Phân tích thành phần chính cho phân tích kinh doanhQuery

Dữ liệu có chiều cao cao thường ẩn chứa những thông tin quan trọng nhất đằng sau các lớp nhiễu. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng để hiểu Phân tích thành phần chính (PCA), một kỹ thuật cơ bản để giảm sự phức tạp của dữ liệu mà không làm mất thông tin trọng yếu. Bạn sẽ tiến từ định nghĩa cơ bản tới ứng dụng các khái niệm này trong bối cảnh kinh doanh thực tế. Cuối khóa học này, bạn sẽ có khả năng chuyển đổi các tập dữ liệu lớn thành các thành phần có thể quản lý được, nhấn mạnh các xu hướng quan trọng nhất. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ cơ bản và logic toán học của việc giảm chiều - Thực hiện các bước thu thập và chuyển đổi dữ liệu cần thiết cho phân tích chính xác - Apply PCA to identify the primary drivers within complex, high-dimensional dataset - Luyện tập các hàm thống kê trong Excel để thực hiện các công việc dựa trên PCA - Đánh giá các khái niệm lỗi và ý nghĩa thống kê trong dữ liệu chuyển đổi - Tìm hiểu cách PCA phục vụ như một bước kỹ thuật quan trọng trong các đường ống học máy hiện đại Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, mà không cần kinh nghiệm trước đó. Xây dựng một nền tảng vững chắc hơn trong phân tích dữ liệu thông qua hướng dẫn rõ ràng, viết.