प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स दर्ज करने के लिए कुछ किताबें / लेख / गाइड सुझाएं?


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भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी में प्राप्त करने के लिए आप एक सीएस व्यक्ति / नौसिखिया सांख्यिकीविद् / नौसिखिया गणितज्ञ के लिए क्या शिक्षण सामग्री सुझाएंगे?


संभावित डुप्लिकेट: आंकड़े.stackexchange.com/questions/652/…
शेन

मैंने यहां कुछ लिंक एकत्र किए: meta.stats.stackexchange.com/questions/6/…
ars

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इस Q ने 'सक्रिय प्रश्नों' पृष्ठ पर फिर से प्रकट किया क्योंकि यह 'समुदाय' पृष्ठभूमि प्रक्रिया द्वारा 'पोक्ड' था, जिसका एक कार्य "हर घंटे अनपेक्षित रूप से पुराने अनुत्तरित प्रश्न हैं ताकि उन्हें कुछ ध्यान आए"। मुझे नहीं लगता कि यह सवाल किसी और ध्यान देने योग्य है । यह सामुदायिक विकि है, इसे केवल एक वोट प्राप्त हुआ, 26 अगस्त को एक उचित उत्तर मिला, लेकिन इसे पूछने वाले उपयोगकर्ता को अंतिम बार 24 अगस्त को देखा गया था, इसलिए ऐसा लगता है कि उपयोगकर्ता कभी भी एक उत्तर को स्वीकार करने वाला नहीं है। मेरा सुझाव है कि इसे एक मॉडरेटर द्वारा बंद किया जाना चाहिए।
onestop

जवाबों:


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इसे प्रिडेटिव एनालिटिक्स कहने की कोई आवश्यकता नहीं है :) इसमें पहले से ही दो नाम हैं: आँकड़े, और डेटा खनन।

बिगिनर स्टैटस बुक: प्लेन इंग्लिश
एडवांस स्टैट्स बुक में आँकड़े: मल्टीवेरेट एनालिसिस, हेयर
डेटा माइनिंग बुक द्वारा: मुझे अभी भी बहुत अच्छा नहीं मिला है, लेकिन विटेन द्वारा डेटा माइनिंग ठीक है।

सभी विवरणों से बहुत भ्रमित न हों। केवल बहुत सी चीजें हैं जिन्हें आप सामान्य रूप से पूरा कर सकते हैं:

  1. एक वास्तविक संख्या (प्रतिगमन) की भविष्यवाणी करें
  2. एक पूरी संख्या (वर्गीकरण) की भविष्यवाणी करें
  3. मॉडलिंग (उपरोक्त दोनों के समान, लेकिन मॉडल मनुष्यों द्वारा समझा जा सकता है)
  4. समूह समान अवलोकन (क्लस्टरिंग)
  5. समूह समान कारक (कारक विश्लेषण)
  6. एक ही कारक का वर्णन करें
  7. कई कारकों (सहसंबंध, संघ, आदि) के बीच संबंध का वर्णन करें
  8. यह निर्धारित करें कि एक नमूना के आधार पर जनसंख्या मूल्य दूसरे से भिन्न है या नहीं
  9. डिजाइन प्रयोगों और नमूना आकार की गणना

सौभाग्य!


तिब्शीरानी, ​​हस्ती पुस्तक, सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व पर कोई विशेष विचार? विभिन्न तरीकों का बहुत व्यापक अवलोकन। मुझे लगता है कि यह एक महान उन्नत डेटा खनन पुस्तक होगी, वैसे भी।
एडमों

"बिगिनर स्टैट्स बुक: प्लेन इंग्लिश में सांख्यिकी" विभिन्न लेखकों द्वारा एक ही शीर्षक के साथ दो अलग-अलग पुस्तकें हैं। क्या यहाँ पर हार्वे जे। ब्राइटमैन या टिमोथी सी। उरदा द्वारा संदर्भित किया गया है?

