数据分析是通过收集、转化和组织信息来得出结论和做出决策的过程。它包括描述性、预测性、诊断性和规范性分析,涉及数据的计划、捕获、管理、分析、归档和销毁。有效的数据驱动决策需要分析技能、公平性和合适的工具,如电子表格和数据可视化。
数据分析主要分为四种类型:描述性分析用于总结历史数据;诊断性分析用于找出结果原因;预测性分析通过统计模型预测未来趋势;处方性分析结合数据和模型推荐行动以达成目标。
本文介绍了2020年的“大数据基本算法”系列课程中的“预测性分析:分类”课程内容,包括投影片、投影片大纲和相关教材。课程目标是建立可解释的分类预测模型,并使用模型预测未知案例。强调机器学习在处理真实世界未知数据中的重要用途。鼓励读者分享对分类中哪个主题更感兴趣的意见。希望这些教材能帮助对机器学习和预测性分析感兴趣的朋友取得进步。
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