Descripción
Este libro le proporcionará la información fundamental que necesita para crear, usar y validar modelos predictivos simples, y le sugerirá los tipos de problemas comerciales del mundo real que puede resolver con esos modelos.
Está diseñado para ser lo más simple posible, proporcionando información básica, práctica e inmediatamente aplicable para usuarios comerciales nuevos en el mundo del modelado predictivo.
En resumen:
Una introducción y algunos fundamentos para un buen análisis
Un esquema de proceso para que el análisis sea rápido y efectivo
Una descripción de algunos de los modelos y métodos predictivos más utilizados, y cómo se relacionan con las preguntas comerciales
Secciones completas de "Cómo hacerlo", que incluyen tutoriales paso a paso de Excel y errores comunes a evitar
Nuestro enfoque es el siguiente:
Primero, presentar los fundamentos del análisis. Estos son los conceptos básicos para realizar un análisis bueno y preciso, y será importante tener en cuenta estos principios al crear modelos predictivos.
Segundo, explicar el proceso que le permitirá seguir algunos pasos sencillos y predefinidos para crear sus propios modelos predictivos. Este es un flujo de proceso "general" destinado a brindarle un procedimiento básico a seguir sin importar el tipo de modelo predictivo que necesite crear.
Por último, esta guía le ofrece una visión en profundidad de varias técnicas de modelado predictivo, organizadas según el tipo de datos que tenga y el tipo de preguntas que intente responder. Esta sección constituye la mayor parte del libro, y la explicación de cada modelo le dice cómo es el modelo predictivo, para qué se puede usar, las suposiciones necesarias para usar el modelo, un proceso a seguir para crearlo (incluidas instrucciones paso a paso en Excel), una explicación de algunos errores comunes a tener en cuenta y una sección sobre el análisis de sus resultados.
El proceso de modelado que aprenderá es el siguiente:
1. Elija un modelo predictivo de acuerdo con la pregunta comercial.
2. Verifique si se cumplen todas las condiciones para el modelo.
3. Realice el análisis.
4. Verifique la significación estadística y el ajuste.
5. Valide el modelo predictivo.
6. Refine el modelo predictivo.
Los modelos básicos que cubrimos en este texto:
Regresión general (lineal, multivariante, exponencial, logarítmica, polinómica, series temporales)
Regresión logística
ANOVA (prueba t, ANOVA de una y dos vías)
Chi-cuadrado
Estos modelos cubren cuatro casos de predicción comunes que encontrará:
Predecir un resultado numérico con variables explicativas numéricas
Predecir un resultado sí o no con variables explicativas numéricas
Predecir un resultado numérico con variables explicativas categóricas
Predecir un resultado categórico con variables explicativas categóricas
Lo que no obtendrá en este libro:
Explicaciones estadísticas complejas
Matemáticas complejas
Modelos predictivos complejos (léase: el aprendizaje automático no está cubierto)
Python, R u otros lenguajes de codificación utilizados para el modelado
Lo que sí obtendrá en este libro:
Estadísticas simples
Matemáticas simples
Modelos predictivos simples
Procedimientos de modelado usando Excel
Sugerencias sobre cómo aplicar esto a situaciones comerciales reales
Además, este libro puede o no mencionar a los wombats.
Autor: Curtis Seare
Editorial: Publicado de forma independiente
Publicado: 26/01/2019
Páginas: 90
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.51lbs
Tamaño: 11.02h x 8.50w x 0.19d
ISBN13: 9781795224734
ISBN10: 1795224738
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
Este título no es retornable