangkumi 3 model mudah - Model ramalan, deskriptif dan keputusan. Seperti namanya, ini memungkinkan seseorang memahami masa depan. Sebagai contoh, kegagalan sistem, kelayakan kredit, penipuan berada di bawah model ramalan yang semakin popular di seluruh dunia hari ini. Sebaliknya, terdapat model deskriptif dan keputusan yang telah wujud sejak sekian lama. Model deskriptif membolehkan seseorang mencirikan data, di mana, KDNK negara dan kadar jangka hayat purata dapat dianggarkan. Ini juga bersifat eksplorasi, di mana pelanggan memberikan data dan masalahnya dianalisis. Pelanggan diberi pandangan mengenai masalah tersebut dan kemudian model keputusan digunakan setelah pengoptimuman tertentu dicadangkan. Model ini mempunyai sasaran yang tidak lain hanyalah pengoptimuman.
Ada soalan untuk kami? Sebutkannya di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.
Catatan berkaitan:
melaksanakan barisan keutamaan di java