Análises de Big Data, detecção de anomalias e modelos preditivos

Name: Análises de Big Data, detecção de anomalias e modelos preditivos
Author: Chintan Thakkar

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Curso: sob demanda

(música brilhante) Bem-vindo às análises de big data, detecção de anomalias e modelos preditivos. Nestas lições, você aprenderá os vários tipos de análise que pode ser realizada usando big data e diagnóstico versus análise descritiva. Você também adquirirá conhecimento sobre detecção de anomalias versus modelos preditivos usando grandes dados. A análise diagnóstica é uma técnica para identificar por que um problema acontece. Você está usando o grande conjunto de dados e criando a análise. Assim que a análise terminar a execução, então ele pode resolver o caso de uso para você. Ele realiza um mergulho profundo nos dados e identifica a causa raiz. Um exemplo seria uma usina que não está gerando a saída esperada. Você pode coletar todos os dados de métricas da usina e, em seguida, gerar a análise. A análise será executada e a saída será gerada, ajudando você a diagnosticar o problema. Aqui está o processo passo a passo para a análise diagnóstica. Primeiro passo, trabalhe com um analista de negócios para identificar a declaração do problema real. Etapa dois, analisar o conjunto de dados e identificar os dados apropriados para a análise. Terceiro passo, colete todos os dados. Etapa quatro, implementar a análise. Etapa cinco, testar a análise em relação aos dados de teste e validar os resultados. Etapa seis, execute análises nos conjuntos de dados reais e diagnosticar o problema. A análise geralmente é realizada usando mineração de dados, ou o processo de detalhamento de dados. O algoritmo de processamento de dados pega os dados brutos reais, e, em seguida, gera a saída. A saída irá ajudá-lo a identificar o problema real realmente relacionado ao conjunto de dados. Há vários benefícios de usar a análise de diagnóstico. Ele ajuda você a diagnosticar o problema raiz ou obter raciocínio lógico baseado em dados brutos reais. Ele pode ajudá-lo a realizar uma análise detalhada de um problema e chegar a uma solução. Funciona muito bem com a plataforma de BI e gera visualização personalizável a partir dos dados. Ele fornece respostas específicas para um problema de negócios. Aqui estão mais alguns casos de uso que podem ser resolvidos usando análises diagnósticas. Satisfação do empregado. Você pode coletar vários dados de uma pesquisa de funcionários, e, em seguida, execute a análise nesses dados de entrada. A análise fornece vários resultados de diagnóstico que podem ajudar a organização a identificar quaisquer problemas e reter mais funcionários. Análise de saúde. Como executar análises em dados de saúde pode ajudar os profissionais de saúde a rastrear a propagação de doenças, encontrar correlações entre as condições de saúde, ou restringir um diagnóstico. Marketing de produto. Uma equipe de marketing pode investigar seus dados de mídia social e determinar produtos de alto desempenho e produtos com baixo desempenho. A equipe pode então avaliar os produtos de baixo desempenho do mercado e pensar em maneiras de melhorar as vendas. Equipe de vendas. A equipe de vendas pode usar essas análises para determinar como para identificar os produtos que não estão tendo um bom desempenho no mercado.

Principiante Fornecedor : Chintan Thakkar 4 lições · 16m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Urdu, Chinese

Descrição do curso

A análise de diagnóstico é uma técnica usada para identificar por que um problema acontece. Ao trabalhares com grandes conjuntos de dados e criares a análise, podes usá-la para identificares a causa raiz. Neste curso de Análises de Big Data, Deteção de Anomalias e Modelos Preditivos, aprenderás os vários tipos de análise que podem ser realizados usando Big Data e diagnóstico versus análise descritiva. Também adquirirás conhecimento sobre deteção de anomalias versus modelos preditivos com Big Data.

A análise de big data é criada com dados históricos de eventos passados, que podem ter acontecido de alguns dias atrás a vários meses atrás. Ela permite que as organizações analisem os dados e, em seguida, prevejam um resultado futuro. A análise comportamental ajuda-te a responderes à pergunta “o que aconteceu” na maioria das situações e podes aumentar o lucro de uma organização por meio de uma análise adequada. As habilidades que aprendes neste curso podem ajudar-te a comunicar as mudanças que acontecem ao longo do tempo e forneceres tendências para o futuro. Também pode ajudar as empresas a aprender quais obstáculos futuros planear.

O Que Você Vai Aprender

Realizar análise diagnóstica com Big Data para identificar por que um problema ocorre e encontrar causas raiz
Distinguir análise diagnóstica de análise descritiva
Discutir modelos preditivos e como eles usam dados históricos para prever resultados futuros
Identificar anomalias em Big Data usando técnicas de detecção de anomalias
Aplicar análise de tendências usando Big Data para comunicar mudanças ao longo do tempo
Usar análise comportamental para responder à pergunta do que aconteceu na maioria das situações

Principais Conclusões

Análise diagnóstica é uma técnica usada para identificar por que um problema ocorre e pode apontar a causa raiz em grandes conjuntos de dados.
Big Data analytics é criado usando dados históricos de eventos passados, permitindo que as organizações analisem dados e prevejam um resultado futuro.
Análise comportamental ajuda a responder à pergunta do que aconteceu na maioria das situações e pode aumentar o lucro de uma organização através de uma análise adequada.
As habilidades ensinadas ajudam a comunicar mudanças que ocorrem ao longo do tempo e fornecem tendências para o futuro.
Análise de Big Data pode ajudar as empresas a aprender quais obstáculos futuros devem se planejar.

Perguntas Frequentes

O que vou aprender neste curso?

Você aprenderá os vários tipos de análise que podem ser realizados usando Big Data, a diferença entre análise diagnóstica e descritiva, e a diferença entre detecção de anomalias e modelos preditivos usando Big Data.

Que tópicos as lições cobrem?

As lições cobrem Análise de Tendências Usando Big Data, Análise Descritiva Usando Big Data, Detecção de Anomalias Usando Big Data e Modelos Preditivos Usando Big Data.

Que habilidades vou ganhar com este curso?

Você ganhará habilidades em habilidades diagnósticas, detecção de anomalias, Big Data analytics, análise de dados, análise diagnóstica e análise preditiva.

Como as habilidades deste curso podem ajudar uma organização?

As habilidades podem ajudar a comunicar as mudanças que ocorrem ao longo do tempo, fornecer tendências para o futuro, ajudar as empresas a aprender quais obstáculos futuros devem se planejar e aumentar o lucro de uma organização através de uma análise adequada.

O que é análise diagnóstica?

Análise diagnóstica é uma técnica usada para identificar por que um problema ocorre, e ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, pode ser usada para identificar a causa raiz.