Orange Data Mining. Статистика. Корреляция. Визуализация

Orange Data Mining. Статистика. Корреляция. Визуализация 00:00:00 Введение в Orange Data Mining • Юрий Ипатов представляет программу Orange Data Mining. • Рассматриваются основы статистического анализа и корреляции. • Введение в стандарт CRISP-DM для кросс-индустриального анализа данных. 00:00:57 Основные этапы CRISP-DM • Понимание контекста бизнеса. • Формализация данных и их подготовка. • Использование математических моделей для оценки данных. 00:02:03 Пример из жизни • Пример с картошкой: понимание бизнеса и подготовка данных. • Моделирование и оценка результатов. • Внедрение бизнес-решений на основе анализа данных. 00:04:06 Другие стандарты анализа данных • Обнаружение знаний в базах данных. • Методология компании SAS. • Основы статистики: средние, моды, медианы, дисперсия, среднеквадратическое отклонение. 00:05:06 Корреляция Пирсона и Спирмена • Виды корреляции: положительная, отрицательная, отсутствие связи. • Оценка корреляции: значения от -1 до 1. • Коэффициент корреляции Пирсона и Спирмена. 00:07:11 Применение в Orange Data Mining • Базовая статистика в Orange Data Mining. • Пример с данными по климатическим изменениям. • Использование функции "фичес статистик" для анализа данных. 00:10:05 Анализ корреляционных зависимостей • Пример с двумя величинами и их корреляцией. • Влияние случайных выбросов на коэффициент корреляции Пирсона. • Пример с рейтингом суперкомпьютеров и их производительностью. 00:15:01 Заключение • Взаимодополнение...