拥抱预测分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-18
使用预测方法来构建用于概要分析
细分的分析模型，分析，预测，可视化，讲故事。该角色还包括评估已开发的分析模型的准确性和精度，在某些方面，对成功的数据科学家所必需的技能的期望的广度多少就说明了在企业中如何采用数据科学家的角色方面的流动性，在不同情况下，该角色需要有关Hadoop，NoSQL，文本挖掘，数据挖掘，R，Python，Java，可视化工具和大量统计技术的知识组合，通过比较这些要求，您可能会发现一个组织中的数据科学家可能不适合其他组织中的角色。
在某种程度上这是与组织拥抱
采用和主流化分析相关的痛苦不断增长的征兆，尽管技术媒体像近才发明技术一样来推广技术，但如今在算法和生产方面，许多被称为“预测分析”的历史悠久。这反映在所使用的术语中。术语“分析”，“机器学习”和“数据挖掘”可互换使用，是指发现大型（或大型）数据集中的模式并基于该分析预测模式的几种算法方法，使用的某些方法根本不是新方法。贝叶斯分析可以追溯到1700年代，回归分析只能追溯到1800年代初，当然大多数算法都相对成熟：神经网络的历史可以追溯到1950年代，决策树的历史可以追溯到1960年代，而关联规则和支持向量机则可以追溯到1990年代。
是什么使这些方法在今天看起来仍然如此创新？
一种观点是关于易用性的转变，在1990年代，如果您想使用数据挖掘算法进行预测分析，则必须是统计分析，计算机科学，编程或这三者中的专家，1990年代出现了用户友好的数据挖掘工具，随后将其集成到不需要专业知识的使用场景中，从而使非专家无需了解它们的工作原理即可利用这些模型，将机器学习算法集成到开源工具中可加速其实用性。开源统计语言R（特别是）为许多人打开了分析的世界，而许多供应商将R功能集成到了自己的工具框架中，其他开放源代码库也是使能器。
结果是人们对这些算法模型的工作方式了解得越多
企业就越有机会聘用合适的数据科学家并提高他们的生产力，少数人会纠结于R的组织可能能够提出一些有趣的想法，但是如果无法从根本上认识到预测和处方如何适合企业，则将它们并入日常业务流程的过程将受到限制，这意味着每一个技术经理和相应的业务对口应该有一定的预测性模型的工作原理以及如何使用它们的意识。
查询处理的强大工具？
细分的分析模型，分析，预测，可视化，讲故事。该角色还包括评估已开发的分析模型的准确性和精度，在某些方面，对成功的数据科学家所必需的技能的期望的广度多少就说明了在企业中如何采用数据科学家的角色方面的流动性，在不同情况下，该角色需要有关Hadoop，NoSQL，文本挖掘，数据挖掘，R，Python，Java，可视化工具和大量统计技术的知识组合，通过比较这些要求，您可能会发现一个组织中的数据科学家可能不适合其他组织中的角色。
在某种程度上这是与组织拥抱
采用和主流化分析相关的痛苦不断增长的征兆，尽管技术媒体像近才发明技术一样来推广技术，但如今在算法和生产方面，许多被称为“预测分析”的历史悠久。这反映在所使用的术语中。术语“分析”，“机器学习”和“数据挖掘”可互换使用，是指发现大型（或大型）数据集中的模式并基于该分析预测模式的几种算法方法，使用的某些方法根本不是新方法。贝叶斯分析可以追溯到1700年代，回归分析只能追溯到1800年代初，当然大多数算法都相对成熟：神经网络的历史可以追溯到1950年代，决策树的历史可以追溯到1960年代，而关联规则和支持向量机则可以追溯到1990年代。
是什么使这些方法在今天看起来仍然如此创新？
一种观点是关于易用性的转变，在1990年代，如果您想使用数据挖掘算法进行预测分析，则必须是统计分析，计算机科学，编程或这三者中的专家，1990年代出现了用户友好的数据挖掘工具，随后将其集成到不需要专业知识的使用场景中，从而使非专家无需了解它们的工作原理即可利用这些模型，将机器学习算法集成到开源工具中可加速其实用性。开源统计语言R（特别是）为许多人打开了分析的世界，而许多供应商将R功能集成到了自己的工具框架中，其他开放源代码库也是使能器。
结果是人们对这些算法模型的工作方式了解得越多
企业就越有机会聘用合适的数据科学家并提高他们的生产力，少数人会纠结于R的组织可能能够提出一些有趣的想法，但是如果无法从根本上认识到预测和处方如何适合企业，则将它们并入日常业务流程的过程将受到限制，这意味着每一个技术经理和相应的业务对口应该有一定的预测性模型的工作原理以及如何使用它们的意识。
查询处理的强大工具？
差不多两年了，Spark SQL似乎是炙手可热的Spark集群计算框架的SQL解释器，正在逐步成为查询处理的强大力量，差不多两年了，Spark SQL似乎是炙手可热的Spark集群计算框架的SQL解释器，正在逐步成为查询处理的强大力量，证据发布的一组新的决策支持基准测试，这是一家针对Hadoop销售分析查询处理引擎的初创公司，SQL并没有完全超越竞争对手-至少在大多数基准测试中都没有。
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