Публикацией о условиях применимости линейной регрессии я завершил большой раздел «Дисперсионный и регрессионный анализ» и теперь перехожу к более сложным линейным моделям. Посты о многофакторном дисперсионном анализе и эффектам взаимодействия, вышедшие на этой неделе, относятся к новому разделу.
Пост об эффектах взаимодействия и проверке их статистической значимости
На несколько публикаций возвращаюсь к теме дисперсионного анализа и его многофакторной версии в частности. В этом посте также вскользь касаюсь темы взаимодействий, которым будет посвящён следующий пост
В этой презентации содержится предложение подхода к организации анализа данных в компании, которое комбинирует сильные стороны как централизации, так и децентрализованного, избегая при этом обычных для этих крайностей проблем, связанных или с оторванностью анализа данных от потребностей бизнеса, или с образованием функциональных колодцев. Обсуждаются также ключевые принципы организации департамента по работе с данными, роль лидера этого департамента и важность создания и поддержания корпоративной культуры, ориентированной на данные. Идеи концепции иллюстрируются с помощью примера бизнес-процесса жизненного цикла аналитической модели и нескольких примеров решения реальных проблем бизнеса. Так как в моей прошлой статье я говорил о применении машинного обучения и данных в банковской и финансовой сфере, примеры, которые я привожу здесь, фокусируются на отраслях ритейла и маркетинга.
В презентации 4 раздела:
1. Видение и миссия
2. Комбинация централизации и децентрализации
3. Функция анализа данных в компании
4. Примеры оценки эффективности анализа данных для бизнеса
Концепция комбинированной системы анализа данных для бизнеса
Презентация также опубликована на LinkedIn
Важная публикация о том, при каких условиях можно использовать линейную регрессию и доверять её результатам
Короткая публикация о формулировках и порядке проверки гипотезы линейной регрессии
Публикация, демонстрирующая, какие изменения в целевой переменной линейная регрессия может объяснить, а какие не может
Новый пост о линейной регрессии, описывающий её нулевую гипотезу или бейзлайн
Продолжение публикаций о линейной регрессии с описанием метода наименьших квадратов
Продолжение публикаций о бинарной линейной регрессии с описанием функции модели
В этой презентации даётся обзор текущему состоянию и будущим трендам в Data Science, машинном обучении (переходящем в искусственный интеллект) в том виде, в котором они используются в российских банках и финансовых компаниях. Презентация будет полезна тем, кто уже занимается Data Science в банках и ищем новые идеи, тем, кто только хочет найти работу в финансовых компаниях и кому нужен план действий, и руководителям и лидерам таких компаний, которые могут сверить состояние дел с этим обзором.
В презентации 5 разделов:
Data Science в российских банках: статус и специфика
Презентация также опубликована на LinkedIn
Этим постом я открываю серию публикаций про линейную регрессию
Пост о типичных проблемах, связанных с использованием корреляции в анализе, и о том, как их избежать
Пост о корреляции Пирсона. Поскольку о корреляции уже сказано очень много, будет ещё всего один пост на эту тему о предосторожностях с интерпретацией корреляций
Третий пост о post hoc тестах для дисперсионного анализа с подробным описанием метода Даннета
Второй пост о post hoc тестах для дисперсионного анализа с подробным описанием теста Тьюки
Обзорная публикация о post hoc тестах для дисперсионного анализа необходимых, в случае сравнения больше двух групп, и о причинах их проведения
Каждый день нам необходимо выполнять много задач, и каждый день нам необходимо решать, какие задачи выполнять. Что важно, а что нет? Как это решить? Идея следующей короткой публикации вытекает из этих простых наблюдений и потребностей. Эти соображения остаются важными не только в нашей повседневной жизни, но и когда необходимо принимать серьезные бизнес-решения. В приложенной презентации обсуждается один из возможных подходов к рациональному и эффективному способу достижения результатов на работе и в повседневной жизни с пошаговым планом действий. Хотя это значительно менее техническая тема, чем те, о которых я обычно пишу, в основе презентации — попытка формализовать подход, который я лично успешно применял, чтобы организовать и руководить командами и функциями анализа данных.
Эта презентация также опубликавана на LinkedIn
Короткий план проведения дисперсионного анализа, обобщающий предыдущие публикации
Публикация из серии о дисперсионном анализе
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
