Previsão financeira usando Big Data

Name: Previsão financeira usando Big Data
Author: Beth Baligrosky

Aprende a analisar Big Data e usá-lo para fazer previsões

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Curso: sob demanda

(Música animada) Vamos examinar duas das formas mais comuns de usar métodos estatísticos para analisar alguns dos grandes conjuntos de dados coletados. Esses métodos ajudam as empresas a tomar decisões que afetam as atividades da organização. Eles são chamados de regressões lineares e múltiplas. Aqui estão alguns motivos pelos quais você deve escolher para usar a análise de regressão. É uma ferramenta de previsão usada para prever resultados futuros. A análise de regressão ajuda a identificar tendências e relacionamentos entre pelo menos duas variáveis, mas frequentemente mais de duas. Também ajuda a avaliar a variação feita quando uma variável muda, em comparação com outras mudanças variáveis. Existem vários tipos de análise de regressão, mas vamos nos concentrar em linear e múltiplo. A regressão linear é o modelo de regressão mais simples de usar. Envolve comparar duas variáveis usando uma linha reta, daí o nome linear. A regressão múltipla é uma abordagem hipotética que identifica relacionamentos entre pelo menos duas variáveis em seus dados. Sempre haverá uma variável que é dependente, e esta variável não muda. As variáveis independentes são as que mudam, bem como as correlações entre os dependentes e variáveis independentes. Vejamos um exemplo para entender esses métodos de regressão. Digamos que você queira analisar o relacionamento entre os preços diários das ações de uma empresa e o volume diário de negociação. Usando essas duas variáveis, você pode completar uma análise de regressão linear. O preço diário das ações seria a variável dependente, e o volume diário de negociação, seria a variável independente. Se você adicionar outra variável, como uma mudança diária nos retornos do mercado, sua análise agora se torna uma análise de regressão múltipla. Aqui estão algumas lições sobre a análise de regressão. A análise de regressão é uma ferramenta comum usada em contabilidade, finanças e investimentos. Linear é a forma mais simples de análise de regressão e é comumente usado. A regressão múltipla é menos comum e requer uma compreensão mais profunda de variáveis dependentes e independentes. Se precisar de ajuda especializada, entre em contato com um consultor financeiro. Você acabou de aprender dois métodos estatísticos que pode usar para analisar seus dados, e você entende como ambos lineares e a regressão múltipla pode afetar suas decisões de negócios.

Intermediário Fornecedor : Beth Baligrosky 8 lições · 23m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese

Descrição do curso

Estas lições apresentam as práticas recomendadas para processamento e armazenamento de Big Data. Elas exploram a previsão para o futuro e a análise de dados anteriores.cElas também abordam como identificares inconsistências de dados, medir problemas financeiros e interpretares teus resultados. Finalmente, elas apresentam maneiras de testares e corrigires variáveis de dados.

Objectivos de aprendizado:

O Que Você Vai Aprender

Identificar as vantagens de modelagem de dados qualitativa e quantitativa
Aplicar técnicas de previsão para projetar resultados futuros e analisar dados anteriores
Detectar e corrigir dados inconsistentes ou anômalos para manter integridade de dados
Quantificar problemas financeiros e interpretar seus resultados de análise
Comparar os cinco modelos de dados diferentes usados em análise de dados
Realizar análise de regressão financeira e processar big data usando melhores práticas

Principais Conclusões

O curso introduz melhores práticas para processar e armazenar big data.
Ele cobre tanto previsão para o futuro quanto análise de dados anteriores.
Os alunos exploram como identificar inconsistências de dados, medir problemas financeiros e interpretar resultados.
As lições introduzem formas de testar e corrigir variáveis de dados.
O curso examina cinco modelos de dados diferentes e as vantagens da modelagem de dados qualitativa e quantitativa.

Perguntas Frequentes

O que este curso cobre?

Ele introduz melhores práticas para processar e armazenar big data, cobre previsão para o futuro e análise de dados anteriores e explica como identificar inconsistências de dados, medir problemas financeiros e interpretar resultados.

Que habilidades vou ganhar com este curso?

Você construirá habilidades em Análise de Dados, Sistemas de Dados, Modelagem de Processos e Modelagem Quantitativa.

Quais tópicos estão incluídos nas lições?

As lições cobrem Análise de Regressão Financeira, Previsão Aplicada com Dados, Tipos de Análise de Dados, Detecção de Anomalias, Quantificação de Problemas Financeiros, Interpretação de Resultados e Integridade de Dados, seguidas por uma avaliação Teste Seu Conhecimento.

O que poderei fazer após concluir este curso?

Você poderá identificar as vantagens de modelagem de dados qualitativa e quantitativa, compreender os cinco modelos de dados diferentes e identificar e corrigir dados inconsistentes.