True PDF - Perform data grouping, linear predictions and time series ML statistics

[joomlamz]

Inglês | 2022 | ISBN: ‎ 1803247738 | 325 páginas | Verdadeiro PDF EPUB | 30,56 MB


Realize previsões de séries temporais, previsões lineares e segmentação de dados com aprendizado de máquina do Excel sem código
Características principais
Segmente dados, previsões de regressão e previsões de séries temporais sem escrever nenhum código
Agrupe várias variáveis com K-means usando o plug-in do Excel sem programação
Crie, valide e preveja com um modelo de regressão linear múltipla e previsões de séries temporais

Descrição do livro
Previsão e segmentação de dados usando o Microsoft Excel orienta você através de estatísticas básicas para testar se seus dados podem ser usados para realizar previsões de regressão e previsões de séries temporais. Os exercícios abordados neste livro usam dados da vida real do Kaggle, como demanda por passagens aéreas sazonais e detecção de fraude de cartão de crédito.
Você aprenderá como aplicar o algoritmo K-means de agrupamento, que ajuda a encontrar segmentos de seus dados que são impossíveis de ver com outras análises, como inteligência de negócios (BI) e análise dinâmica. Ao analisar os grupos retornados pelo K-means, você poderá detectar outliers que podem indicar uma possível fraude ou mau funcionamento nos pacotes de rede.
No final deste livro do Microsoft Excel, você será capaz de usar o algoritmo de classificação para agrupar dados com diferentes variáveis. Você também poderá treinar modelos lineares e de séries temporais para realizar previsões e previsões com base em dados anteriores.
O que você vai aprender
Entenda por que o aprendizado de máquina é importante para classificar a segmentação de dados
Concentre-se em testes estatísticos básicos para dependência de variável de regressão
Teste a autocorrelação da série temporal para criar uma previsão útil
Use suplementos do Excel para executar K-means sem programação
Analisar outliers de segmento para possíveis anomalias de dados e fraude
Crie, treine e valide vários modelos de regressão e previsões de séries temporais

Para quem é este livro
Este livro é para analistas de dados e negócios, bem como profissionais de ciência de dados. Os profissionais de MIS, finanças e auditoria que trabalham com o MS Excel também acharão este livro útil.

Índice
Compreendendo a segmentação de dados
Aplicando Regressão Linear
O que é Série Temporal?
Uma introdução ao agrupamento de dados
Encontrando o Número Ideal de Grupos de Variáveis Simples
Encontrando o número ideal de grupos multivariáveis
Analisando outliers para anomalias de dados
Encontrando a relação entre variáveis
Construindo, treinando e validando um modelo linear
Construindo, treinando e validando um modelo de regressão múltipla
Dados de teste para conformidade com séries temporais
Trabalhando com séries temporais usando a média móvel centralizada e um componente de tendências
Treinamento, validação e execução do modelo

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