क्या यह मशीन लर्निंग भी नहीं है? यह प्रश्न भी देखें ।
दान फिलिमन

भविष्यवाणी करें कि पूरी संख्या वर्गीकरण नहीं है, बल्कि पॉइसन, एनबीडी आदि जैसे मॉडल हैं, कृपया अपनी शब्दावली से सावधान रहें जहां यह मायने रखता है।
अरी बी। फ्रीडमैन

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Http://www.vaultanalytics.com/books पर जाएं

उन्होंने एक पुस्तक लिखी है कि कौन से पूर्वानुमान मॉडल हैं, कब क्या परीक्षण / मॉडल का उपयोग करना है, और उन्हें एक्सेल में कैसे बनाना है। मैं इसे हर दिन अपनी नौकरी में इस्तेमाल कर रहा हूं। मुझे लगता है कि यह बेहद उपयोगी है।


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एक्सेल में महत्वपूर्ण त्रुटियां अच्छी तरह से वर्णित हैं। उदाहरण के लिए देखें biostat.mc.vanderbilt.edu/ExcelProblems । यह देखना मुश्किल है कि एक्सेल का उपयोग तब किया जाएगा जब आसपास बेहतर संसाधन उपलब्ध हों (जैसे, आर)।
1948 में फ्रैंक हरेल

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इसे अभी पढ़ना: प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स: माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल

कॉनराड कार्लबर्ग द्वारा

जुलाई 2, 2012 को क्व द्वारा प्रकाशित।

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

मैं इसे अभी तक पढ़ने के लिए नहीं कर रहा हूं, लेकिन अभी तक गैर-स्टेट व्यक्ति के लिए इस विषय का एक अच्छा परिचय है। यह स्टेटिक कॉन्सेप्ट और एक्सेल फंक्शनलिटी दोनों के साथ काफी बेसिक शुरू होता है और वहीं से बन रहा है।

समय सीमा में सिग्नल / शोर को निर्धारित करने में मदद करने के लिए मूविंग एवरेज और स्मूथिंग का उपयोग करने की एक सुंदर स्वस्थ चर्चा में, स्टैट्स के मोर्चे पर इसकी शुरुआत हुई।

एक्सेल के मोर्चे पर, इसकी व्याख्या यह है कि उपरोक्त अवधारणाओं का उपयोग करके मॉडल का निर्माण कैसे किया जाए (बजाय एक चार्ट पर केवल एक विशिष्ट एक्सेल ट्रेंडलाइन को डुबाना), और एक्सेल ऐड-ऑन कार्यक्षमता (जैसे सॉल्वर और डेटा विश्लेषण) में से कुछ का उपयोग करना।


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मैंने इस विषय पर एक पुस्तक लिखी है:

"प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स: द पॉवर टू प्रीडिक्ट हू विल, क्लिक, बाय, लाइ या डाई", एरिक सीगल द्वारा, पीएच.डी. (विले, फरवरी 2013)

अधिक जानकारी: http://www.thepredictionbook.com

फिस्कल टाइम्स ने एक लेख के रूप में एक अंश चलाया: http://www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

और ऊपर पुस्तक वेबसाइट के माध्यम से अन्य अंश उपलब्ध हैं।

मुझे पता है अगर आप किताब के बारे में कोई सवाल है!


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एरिक, किसी कारण से आपकी साइट को वेब ऑफ ट्रस्ट के साथ बहुत खराब दर्जा दिया गया है। जाहिरा तौर पर मैलवेयर के लिए? mywot.com/en/scorecard/…
Dan Filimon

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आसपास काफी किताबें हैं। उपरोक्त सभी बहुत अच्छे हैं। मैंने रिटेलिंग और वित्तीय सेवाओं में विशेष रूप से भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी पर ध्यान केंद्रित करने वाली एक किताब भी की है।

फिनेले, स्टीवन (2012)। क्रेडिट स्कोरिंग, रिस्पांस मॉडलिंग और बीमा रेटिंग। ग्राहक व्यवहार के पूर्वानुमान के लिए एक व्यावहारिक गाइड। बेसिंगस्टोक: पालग्रेव मैकमिलन। आईएसबीएन 0-230-34776-2।

यह निश्चित रूप से एक "हार्ड कोर" गणित की पुस्तक नहीं है, लेकिन यह लॉजिकल रिग्रेशन, न्यूरल नेटवर्क आदि जैसे प्रमुख तरीकों को एक बुनियादी परिचय देता है। विशेष रूप से यह संपूर्ण मॉडल विकास प्रक्रिया पर केंद्रित है। परियोजना की योजना के साथ शुरू करना और मॉडल पोस्ट के कार्यान्वयन और निगरानी के माध्यम से जीना।


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मेरे पिछले नोट के आगे - मैं लोगों को बताना चाहूंगा कि मेरी नई पुस्तक: प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग एंड बिग डेटा। मिथक, गलत धारणाएं और तरीके अब बाहर हैं। अमेज़न और सभी अच्छी किताबों की दुकानों पर उपलब्ध:

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

एरिक - आपकी पुस्तक को पढ़ने की सिफारिश की जाती है।


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गंग -
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