Prévision financière à l'aide du Big Data

Name: Prévision financière à l'aide du Big Data
Author: Beth Baligrosky

Apprenez à analyser le Big Data et à les utiliser pour faire des prévisions

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Cours : à la demande

(musique entraînante) Passons en revue deux des manières les plus courantes d'utiliser des méthodes statistiques pour analyser certains des grands ensembles de données collectées. Ces méthodes aident les entreprises à prendre des décisions qui affectent les activités de l'organisation. On les appelle des régressions linéaires et multiples. Voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez choisir d'utiliser l'analyse de régression. C'est un outil de prévision utilisé pour prédire les résultats futurs. L'analyse de régression permet d'identifier les tendances et les relations entre au moins deux variables, mais souvent plus de deux. Il vous aide également à évaluer l'écart réalisé lorsqu'une variable change, par rapport à d'autres changements variables. Il existe plusieurs types d'analyse de régression, mais nous allons nous concentrer sur le linéaire et le multiple. La régression linéaire est le modèle de régression le plus simple à utiliser. Il s'agit de comparer deux variables à l'aide d'une ligne droite, d'où le nom linéaire. La régression multiple est une approche de simulation qui identifie les relations entre au moins deux variables dans vos données. Il y aura toujours une variable dépendante, et cette variable ne change pas. Les variables indépendantes sont celles qui changent, ainsi que les corrélations entre la dépendance et variables indépendantes. Regardons un exemple comprendre ces méthodes de régression. Disons que vous voulez analyser la relation entre les cours boursiers quotidiens d'une entreprise et le volume des transactions quotidiennes. En utilisant ces deux variables, vous pouvez effectuer une analyse de régression linéaire. Le cours quotidien de l'action serait la variable dépendante, et le volume quotidien des transactions, serait la variable indépendante. Si vous ajoutez maintenant une autre variable, comme une variation quotidienne des rendements du marché, votre analyse devient maintenant une analyse de régression multiple. Voici quelques points à retenir sur l'analyse de régression. L'analyse de régression est un outil couramment utilisé en comptabilité, finance et investissement. Linéaire est la forme la plus simple d'analyse de régression et est couramment utilisé. La régression multiple est moins courante et nécessite une compréhension plus profonde de variables dépendantes et indépendantes. Si vous avez besoin de l'aide d'un expert, contactez un conseiller financier. Vous venez d'apprendre deux méthodes statistiques que vous pouvez utiliser pour analyser vos données, et vous comprenez comment les deux linéaires et la régression multiple peut affecter vos décisions commerciales.

Intermédiaire Fournisseur : Beth Baligrosky 8 leçons · 23m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Ces cours présentent les meilleures pratiques pour le traitement et le stockage des big data. Ils explorent à la fois les prévisions pour l’avenir et l’analyse des données antérieures. Ils couvrent également comment repérer les incohérences de données, mesurer les problèmes financiers et interpréter vos résultats. Enfin, ils introduisent des moyens de tester et de corriger les variables des données.

Objectifs de la formation

Ce que vous allez apprendre

Identifier les avantages de la modélisation de données qualitatives et quantitatives
Appliquer des techniques de prévision pour projeter des résultats futurs et analyser les données antérieures
Détecter et corriger les données incohérentes ou anormales afin de maintenir l'intégrité des données
Quantifier les problèmes financiers et interpréter les résultats de votre analyse
Comparer les cinq différents modèles de données utilisés dans l'analyse de données
Effectuer une analyse de régression financière et traiter le big data en utilisant les meilleures pratiques

Points clés à retenir

Le cours présente les meilleures pratiques pour le traitement et le stockage du big data.
Il couvre à la fois la prévision pour l'avenir et l'analyse des données antérieures.
Les apprenants découvrent comment repérer les incohérences de données, mesurer les problèmes financiers et interpréter les résultats.
Les leçons introduisent des moyens de tester et de corriger les variables de données.
Le cours examine cinq modèles de données différents ainsi que les avantages de la modélisation de données qualitatives et quantitatives.

Foire aux questions

Que couvre ce cours ?

Il présente les meilleures pratiques pour le traitement et le stockage du big data, aborde les prévisions pour l'avenir et l'analyse des données antérieures, et explique comment repérer les incohérences de données, mesurer les problèmes financiers et interpréter les résultats.

Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?

Vous développerez des compétences en Analyse de Données, Systèmes de Données, Modélisation de Processus (Process Modeling) et Modélisation Quantitative.

Quels sujets sont inclus dans les leçons ?

Les leçons couvrent l'Analyse de Régression Financière, la Prévision Appliquée avec les Données, les Types d'Analyse de Données, la Détection des Anomalies, la Quantification des Problèmes Financiers, l'Interprétation des Résultats et l'Intégrité des Données, suivies d'une évaluation Testez Vos Connaissances.

Que serai-je capable de faire après avoir terminé ce cours ?

Vous serez capable d'identifier les avantages de la modélisation de données qualitatives et quantitatives, de comprendre les cinq différents modèles de données, et d'identifier et corriger les données incohérentes.