Analysis ToolsA wide variety of ana

Analysis Tools
A wide variety of analysis tools can be used to model consumer demand - from traditional statistical approaches to neural networks and data mining. Using these demand models enables estimation of future demand: forecasting. Possibly, a combination of multiple types of modeling tools may lead to the best forecasts.
Time series analysis is a statistical approach applicable for demand forecasting. This technique aims to detect patterns in the data and extend those patterns as predictions. The ARIMA model, or autoregressive integrated moving average, in particular is used both to gain understanding of the patterns in data and to predict in the series. Different parameters are used to detect linear, quadratic, and constant trends.
Other approaches for building forecast models are Neural Networks and Data Mining, which are capable of modeling even very complex relationships in data. Demand forecasting is a very complex issue for which these methods are well suited. Multilayer Perceptrons and Radial Basis Function neural networks, Multivariate Adaptive Regression Splines, Machine Learning, and Tree algorithms can all generate predictive models for this application.
StatSoft has a 35 part video series on data mining that demonstrates many of these approaches for model building. While the video series mainly uses credit risk data, the series can help with learning the concepts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครื่องมือวิเคราะห์ความหลากหลายของเครื่องมือวิเคราะห์ใช้แบบจำลองความต้องการผู้บริโภค - จากวิธีทางสถิติแบบเครือข่ายประสาทและการทำเหมืองข้อมูล ใช้รูปแบบความต้องการเหล่านี้ช่วยให้การประเมินความต้องการในอนาคต: การคาดการณ์ อาจจะ การรวมกันของโมเดลเครื่องมือหลายชนิดอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ดีที่สุดเวลาชุดวิเคราะห์เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับการคาดการณ์ความต้องการ เทคนิคนี้เน้นการตรวจหารูปแบบในข้อมูล และขยายรูปแบบเหล่านั้นเป็นการคาดคะเน แบบจำลอง ARIMA, autoregressive รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใช้หรือ การทำความเข้าใจของรูปแบบในข้อมูล และ การคาดการณ์ในชุด พารามิเตอร์ต่าง ๆ ใช้ตรวจหาแนวโน้มเชิงเส้น กำลังสอง และคงวิธีการอื่น ๆ สำหรับการสร้างโมเดลการคาดการณ์มีเครือข่ายระบบประสาทและการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งมีความสามารถในการสร้างโมเดลความสัมพันธ์ซับซ้อนมากแม้ในข้อมูล การคาดการณ์ความต้องเป็นปัญหาซับซ้อนมากซึ่งวิธีการเหล่านี้จะเหมาะ เครือข่ายระบบประสาท Perceptrons และฟังก์ชันฐานรัศมีเป็นหลายชั้น หลายตัวแปรข้อปรับถดถอย Splines เรียน รู้ของเครื่อง และอัลกอริทึมต้นไม้ทั้งหมดสามารถสร้างการณ์สำหรับโปรแกรมประยุกต์นี้StatSoft มีชุดวิดีโอ 35 ส่วนในการทำเหมืองข้อมูลที่อธิบายหลายวิธีการเหล่านี้สำหรับรูปแบบอาคาร ชุดวิดีโอส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลความเสี่ยงเครดิต ชุดสามารถช่วยให้ มีการเรียนรู้แนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องมือในการวิเคราะห์
ความหลากหลายของเครื่องมือในการวิเคราะห์สามารถนำมาใช้ในการจำลองความต้องการผู้บริโภค - จากวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมที่เครือข่ายประสาทและการทำเหมืองข้อมูล โดยใช้แบบจำลองความต้องการเหล่านี้จะช่วยให้การประเมินความต้องการในอนาคต: การคาดการณ์ อาจจะมีการรวมกันของหลายประเภทของเครื่องมือการสร้างแบบจำลองอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ดีที่สุด.
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้สำหรับการพยากรณ์ความต้องการ เทคนิคนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจหารูปแบบในข้อมูลและขยายรูปแบบเหล่านั้นเช่นการคาดการณ์ รูปแบบ ARIMA หรืออัตรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีการใช้ทั้งสองจะได้รับความเข้าใจในรูปแบบในข้อมูลและการคาดการณ์ในซีรีส์ พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันจะใช้ในการตรวจสอบเชิงเส้นกำลังสองและแนวโน้มคงที่.
วิธีการอื่น ๆ สำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นเครือข่ายประสาทเทียมและการทำเหมืองข้อมูลซึ่งมีความสามารถในการสร้างแบบจำลองแม้กระทั่งความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากในข้อมูล การพยากรณ์ความต้องการเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากซึ่งวิธีการเหล่านี้มีความเหมาะสมดี เพอร์เซปตรอนและ Multilayer Radial Basis ฟังก์ชั่นเครือข่ายประสาทหลายตัวแปร Adaptive ถดถอย Splines การเรียนรู้เครื่องและ Tree ขั้นตอนวิธีการทั้งหมดที่สามารถสร้างรูปแบบการพยากรณ์สำหรับโปรแกรมนี้.
StatSoft มีชุดวิดีโอ 35 ส่วนที่เกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลที่แสดงให้เห็นหลายวิธีการเหล่านี้สำหรับการสร้างแบบจำลอง ในขณะที่ชุดวิดีโอส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลความเสี่ยงด้านเครดิตชุดสามารถช่วยให้มีการเรียนรู้แนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องมือวิเคราะห์หลากหลายของเครื่องมือการวิเคราะห์สามารถใช้ความต้องการของผู้บริโภคจากวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมกับโครงข่ายประสาทเทียมและการทำเหมืองข้อมูล โดยใช้แบบจำลองความต้องการเหล่านี้ช่วยให้การประมาณความต้องการในอนาคต : การพยากรณ์ อาจจะ , การรวมกันของหลายประเภทของแบบจำลองเครื่องมืออาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ดีที่สุดการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้สำหรับการพยากรณ์ความต้องการ เทคนิคนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบรูปแบบข้อมูลและขยายรูปแบบเหล่านี้ที่คาดคะเน แบบจำลอง ARIMA หรือตัวเองรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคือใช้ทั้งเพื่อความเข้าใจของรูปแบบข้อมูลและการทำนายในชุด พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันจะใช้ในการตรวจสอบเชิงเส้นกำลังสอง และแนวโน้มคงที่วิธีอื่น ๆเพื่อสร้างเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำลองพยากรณ์การทำเหมืองข้อมูลซึ่งมีความสามารถในการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมาก แม้ความสัมพันธ์ในข้อมูล การพยากรณ์ความต้องการ เป็นปัญหาที่ซับซ้อนมาก ซึ่งวิธีการเหล่านี้จะเหมาะ เพอร์เซปตรหลายชั้นและฟังก์ชันพื้นฐานรัศมีโครงข่ายประสาทเทียม , เครื่องปรับเส้นโค้งการเรียนรู้แบบการถดถอย และขั้นตอนวิธีของต้นไม้สามารถสร้างสมการทำนายสำหรับโปรแกรมนี้StatSoft ได้ 35 ส่วนวิดีโอชุดข้อมูลเหมืองแร่ ที่แสดงให้เห็นถึงหลายวิธีเหล่านี้สำหรับรูปแบบอาคาร ในขณะที่วิดีโอชุดส่วนใหญ่จะใช้ข้อมูลความเสี่ยงด้านเครดิต , ชุดสามารถช่วยให้มีการเรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิด