Big-Data-Analysen, Anomalieerkennung und Vorhersagemodelle

Name: Big-Data-Analysen, Anomalieerkennung und Vorhersagemodelle
Author: Chintan Thakkar

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Kurs: On-Demand

(helle Musik) Willkommen bei Big-Data-Analysen, Anomalieerkennung und Vorhersagemodelle. In diesen Lektionen lernen Sie die verschiedenen Typen kennen von Analysen, die mit Big Data durchgeführt werden können und diagnostische versus deskriptive Analytik. Außerdem erwerben Sie Wissen über die Erkennung von Anomalien im Vergleich zu Vorhersagemodellen Big Data nutzen. Die diagnostische Analyse ist eine Technik um festzustellen, warum ein Problem auftritt. Sie verwenden den großen Datensatz und erstellen die Analysen. Sobald die Analyse die Ausführung beendet hat, dann kann es den Anwendungsfall für Sie lösen. Es führt einen tiefen Einblick in die Daten durch und identifiziert die eigentliche Ursache. Ein Beispiel wäre ein Kraftwerk das erzeugt nicht die erwartete Ausgabe. Sie können alle Metrikdaten aus dem Kraftwerk sammeln und generieren Sie dann die Analysen. Die Analyse wird ausgeführt und die Ausgabe wird generiert. hilft Ihnen bei der Diagnose des Problems. Hier ist der Schritt-für-Schritt-Prozess für die diagnostische Analytik. Schritt eins: Arbeiten Sie mit einem Business-Analysten zusammen, um dies zu identifizieren die eigentliche Problemstellung. Schritt zwei: Analysieren Sie den Datensatz und identifizieren Sie die geeigneten Daten für die Analyse. Schritt drei, sammeln Sie alle Daten. Schritt vier: Implementieren Sie die Analysen. Schritt fünf: Testanalysen anhand der Testdaten und validieren Sie die Ergebnisse. Schritt sechs: Führen Sie Analysen mit den tatsächlichen Datensätzen durch und das Problem diagnostizieren. Die Analyse erfolgt häufig mittels Data Mining, oder der Daten-Drilldown-Prozess. Der Datenverarbeitungsalgorithmus nimmt die eigentlichen Rohdaten, und erzeugt dann die Ausgabe. Die Ausgabe hilft Ihnen bei der Identifizierung das eigentliche Problem bezog sich wirklich auf den Datensatz. Die Verwendung diagnostischer Analysen bietet mehrere Vorteile. Es hilft Ihnen, das Grundproblem zu diagnostizieren oder erhalten Sie logisches Denken basierend auf tatsächlichen Rohdaten. Es kann Ihnen helfen, eine detaillierte Analyse durchzuführen eines Problems und finden Sie eine Lösung. Es funktioniert sehr gut mit der BI-Plattform und generiert aus den Daten eine anpassbare Visualisierung. Es bietet spezifische Antworten auf ein Geschäftsproblem. Hier sind ein paar weitere Anwendungsfälle, die gelöst werden können mit diagnostischer Analytik. Mitarbeiterzufriedenheit. Sie können verschiedene Daten aus einer Mitarbeiterbefragung erheben, und führen Sie dann die Analyse für diese Eingabedaten aus. Die Analytik liefert verschiedene diagnostische Ergebnisse die der Organisation helfen können, Probleme zu identifizieren und mehr Mitarbeiter halten. Gesundheitsanalyse. Ausführen von Analysen zu Gesundheitsdaten kann Gesundheitsdienstleistern bei der Verfolgung helfen die Ausbreitung von Krankheiten, Korrelationen zwischen Gesundheitszuständen finden, oder eine Diagnose eingrenzen. Produktmarketing. Ein Marketingteam kann seine Social-Media-Daten untersuchen und bestimmen leistungsstarke Produkte und leistungsschwache Produkte. Das Team kann dann bewerten die schlecht funktionierenden Produkte des Marktes und Brainstorming-Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung. Verkaufsteam. Das Vertriebsteam kann diese Analysen verwenden, um festzustellen, wie um die Produkte zu identifizieren, die nicht gut funktionieren auf dem Markt.

