Analiza danych
Artykuły
Sieci neuronowe
Sieci neuronowe to rodzina algorytmów ciesząca się coraz większą popularnością w zadaniach z obszar…
Entropia
Entropia jest miarą nieuporządkowania lub niepewności w rozkładzie prawdopodobieństwa. Pojęcie to z…
Test zgodności chi-kwadrat Pearsona
Do grona popularnych testów statystycznych można zaliczyć testy chi-kwadrat Pearsona. Warto na pocz…
Poziomy pomiaru
Poziom pomiaru jest jedną z najważniejszych własności zmiennych. Warunkuje on, jakie testy statysty…
Przypadki odstające. Identyfikacja i znaczenie w analizie danych
W analizie danych istotne jest rozpoznanie nietypowych obserwacji, które znacząco różnią się od poz…
Wnioskowanie statystyczne
Wnioskowanie statystyczne jest działem statystyki, dzięki któremu możliwe staje się opisywanie, ana…
Wartość odstająca czy anomalia? Wykrywanie obserwacji nietypowych
Czy jedno nietypowe zdarzenie może niepokoić? Na podstawie jednego odstępstwa od normy może zapalić…
Rekodowanie zmiennych ilościowych na jakościowe – techniki i ich praktyczne zastosowanie
Analizując dane bierzemy pod uwagę zarówno informacje ilościowe (takie jak wynagrodzenie, wiek, lic…
Automatyczna rekategoryzacja zmiennych jakościowych z modułem Data Preparation
Często podczas eksploracyjnej analizy danych poszukujemy optymalnej kategoryzacji predyktorów w cel…
Segmentacja: od grupowania do klasyfikacji
Segmentacja jest kluczowym procesem w analizie danych, polegającym na podziale zbioru danych na sto…
Reguła trzech sigm
Reguła trzech sigm jest ważnym narzędziem w statystyce i zarządzaniu jakością. W kontekście analizy…
Piramida populacyjna
Poszukując najlepszej metody wizualizacji posiadanych danych, natrafić można na imponująco szeroką …
Braki danych w ilościowej analizie danych – czym są i jak sobie z nimi radzić?
Braki w kontekście analizy danych oznaczają sytuacje, gdy w zbiorze danych nie ma wartości dla niek…
Wnioskowanie bayesowskie
Wnioskowanie bayesowskie to metoda wnioskowania statystycznego. Została tak nazwana na cześć Thomas…
Ogólne modele liniowe i uogólnione modele liniowe - różnice oraz podobieństwa
W analizie danych, stosowanie ogólnych modeli liniowych jest powszechne ze względu na ich prostotę …
Metaanaliza jako narzędzie analityczne
W dzisiejszym świecie naukowym i badawczym analitycy często napotykają problem analizy dużych ilośc…
Testy parametryczne a nieparametryczne. Jaki test wybrać do analizy?
Analiza statystyczna jest nieodłącznym elementem badań naukowych i pracy z danymi. Aby wyciągnąć pr…
Predykcyjne AI vs generatywne AI – charakterystyka, różnice
Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) to jedno z najbardziej ekscytujących i dyn…
Mediana
Mediana jest statystyką, którą zaliczamy do miar tendencji centralnych. Jest jedną z najpopularniej…
Współczynnik determinacji R²: co to jest i jak go interpretować?
Współczynnik determinacji, oznaczany jako R² (R-kwadrat), jest jednym z najczęściej używanych narzę…
Automatyczne przygotowywanie danych do analizy
Przygotowanie danych odgrywa kluczową rolę w analizie danych i procesach uczenia maszynowego. Jego …
Auto Klasyfikacja – automatyczny wybór modelu do danych w PS CLEMENTINE PRO
Podczas pracy z danymi analityk często staje przed wyzwaniem wyboru odpowiednich testów statystyczn…
Automatyczne przygotowywanie danych do analizy, cz. II
Przygotowanie danych do analizy, jak już wielokrotnie było powtarzane na tym blogu, jest kluczowym …
Algorytmy indukcji reguł – odkrywanie wzorców w danych
Indukcja reguł jest jedną z kluczowych metod w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynow…
Analiza koszykowa: Zastosowanie i charakterystyka
Analiza koszykowa to popularna technika eksploracji danych, wykorzystywana przede wszystkim pod kąt…
Indukcja reguł sekwencyjnych
Indukcja reguł sekwencyjnych to zaawansowana technika eksploracji danych, która umożliwia odkrywani…
Diagram zadania – nowe możliwości tworzenia i wizualizacji procesów w PS CLEMENTINE PRO
Tworzenie i zarządzanie zadaniami analitycznymi to ważna część pracy z narzędziami typu ETL (ang. E…
Analiza dyskryminacyjna
Analiza dyskryminacyjna jest jedną z technik statystycznych wykorzystywanych do klasyfikacji obiekt…
Algorytm SVM – co to jest i jak go wykorzystać w praktyce?
W dzisiejszym świecie pełnym danych analitycy często mierzą się z wyzwaniem, jak skutecznie wydobyć…