استخدام تحليل العوامل لاكتشاف البنية يرغب مزود الاتصالات في فهم أنماط استخدام الخدمة بشكل أفضل في قاعدة بيانات العملاء الخاصة به. إذا كان من الممكن تجميع الخدمات حسب الاستخدام، يمكن للشركة تقديم حزم وعروض أكثر جاذبية لعملائها. يمكن تنفيذ هذه الاستراتيجية من خلال استخدام تحليل العوامل أو التحليل العاملي Factor Analysis لاكتشاف البنية في قاعدة […]
التحليل العاملي يستخدم التحليل العاملي Factor Analysis بشكل أساسي لاختزال أو اختصار البيانات data reduction أو اكتشاف البنية structure detection. طرق التحليل العاملي يحتوي إجراء التحليل العاملي على عدة طرق ممتدة لإنشاء الحل المطلوب. إجراء اختزال البيانات تبدأ طريقة استخلاص المكونات الرئيسية principal components extraction بإيجاد مجموعة خطية من المتغيرات (مكون) component التي تمثل أكبر
مفهوم إحصائيات النسب يوفر إجراء إحصائيات النسب Ratio Statistics قائمة شاملة بإحصائيات موجزة لوصف النسبة بين متغيرين من نوع المقياس scale variables. استخدام إحصائيات النسب لتقييم قيمة الممتلكات يحتاج مكتب كاتب المقاطعة إلى تتبع قيم الممتلكات من أجل التقييم العادل للضرائب العقارية في جميع أنحاء المقاطعة. جزء من التحدي هو أن الموارد اللازمة للحفاظ على
التحليل العنقودي من خطوتين إجراء التحليل العنقودي المكون من خطوتين TwoStep Cluster Analysis هو أداة استكشافية مصممة للكشف عن التجمعات الطبيعية (أو المجموعات) ضمن مجموعة بيانات ما كانت لولا ذلك لتكون ظاهرة. تحتوي الخوارزمية المستخدمة في هذا الإجراء على العديد من السمات المرغوبة التي تميزها عن تقنيات التحليل العنقودي التقليدية: مبادئ التحليل العنقودي من أجل
استخدام تحليل التمييز لتصنيف عملاء الاتصالات قام مزود الاتصالات بتقسيم قاعدة عملائه حسب أنماط استخدام الخدمة، وتصنيف العملاء إلى أربع مجموعات. إذا كان من الممكن استخدام البيانات الديموغرافية للتنبؤ بعضوية المجموعة عن طريق استخدام تحليل التمييز Discriminant Analysis، فيمكنك تخصيص العروض للعملاء المحتملين بشكل منفرد. افترض أن المعلومات المتعلقة بالعملاء الحاليين موجودة في ملف telco.sav.
ما هو التحليل التمييزي يستخدم التحليل التمييزي Discriminant Analysis لنمذجة قيمة المتغير الفئوي التابع dependent categorical variable على أساس علاقته بواحد أو أكثر من المتنبئين predictors. استخدام التحليل التمييزي لتقييم مخاطر الائتمان إذا كنت مسؤول القروض في أحد البنوك، فأنت تريد أن تكون قادرًا على تحديد الخصائص التي تدل على الأشخاص الذين من المحتمل أن يتخلفوا
استخدام التحليل التمييزي لتقييم مخاطر الائتمان قراءة المزيد »
تحليل الجار الأقرب تحليل الجار الأقرب أو أقرب جار Nearest Neighbor Analysis هو طريقة لتصنيف الحالات بناءً على تشابهها مع الحالات الأخرى. في التعلم الآلي، تم تطويره كطريقة للتعرف على أنماط البيانات دون الحاجة إلى تطابق تام مع أي أنماط أو حالات مخزنة. الحالات المماثلة قريبة من بعضها البعض والحالات المتباينة بعيدة عن بعضها البعض.
تحليل الانحدار بطريقة المربعات الصغرى الجزئية يقدر إجراء الانحدار باستخدام طريقة المربعات الصغرى الجزئية Partial Least Squares Regression نماذج الانحدار للمربعات الصغرى الجزئية (PLS)، وهي تقنية تنبؤية تعد بديلاً لانحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)، أو الارتباط الكنسي canonical correlation، أو نمذجة المعادلة الهيكلية structural equation modeling، وهي مفيدة بشكل خاص عندما تكون متغيرات التوقع شديدة
تقدير منحنى الانحدار يسمح لك إجراء تقدير منحنى الانحدار Curve Estimation بتقدير إحصائيات الانحدار بسرعة وإنتاج مخططات ذات صلة لـ 11 نموذجًا مختلفًا. يعتبر تقدير المنحنى أكثر ملاءمة عندما لا تكون العلاقة بين المتغير (المتغيرات) التابعة والمتغير المستقل خطية linear بالضرورة. استخدام تقدير منحنى الانحدار لنمذجة قانون تناقص العائدات يريد بائع التجزئة فحص العلاقة بين
الانحدار الترتيبي يسمح لك إجراء الانحدار الترتيبي Ordinal Regression (المشار إليه باسم PLUM في بناء الجملة) ببناء النماذج، وإنشاء تنبؤات، وتقييم أهمية متغيرات التوقع المختلفة في الحالات التي يكون فيها المتغير التابع (الهدف) ترتيبيًا بطبيعته. المتغيرات التابعة الترتيبية والانحدار الخطي عندما تحاول توقع الاستجابات الترتيبية ، فإن نماذج الانحدار الخطي المعتادة لا تعمل بشكل جيد.