Before you can build good predictiv

Before you can build good predictive models, you must understand your data.
Start by gathering a variety of numerical summaries (including descriptive statistics such as averages, standard deviations and so forth) and looking at the distribution of the data.
You may want to produce cross-tabulations (picot tables) for multi-dimensional data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ก่อนที่คุณสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ดี คุณต้องเข้าใจข้อมูลของคุณ เริ่มต้น ด้วยการรวบรวมสรุปเป็นตัวเลข (รวมสถิติพรรณนาเช่นค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และอื่น ๆ) ที่หลากหลาย และดูการกระจายของข้อมูล คุณอาจต้องการผลิตข้ามตาราง (ตาราง picot) ข้อมูลหลายมิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ก่อนที่คุณจะสามารถสร้างรูปแบบการพยากรณ์ที่ดีคุณต้องเข้าใจข้อมูลของคุณ.
เริ่มต้นด้วยการรวบรวมความหลากหลายของการสรุปตัวเลข (รวมทั้งสถิติเชิงพรรณนาเช่นค่าเฉลี่ยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและอื่น ๆ ) และมองไปที่การกระจายของข้อมูล.
คุณอาจต้องการที่จะผลิต tabulations ข้าม (ตาราง Picot) ข้อมูลหลายมิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ก่อนที่คุณจะสามารถสร้างสมการทำนายที่ดี คุณต้องรู้ข้อมูลของคุณ
เริ่มต้นด้วยการรวบรวมความหลากหลายของสรุปตัวเลข ( รวมถึงสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น และมองไปที่การกระจายของข้อมูล
คุณอาจต้องการที่จะผลิต tabulations ข้าม ( ตาราง picot ) สำหรับข้อมูลหลายมิติ