애자일 데이터 과학-예측의 역할

이 장에서는 애자일 데이터 과학에서 예측의 역할에 대해 알아 보겠습니다. 대화 형 보고서는 데이터의 다양한 측면을 노출합니다. 예측은 민첩한 스프린트의 네 번째 계층을 형성합니다.

예측을 할 때 우리는 항상 과거 데이터를 참조하고 향후 반복을위한 추론으로 사용합니다. 이 전체 프로세스에서 데이터를 과거 데이터의 일괄 처리에서 미래에 대한 실시간 데이터로 전환합니다.

예측의 역할은 다음과 같습니다.

예측 분석

예측 분석에는 현재 및 과거 사실을 분석하여 미래 및 알려지지 않은 이벤트에 대한 예측을 수행하는 예측 모델링, 기계 학습 및 데이터 마이닝의 다양한 통계 기술이 포함됩니다.

예측 분석에는 교육 데이터가 필요합니다. 훈련 된 데이터에는 독립 및 종속 기능이 포함됩니다. 종속 기능은 사용자가 예측하려는 값입니다. 독립 기능은 종속 기능을 기반으로 예측하려는 것을 설명하는 기능입니다.

기능 연구를 기능 공학이라고합니다. 이것은 예측을하는 데 중요합니다. 데이터 시각화 및 탐색 적 데이터 분석은 기능 엔지니어링의 일부입니다. 이들은의 핵심을 형성합니다Agile data science.

애자일 데이터 과학에서 예측을 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

회귀 또는 분류를 구축하는 것은 비즈니스 요구 사항 및 분석에 완전히 의존합니다. 연속 변수 예측은 회귀 모델로 이어지고 범주 형 변수 예측은 분류 모델로 이어집니다.

회귀는 기능을 구성하는 예를 고려하여 숫자 출력을 생성합니다.

분류는 입력을 받아 범주 분류를 생성합니다.

Note − 통계적 예측에 대한 입력을 정의하고 기계가 학습 할 수 있도록하는 예제 데이터 세트를 "훈련 데이터"라고합니다.