Análisis de Big Data, detección de anomalías y modelos predictivos

Name: Análisis de Big Data, detección de anomalías y modelos predictivos
Author: Chintan Thakkar

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Curso: bajo demanda

(música brillante) Bienvenido a los análisis de big data, detección de anomalías y modelos predictivos. En estas lecciones, aprenderá los diversos tipos de análisis que se pueden realizar usando big data y diagnóstico versus análisis descriptivo. También adquirirás conocimientos sobre detección de anomalías versus modelos predictivos utilizando grandes datos. El análisis diagnóstico es una técnica para identificar por qué ocurre un problema. Está utilizando el gran conjunto de datos y creando el análisis. Una vez que el análisis termina de ejecutarse, entonces puede resolver el caso de uso por usted. Realiza una inmersión profunda en los datos. e identifica la causa raíz. Un ejemplo sería una central eléctrica. que no está generando el resultado esperado. Puede recopilar todos los datos de métricas de la planta de energía. y luego generar los análisis. El análisis se ejecutará y se generará la salida, ayudándole a diagnosticar el problema. Aquí está el proceso paso a paso para la analítica diagnóstica. Paso uno, trabaje con un analista de negocios para identificar el enunciado del problema real. Paso dos, analizar el conjunto de datos e identificar los datos apropiados para el análisis. Paso tres, recopile todos los datos. Paso cuatro, implementar el análisis. Paso cinco, pruebe el análisis con los datos de prueba y validar los resultados. Paso seis, ejecutar análisis contra los conjuntos de datos reales y diagnosticar el problema. El análisis se realiza a menudo mediante la minería de datos, o el proceso de desglose de datos. El algoritmo de procesamiento de datos toma los datos sin procesar reales, y luego genera la salida. El resultado le ayudará a identificar el problema real realmente relacionado con el conjunto de datos. Hay varios beneficios de usar análisis de diagnóstico. Le ayuda a diagnosticar el problema raíz. u obtenga un razonamiento lógico basado en datos sin procesar reales. Puede ayudarte a realizar un análisis detallado. de un problema y llegar a una solución. Funciona muy bien con la plataforma de BI. y genera una visualización personalizable a partir de los datos. Proporciona respuestas específicas a un problema empresarial. Aquí hay algunos casos de uso más que se pueden resolver utilizando análisis de diagnóstico. Satisfacción del empleado. Puede recopilar varios datos de una encuesta de empleados, y luego ejecute el análisis en estos datos de entrada. Los análisis proporcionan varios resultados de diagnóstico. que puede ayudar a la organización a identificar cualquier problema y retener a más empleados. Analítica de salud. Ejecución de análisis en datos de salud puede ayudar a los proveedores de atención médica a rastrear la propagación de enfermedades, encontrar correlaciones entre las condiciones de salud, o reducir un diagnóstico. Mercadeo de producto. Un equipo de marketing puede investigar sus datos de redes sociales y determinar productos de alto rendimiento y productos de bajo rendimiento. Luego, el equipo puede evaluar los productos de bajo rendimiento del mercado e intercambiar ideas sobre cómo mejorar las ventas. Equipo de ventas. El equipo de ventas puede usar estos análisis para determinar cómo para identificar los productos que no están funcionando bien en el mercado.

Principiante Proveedor : Chintan Thakkar 4 lecciones · 16m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Urdu, Chinese

Descripción del curso

El análisis de diagnóstico es una técnica utilizada para identificar por qué ocurre un problema. Cuando trabaja con grandes conjuntos de datos y crea los análisis, puede usarlos para identificar la causa raíz. En este curso de Análisis de Big Data, Detección de Anomalías y Modelos Predictivos, aprenderá los diversos tipos de análisis que se pueden realizar utilizando Big Data y análisis diagnóstico vs. análisis descriptivo. También adquirirá conocimientos sobre la detección de anomalías frente a los modelos predictivos que utilizan Big Data.

El análisis de Big Data se crea utilizando datos históricos de eventos pasados, que podrían haber sucedido desde hace unos días hasta hace varios meses. Le permite a las organizaciones analizar los datos y luego predecir un resultado futuro. El análisis de comportamiento lo ayuda a responder la pregunta de "qué sucedió" en la mayoría de las situaciones y puede aumentar las ganancias de una organización mediante un análisis adecuado. Las habilidades que aprenda en este curso pueden ayudarle a comunicar los cambios que ocurren con el tiempo y proporcionarle tendencias para el futuro. También puede ayudar a las empresas a aprender qué obstáculos futuros planificar.

Lo que aprenderás

Realizar análisis diagnóstico con Big Data para identificar por qué ocurre un problema y encontrar causas raíz
Distinguir el análisis diagnóstico del análisis descriptivo
Discutir modelos predictivos y cómo utilizan datos históricos para predecir resultados futuros
Identificar anomalías en Big Data utilizando técnicas de detección de anomalías
Aplicar análisis de tendencias utilizando Big Data para comunicar cambios en el tiempo
Utilizar análisis de comportamiento para responder la pregunta de qué sucedió en la mayoría de las situaciones

Puntos clave

El análisis diagnóstico es una técnica utilizada para identificar por qué ocurre un problema y puede identificar la causa raíz en grandes conjuntos de datos.
El análisis de Big Data se crea utilizando datos históricos de eventos pasados, permitiendo a las organizaciones analizar datos y predecir un resultado futuro.
El análisis de comportamiento ayuda a responder la pregunta de qué sucedió en la mayoría de las situaciones y puede aumentar la ganancia de una organización a través del análisis adecuado.
Las habilidades enseñadas ayudan a comunicar los cambios que ocurren en el tiempo y proporcionar tendencias para el futuro.
El análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a aprender qué obstáculos futuros planificar.

Preguntas frecuentes

¿Qué aprenderé en este curso?

Aprenderás los diferentes tipos de análisis que se pueden realizar utilizando Big Data, la diferencia entre análisis diagnóstico y análisis descriptivo, y la diferencia entre detección de anomalías y modelos predictivos utilizando Big Data.

¿Qué temas cubren las lecciones?

Las lecciones cubren Análisis de Tendencias Utilizando Big Data, Análisis Descriptivo Utilizando Big Data, Detección de Anomalías Utilizando Big Data y Modelos Predictivos Utilizando Big Data.

¿Qué habilidades ganaré de este curso?

Ganaras habilidades en habilidades diagnósticas, detección de anomalías, análisis de Big Data, análisis de datos, análisis diagnóstico y análisis predictivo.

¿Cómo pueden las habilidades de este curso ayudar a una organización?

Las habilidades pueden ayudar a comunicar los cambios que ocurren en el tiempo, proporcionar tendencias para el futuro, ayudar a las empresas a aprender qué obstáculos futuros planificar y aumentar la ganancia de una organización a través del análisis adecuado.

¿Qué es el análisis diagnóstico?

El análisis diagnóstico es una técnica utilizada para identificar por qué ocurre un problema, y cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos se puede utilizar para identificar la causa raíz.