Finanzprognose mithilfe von Big Data

Name: Finanzprognose mithilfe von Big Data
Author: Beth Baligrosky

Sie lernen, wie Sie Big Data analysieren und für Prognosen nutzen können.

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Kurs: On-Demand

(flotte Musik) Lassen Sie uns zwei der gebräuchlicheren Wege durchgehen der Verwendung statistischer Methoden einige der gesammelten großen Datensätze zu analysieren. Diese Methoden helfen Unternehmen, Entscheidungen zu treffen die sich auf die Aktivitäten der Organisation auswirken. Sie werden als lineare und multiple Regressionen bezeichnet. Hier sind einige Gründe, warum Sie sich entscheiden sollten Regressionsanalyse zu verwenden. Es ist ein Prognosewerkzeug, das verwendet wird, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Regressionsanalyse hilft, Trends und Zusammenhänge zu erkennen zwischen mindestens zwei Variablen, aber oft mehr als zwei. Es hilft Ihnen auch, die gemachte Abweichung zu bewerten wenn sich eine Variable ändert, im Vergleich zu anderen Variablenänderungen. Es gibt verschiedene Arten von Regressionsanalysen, aber wir werden uns auf linear und multiple konzentrieren. Die lineare Regression ist das am einfachsten zu verwendende Regressionsmodell. Es beinhaltet den Vergleich zweier Variablen mit einer geraden Linie, daher der Name linear. Multiple Regression ist ein Was-wäre-wenn-Ansatz das identifiziert Beziehungen zwischen mindestens zwei Variablen in Ihren Daten. Es wird immer eine Variable geben, die abhängig ist, und diese Variable ändert sich nicht. Die unabhängigen Variablen sind diejenigen, die sich ändern, sowie die Korrelationen zwischen den abhängigen und unabhängige Variablen. Schauen wir uns ein Beispiel an diese Regressionsmethoden zu verstehen. Sagen Sie, Sie möchten die Beziehung analysieren zwischen den täglichen Aktienkursen eines Unternehmens und das tägliche Handelsvolumen. Mit diesen beiden Variablen, Sie können eine lineare Regressionsanalyse durchführen. Der tägliche Aktienkurs wäre die abhängige Variable, und das tägliche Handelsvolumen, wäre die unabhängige Variable. Wenn Sie jetzt eine weitere Variable hinzufügen, wie eine tägliche Änderung der Marktrenditen, Ihre Analyse wird jetzt zu einer multiplen Regressionsanalyse. Hier sind einige Erkenntnisse zur Regressionsanalyse. Die Regressionsanalyse ist ein häufig verwendetes Werkzeug in den Bereichen Rechnungswesen, Finanzen und Investitionen. Linear ist die einfachste Form der Regressionsanalyse und wird häufig verwendet. Multiple Regression ist seltener und erfordert ein tieferes Verständnis abhängiger und unabhängiger Variablen. Wenn Sie fachmännische Hilfe benötigen, wenden Sie sich an einen Finanzberater. Sie haben gerade zwei statistische Methoden kennengelernt, die Sie anwenden können um Ihre Daten zu analysieren, und du verstehst, wie beide linear und multiple Regression kann Ihre Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

Mittelstufe Anbieter : Beth Baligrosky 8 Lektionen · 23m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

In diesen Lektionen werden bewährte Verfahren für die Verarbeitung und Speicherung von Big Data vorgestellt. Sie befassen sich sowohl mit Prognosen für die Zukunft als auch mit der Analyse früherer Daten. Außerdem wird behandelt, wie man Dateninkonsistenzen erkennt, finanzielle Probleme misst und seine Ergebnisse interpretiert. Schließlich werden Möglichkeiten zum Testen und Korrigieren von Datenvariablen vorgestellt.

Lernziele

Was Sie lernen werden

Identifizieren Sie die Vorteile der qualitativen und quantitativen Datenmodellierung
Wenden Sie Prognosetechniken an, um zukünftige Ergebnisse zu projizieren und frühere Daten zu analysieren
Erkennen und korrigieren Sie inkonsistente oder anomale Daten, um die Datenintegrität zu gewährleisten
Quantifizieren Sie Finanzprobleme und interpretieren Sie Ihre Analyseergebnisse
Vergleichen Sie die fünf verschiedenen Datenmodelle, die in der Datenanalyse verwendet werden
Führen Sie finanzielle Regressionsanalysen durch und verarbeiten Sie Big Data mit Best Practices

Wichtige Erkenntnisse

Der Kurs führt Best Practices für die Verarbeitung und Speicherung von Big Data ein.
Er behandelt sowohl Prognosen für die Zukunft als auch die Analyse früherer Daten.
Lernende erkunden, wie man Datensätze erkennt, Finanzprobleme misst und Ergebnisse interpretiert.
Die Lektionen führen Wege zur Prüfung und Korrektur von Datenvariablen ein.
Der Kurs untersucht fünf verschiedene Datenmodelle und die Vorteile der qualitativen und quantitativen Datenmodellierung.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Er führt Best Practices für die Verarbeitung und Speicherung von Big Data ein, behandelt Prognosen für die Zukunft und die Analyse früherer Daten und erklärt, wie man Datensätze erkennt, Finanzprobleme misst und Ergebnisse interpretiert.

Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?

Sie werden Fähigkeiten in Datenanalyse, Datensystemen, Prozessmodellierung und quantitativer Modellierung aufbauen.

Welche Themen sind in den Lektionen enthalten?

Lektionen behandeln Finanzielle Regressionsanalysen, Angewandte Prognosen mit Daten, Arten der Datenanalyse, Anomalienerkennung, Quantifizierung von Finanzproblemen, Interpretation von Ergebnissen und Datenintegrität, gefolgt von einer Bewertung Testen Sie Ihr Wissen.

Was kann ich nach Abschluss dieses Kurses tun?

Sie können die Vorteile der qualitativen und quantitativen Datenmodellierung identifizieren, die fünf verschiedenen Datenmodelle verstehen und inkonsistente Daten identifizieren und korrigieren.