Anfänger Anbieter : Chintan Thakkar 4 Lektionen · 16m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Urdu, Chinese

Kursbeschreibung

Die diagnostische Analyse ist eine Technik, mit der festgestellt werden kann, warum ein Problem auftritt. Wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten und Analysen erstellen, können Sie damit die Grundursache ermitteln. In diesem Kurs über Big-Data-Analysen, Anomalieerkennung und Vorhersagemodelle lernen Sie die verschiedenen Arten von Analysen kennen, die mit Big Data durchgeführt werden können, sowie diagnostische und deskriptive Analysen. Sie werden auch Wissen über die Erkennung von Anomalien und über prädiktive Modelle mit Big Data erwerben.

Big-Data-Analysen werden anhand historischer Daten aus vergangenen Ereignissen erstellt, die zwischen einigen Tagen und mehreren Monaten zurückliegen können. Sie ermöglicht es Unternehmen, die Daten zu analysieren und dann ein zukünftiges Ergebnis vorherzusagen. Die Verhaltensanalyse hilft bei der Beantwortung der Frage "Was ist passiert?" in den meisten Situationen und kann den Gewinn eines Unternehmens durch die richtige Analyse steigern. Die Fähigkeiten, die Sie in diesem Kurs erlernen, können Ihnen dabei helfen, die Veränderungen, die im Laufe der Zeit auftreten, zu kommunizieren und Ihnen Trends für die Zukunft zu liefern. Sie können Unternehmen auch dabei helfen, herauszufinden, für welche zukünftigen Hindernisse sie planen müssen.

Was Sie lernen werden

Führen Sie diagnostische Analysen mit Big Data durch, um zu identifizieren, warum ein Problem auftritt und Grundursachen zu finden
Unterscheiden Sie diagnostische Analysen von deskriptiven Analysen
Diskutieren Sie prädiktive Modelle und wie sie historische Daten verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen
Identifizieren Sie Anomalien in Big Data mit Anomalieerkennungstechniken
Wenden Sie Trendanalyse mit Big Data an, um Veränderungen im Laufe der Zeit zu kommunizieren
Verwenden Sie Verhaltensanalysen, um die Frage zu beantworten, was in den meisten Situationen passiert ist

Wichtige Erkenntnisse

Diagnostische Analyse ist eine Technik, die verwendet wird, um zu identifizieren, warum ein Problem auftritt, und kann die Grundursache in großen Datensätzen identifizieren.
Big Data-Analysen werden anhand historischer Daten aus vergangenen Ereignissen erstellt und ermöglichen es Organisationen, Daten zu analysieren und ein zukünftiges Ergebnis vorherzusagen.
Verhaltensanalysen helfen dabei, die Frage zu beantworten, was in den meisten Situationen passiert ist, und können den Gewinn einer Organisation durch ordnungsgemäße Analyse erhöhen.
Die vermittelten Fähigkeiten helfen dabei, Veränderungen zu kommunizieren, die im Laufe der Zeit auftreten, und bieten Trends für die Zukunft.
Big Data-Analyse kann Unternehmen dabei helfen zu erfahren, welche zukünftigen Hürden zu planen sind.

Häufig gestellte Fragen

Was werde ich in diesem Kurs lernen?

Sie werden die verschiedenen Arten von Analysen lernen, die mit Big Data durchgeführt werden können, den Unterschied zwischen diagnostischen und deskriptiven Analysen und den Unterschied zwischen Anomalieerkennung und prädiktiven Modellen mit Big Data.

Welche Themen behandeln die Lektionen?

Die Lektionen behandeln Trendanalyse mit Big Data, deskriptive Analyse mit Big Data, Anomalieerkennung mit Big Data und prädiktive Modelle mit Big Data.

Welche Fähigkeiten werde ich aus diesem Kurs gewinnen?

Sie werden Fähigkeiten in diagnostischen Fähigkeiten, Anomalieerkennung, Big Data-Analysen, Datenanalyse, diagnostischer Analyse und prädiktiven Analysen gewinnen.

Wie können die Fähigkeiten aus diesem Kurs einer Organisation helfen?

Die Fähigkeiten können dabei helfen, Veränderungen zu kommunizieren, die im Laufe der Zeit auftreten, Trends für die Zukunft bereitzustellen, Unternehmen dabei zu helfen zu erfahren, welche zukünftigen Hürden zu planen sind, und den Gewinn einer Organisation durch ordnungsgemäße Analyse zu erhöhen.

Was ist diagnostische Analyse?

Diagnostische Analyse ist eine Technik, die verwendet wird, um zu identifizieren, warum ein Problem auftritt, und kann bei der Arbeit mit großen Datensätzen verwendet werden, um die Grundursache zu identifizieren.