İşletme Analizi için Ana Bileşen Analizi

Yüksek boyutlu verilerin çoğu zaman en önemli bilgileri gürültü katmanlarının arkasında saklanmaktadır.Bu kurs, kritik bilgileri kaybetmeden veri karmaşıklığını azaltmak için temel bir teknik olan Ana Bileşen Analizi (PCA) anlamanın net bir yolunu sağlar. Temel tanımlardan bu kavramların pratik iş bağlamlarında uygulanmasına kadar ilerleyeceksiniz. Bu dersin sonunda, büyük veri kümelerini en önemli eğilimleri vurgulayan yönetilebilir bileşenlere dönüştürebileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Boyut azaltma temel terminolojisi ve matematiksel mantığını anlamak - Doğru analiz için gerekli veri toplama ve dönüşüm adımları gerçekleştirin - PCA'yı karmaşık, yüksek boyutlu veri setleri içindeki birincil sürücüleri tanımlamak için uygulayın - PCA tabanlı iş akışlarını çalıştırmak için Excel içinde istatistiksel fonksiyonları uygulama - Değiştirilmiş verilerde hata kavramları ve istatistiksel önemi değerlendirir - PCA'nın modern makine öğrenimi boru hatlarında kritik bir özellik mühendisliği adımı olarak nasıl hizmet ettiğini keşfedin Kurs, PCA'nın temel mekanikleri ve yazılı açıklamalar ve örnekler yoluyla pratik vaka çalışması uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve veri hazırlığıyla başlar. Bu program, veri bilimi ve iş analizi ile ilgilenen ve önceden deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Açık, yazılı talimatlar yoluyla veri analizinde daha güçlü bir temel oluşturun.