예측 분석에 들어가기 위해 일부 책 / 기사 / 가이드를 추천 하시겠습니까?


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CS 담당자 / 초보 통계 학자 / 초보 수학자에게 예측 분석에 들어가기 위해 어떤 학습 자료를 제안 하시겠습니까?



여기에 몇 가지 링크가 있습니다 : meta.stats.stackexchange.com/questions/6/…
ars

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이 Q는 '커뮤니티'백그라운드 프로세스에 의해 '추천'된 '활성 질문'페이지에 다시 나타났습니다. 그 중 하나는 "언제든지 대답하지 않은 오래된 질문을 매시간마다 찌르므로주의를 기울이는 것"입니다. 이 질문에 더 이상주의를 기울일 필요 는 없다고 생각합니다 . 커뮤니티 위키는 하나의 투표를 받았으며 8 월 26 일에 합리적인 답변을 얻었지만 8 월 24 일에 요청한 사용자는 마지막으로 보았으므로 사용자가 답변을 수락하지 않을 것 같습니다. 중재자에 의해 폐쇄되어야한다고 제안합니다.
onestop

답변:


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Predictive Analytics :)라고 할 필요는 없습니다.) 이미 통계와 데이터 마이닝 이라는 두 가지 이름이 있습니다.

초보자 통계 서적 : 일반 영어
통계 고급 통계 서적 : 모발
데이터 마이닝 별 다변량 분석 서적 : 여전히 훌륭한 데이터를 찾지 못했지만 Witten의 데이터 마이닝은 괜찮습니다.

모든 세부 사항에 너무 혼동하지 마십시오. 일반적으로 달성 할 수있는 것은 너무 많습니다.

  1. 실수 예측 (회귀)
  2. 정수 예측 (분류)
  3. 모델링 (위의 두 가지와 동일하지만 인간이 이해할 수있는 모델)
  4. 비슷한 관찰 그룹 (클러스터링)
  5. 유사한 요소 그룹화 (요소 분석)
  6. 단일 요소를 설명
  7. 여러 요인 (상관 관계, 연관성 등) 간의 관계 설명
  8. 표본을 기준으로 모집단 값이 다른 값과 다른지 확인
  9. 실험 설계 및 표본 크기 계산

행운을 빕니다!


Tibshirani, Hastie 책, 통계 학습의 요소에 대한 구체적인 생각이 없습니까? 다양한 방법에 대한 매우 포괄적 인 개요. 어쨌든 그것은 훌륭한 고급 데이터 마이닝 북이 될 것이라고 생각합니다.
AdamO

"Beginner Stats Book : Statistics in Plain English"저자마다 동일한 제목을 가진 두 개의 다른 책이 있습니다. 여기에 Harvey J. Brightman 또는 Timothy C. Urda가 언급합니까?

머신 러닝 아닌가요? 또한 이 질문을 참조하십시오 .
Dan Filimon

정수는 분류가 아니라 Poisson, NBD 등과 같은 모델이라고 예측하십시오. 중요한 용어에주의하십시오.
Ari B. Friedman

4

http://www.vaultanalytics.com/books로 이동 하십시오

그들은 예측 모델이 무엇인지, 어떤 테스트 / 모델을 사용해야하는지, 그리고 Excel에서 모델을 작성하는 방법에 관한 책을 썼습니다. 나는 매일 직장에서 사용하고 있습니다. 나는 그것이 매우 유용하다고 생각합니다.


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Excel의 심각한 오류가 잘 설명되어 있습니다. 예를 들어 biostat.mc.vanderbilt.edu/ExcelProblems를 참조하십시오 . R과 같은 훨씬 더 많은 무료 리소스가있을 때 Excel이 사용되는 이유를 이해하기 어렵습니다.
Frank Harrell

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지금 읽어 보세요 : 예측 분석 : Microsoft Excel

콘래드 칼 버그

Que에 의해 2012 년 7 월 2 일 게시 됨.

  • ISBN-10 : 0-7897-4941-6 ISBN-13 : 978-0-7897-4941-3

나는 아직 그것을 읽지 않았지만, 지금까지 통계가 아닌 사람을위한 주제에 대한 좋은 소개입니다. 통계 개념과 Excel 기능 모두에서 매우 기본적으로 시작되며 거기에서 작성됩니다.

Stats front에서는 시계열의 신호 / 노이즈를 결정하는 데 도움이되는 이동 평균 사용 및 평활화에 대한 꽤 건전한 토론을 진행합니다.

Excel 정면에서는 차트에서 일반적인 Excel 추세선을 잡기보다는 위의 개념을 사용하여 모델을 작성하는 방법과 일부 Excel 추가 기능 (예 : Solver 및 Data Analysis)을 사용하여 모델을 작성하는 방법을 설명합니다.


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나는이 주제에 관한 책을 썼습니다 :

"예측 분석 : 클릭, 구매, 거짓말 또는 죽을 사람을 예측하는 힘", Eric Siegel, Ph.D. (Wiley, 2013 년 2 월)

추가 정보 : http://www.thepredictionbook.com

Fiscal Times는 기사로 발췌했습니다 : http://www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

위의 책 웹 사이트를 통해 다른 발췌문을 사용할 수 있습니다.

책에 대해 궁금한 점이 있으면 알려주세요!


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Eric, 어떤 이유로 귀하의 사이트는 Web of Trust로 평가가 매우 열악합니다. 분명히 맬웨어입니까? mywot.com/en/scorecard/…
Dan Filimon

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주변에 꽤 많은 책이 있습니다. 위의 내용은 모두 꽤 좋습니다. 또한 소매 및 금융 서비스의 예측 분석에 특히 중점을 둔 책을 만들었습니다.

핀레이, 스티븐 (2012). 신용 점수, 응답 모델링 및 보험 등급. 고객 행동 예측에 대한 실용 가이드. 베이 싱 스토크 : Palgrave Macmillan. ISBN 0-230-34776-2.

확실히 "하드 코어"수학 책은 아니지만 로지스틱 회귀, 신경망 등과 같은 주요 방법에 대한 기본적인 소개를 제공합니다. 특히 전체 모델 개발 프로세스에 중점을 둡니다. 프로젝트 계획부터 시작하여 모델 포스트의 구현 및 모니터링을 진행합니다.


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이전 메모에 더하여-사람들에게 나의 새로운 책인 Predictive Analytics, Data Mining 및 Big Data를 알려주고 싶습니다. 신화, 오해 및 방법이 나왔습니다. 아마존과 모든 좋은 서점에서 구할 수 있습니다 :

http://www.amazon.co.uk/s/ref=nb_sb_noss_1?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=predictive+analytics

에릭-책을 읽는 것이 좋습니다.


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