こんにちは、読者の皆様。
2週間が経過し、データ分析のトピックに関する新しい資料を紹介します。 今回は資料がかなりのものであることが判明しましたが、この記事とダイジェストに含まれるメモからはそれほど面白くなりません。
したがって、今日の選択から、単純ベイズを使用してテキストを分類する方法、勾配降下の速度を上げる方法を学習します。 さらに、アナリストが何を使うべきか、どのスキルを所有するべきかなどについての別の記事があります
理論
- クラスター分析（消費者セグメンテーションの例）パート1 （RU）（翻訳についてgreat_bobaに感謝）
- ベイジアン分類器を使用したテキストの分類
単純ベイズ分類器をテキストに適用する手順 - 銀行が顧客データに価値を付加する方法
このトピックに関する非常に興味深いプレゼンテーション。 - 機能的環境分析 （EN）
複雑な技術的、経済的、社会的システムの活動の比較分析の方法論に関する小さな指導。 - 勾配降下速度係数の選択 （EN）
- 自然言語の分析におけるテキストのプレゼンテーションの現代的な側面：古典的および代替アプローチ （RU）
- ハードおよびソフトデータ分析スキル
アナリストが持つべきスキルに関する別の注記 - McGraw-Hillのデータ分析に関する7つのレッスン
分析の第一人者からの有用なヒント - コンポーネント選択メソッドを使用してテキストを分類します。
さまざまなツールを使用する練習
- JAVA （EN）での単純ベイズ分類器の開発
- 予測のためのスコアリングシステムの展開
OpenCPUとRを使用したシステム展開 - Big QueryとRを使用したGoogleアナリティクスデータの分析
教育ビデオ
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- 有効中央値スコア （RU）