আর এর সাথে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণে মডেলিং কৌশলগুলি

ব্লগটি আর এর সাথে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণে মডেলিং কৌশলগুলির সংক্ষিপ্ত পরিচিতি দেয়।



মডেলিংয়ের বিভিন্ন কৌশল:

আমরা যে কোনও সমস্যা ছোট প্রক্রিয়ায় বিভক্ত করতে পারি:



শ্রেণিবিন্যাস - যেখানে আমরা ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করি। যেমন রোগগুলি সমস্ত রোগ নির্দিষ্ট আচরণ প্রদর্শন করে এবং আমরা তাদের আরও শ্রেণিবদ্ধ করতে পারি।

উদাহরণস্বরূপ: রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা হ্রাসকারী রোগ, মাথাব্যথা দেয় এমন রোগ ইত্যাদি



রিগ্রেশন - একাধিক চলক মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে জড়িত।

উদাহরণস্বরূপ: একজন মানুষের ওজন কীভাবে তার উচ্চতার সাথে সম্পর্কিত।

আনমোলিসনাক্তকরণ - মূলত একটি ওঠানামা।



উদাহরণস্বরূপ: উচ্চ ভোল্টেজ বা লো ভোল্টেজের ক্ষেত্রে।

আর একটি উদাহরণ নিয়ন্ত্রিত আচরণের অন্তর্ভুক্ত হতে পারে যা দেশের ভিত্তিতে ডানদিকে বা বাম দিকে গাড়ি চালানো জড়িত। এলোমেলোতা হ'ল বিপরীত দিক থেকে কেউ গাড়ি চালাচ্ছেন।

ফাইল ক্লাসের উদাহরণ তৈরি করার কারণগুলি কী কী?

অন্য একটি উদাহরণ নেটওয়ার্ক অনুপ্রবেশ হতে পারে। এখানে, কোনও অনুমোদনপ্রাপ্ত ব্যবহারকারী আপনার কোম্পানির ওয়েবসাইটে লগইন করে এবং তারপরে কেউ যদি অরক্ষিতভাবে লগ ইন করে তবে এটি একটিআন0মোলি

বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব - এটি মূলত একাধিক বৈশিষ্ট্য দেয় যেমন উচ্চতা, ওজন, তাপমাত্রা, হার্টবিট। একটি বিষয় লক্ষণীয় হ'ল এই সমস্ত বৈশিষ্ট্য কোনও কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

উদাহরণস্বরূপ: কেউ ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছেন, কোন সময়ে কোন ব্যক্তি অফিসে পৌঁছাবে। প্রতিটি বৈশিষ্ট্য গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তবে সমস্ত বৈশিষ্ট্য গুরুত্বপূর্ণ নয় important

সমিতি বিধি - সহজ কথায়, এটি পরবর্তী আচরণ বিশ্লেষণ বা ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়, যেখানে এটি প্রস্তাব ইঞ্জিনের চারদিকে ঘোরে।

উদাহরণস্বরূপ: রুটি কেনা কোনও ব্যক্তি দুধও কিনতে পারে। যদি আমরা অতীত শপিং আচরণগুলি বিশ্লেষণ করি তবে ঝুড়ির সমস্ত আইটেমের একটি সম্পর্ক রয়েছে। এই ক্ষেত্রে, সম্ভাবনা থাকতে পারে যে রুটি কিনেছেন সে ব্যক্তিও দুধ কিনে ফেলবে।

ক্লাস্টারিং - এটি পরিসংখ্যানের অন্যতম প্রাচীন কৌশল। প্রকৃতপক্ষে, কেউ সর্বদা যে কোনও সমস্যাকে মডেল করতে পারে, তা শ্রেণিবদ্ধকরণ বা ক্লাস্টারিং, যার অর্থ অনুরূপ সত্ত্বাকে গ্রুপ করা।

উদাহরণ স্বরূপ:

1) আপেল এবং কমলাগুলির একটি ঝুড়ি নিন, যেখানে আমরা কমলা থেকে আপেলকে আলাদা করতে পারি।

