解决行业问题的统计思维
免费的在线统计学课程
预测性建模和文本挖掘
预测性分析是指利用数据和统计算法来预测在当前过程和环境下可能发生的事情。
在本模块中，您将了解到在构建预测性模型中使用的一些核心方法，包括如何解决过拟合，如何选择最佳的预测性模型，以及如何使用多元线性回归和 Logistic 回归。您还将了解如何拟合其他类型的预测性模型，包括惩罚回归、决策树和神经网络。最后，您将了解如何从非结构化文本数据（如调查响应数据）中提取信息和含义。
预测性分析是指利用数据和统计算法来预测在当前过程和环境下可能发生的事情。
在本模块中，您将了解到在构建预测性模型中使用的一些核心方法，包括如何解决过拟合，如何选择最佳的预测性模型，以及如何使用多元线性回归和 Logistic 回归。您还将了解如何拟合其他类型的预测性模型，包括惩罚回归、决策树和神经网络。最后，您将了解如何从非结构化文本数据（如调查响应数据）中提取信息和含义。