2) ক্লাস্টারিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্র হ'ল স্বাস্থ্যসেবা। স্বাস্থ্যসেবা ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রায় সমস্ত পরিসংখ্যান এবং বিশ্লেষণ শুরু হয়েছিল। আরও গভীরে যেতে, কোহোর্টস (একই রকম রোগে আক্রান্ত ব্যক্তি) নামে একটি ক্লাস্টারিং শব্দ রয়েছে, যাতে তারা বিদ্যমান গ্রাহকদের থেকে পৃথকভাবে অধ্যয়ন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি 10 জন জ্বর এবং অন্য 10 জন মাথাব্যথায় আক্রান্ত হয় তবে আমরা তাদের মধ্যে যা সাধারণ তা খুঁজে পাব এবং ওষুধ তৈরি করব।

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন - বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন নির্ভুলতা, বৈধতা এবং ব্যর্থতা যথেষ্ট প্রাসঙ্গিক। অন্য কথায়, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনকে নিদর্শন স্বীকৃতি হিসাবে অভিহিত করা যেতে পারে।

উদাহরণ স্বরূপ:

গুগল অনুসন্ধানে, যখন কোনও ব্যবহারকারী কোনও পদ প্রবেশ করে, ফলাফল নিয়ে আসে। এখন, একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হ'ল এটি কীভাবে জানল, কোন পৃষ্ঠাটি শব্দটির সাথে প্রাসঙ্গিক এবং অ-প্রাসঙ্গিক? এটি বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যেতে পারে, যেখানে এটি বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি যুক্ত করে। আসুন আমরা বলি যে একটি ছবি দেওয়া হয়েছে, নির্দিষ্ট ক্যামেরা মুখগুলি সনাক্ত করে, সুন্দর চিত্র দেওয়ার জন্য মুখটি হাইলাইট করে, যা বৈশিষ্ট্য স্বীকৃতিও ব্যবহার করে।

জাভাতে প্যালিনড্রোমের জন্য কীভাবে চেক করবেন

তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা বনাম আনসারভাইজড লার্নিং

প্রতি) পূর্বাভাস বিভাগ - কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে রিগ্রেশন, লজিস্টিক, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সিদ্ধান্তের গাছ। কিছু উদাহরণের মধ্যে জালিয়াতি সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে (যেখানে কোনও কম্পিউটার জালিয়াতির পূর্ববর্তী ইতিহাস থেকে পরবর্তী জালিয়াতি শিখে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে)। নিরীক্ষণযোগ্য শেখার ক্ষেত্রে কোনও examplesতিহাসিক ডেটা না থাকায় উদাহরণ দিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় না।

খ) শ্রেণিবদ্ধকরণ বিভাগ - একটি উদাহরণ গ্রহণ করে, লেনদেনটি প্রতারণামূলক হোক বা না হোক, এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ বিভাগে প্রবেশ করে। এখানে, আমরা historicalতিহাসিক ডেটা নিয়েছি এবং সিদ্ধান্ত গাছের সাথে শ্রেণিবদ্ধ করি বা যদি আমরা কোনও historicalতিহাসিক ডেটা গ্রহণ না করি, তবে আমরা সরাসরি ডেটা শুরু করি এবং আমাদের নিজস্ব বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করার চেষ্টা করি। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের এমন কর্মচারীদের জানা দরকার, যারা সংগঠনটি ছেড়ে চলে যাওয়ার সম্ভাবনা থাকে বা থাকার সম্ভাবনা থাকে। সেক্ষেত্রে এটি একটি নতুন সংস্থা, যেখানে আমরা historicalতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করতে পারি না, আমরা সর্বদা ডেটা উত্তোলনের জন্য ক্লাস্টারিং ব্যবহার করতে পারি।

গ) অন্বেষণ বিভাগ - এটি একটি সোজা ফরোয়ার্ড পদ্ধতি, বড় ডেটার অর্থ কী with নিরীক্ষণযোগ্য শেখার ক্ষেত্রে একে নীতি উপাদান এবং ক্লাস্টারিং বলা হয়।

d) সম্পর্ক বিভাগ - এখানে একাধিক উপাদান জড়িত যেমন ক্রস বিক্রয় / আপ বিক্রয়, বাজারের ঝুড়ি বিশ্লেষণ। ঝুড়ি বিশ্লেষণে, কোনও historicalতিহাসিক ডেটা নেই বলে তদারকি করা কোনও শিক্ষাই নেই। সুতরাং আমরা সরাসরি ডেটা নিই এবং সমিতি, সিকোয়েন্সিং এবং ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ পাই।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? তাদের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।

সম্পর্কিত পোস্ট: