大數(shù)據(jù)分析R語言如何進行線性分析

　　線性建模是任何對使用數(shù)據(jù)進行預測或?qū)ψ兞恐g的關(guān)系進行推斷感興趣的人的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技能。
 

　　對于大數(shù)據(jù)分析師來說，能夠建立線性模型是絕對必要的，但是數(shù)據(jù)分析師甚至業(yè)余愛好者也可以從線性建模的功能中受益匪淺。
 

　　大數(shù)據(jù)分析R中的線性建模(R路徑中的 Data Analyst中的最新課程)將徹底教會您該技能。您準備好動手開始建模嗎?
 

　　從線性建模里面學到什么?
 

　　大數(shù)據(jù)分析R中的線性建模將教您如何使用模型進行預測和推理，從而從數(shù)據(jù)中獲取更多收益。同樣重要的是，它會教您如何在建立，評估和在不同類型的模型之間進行選擇時積累經(jīng)驗，從而評估這些預測和推論的準確性。
 

　　在整個過程中，您將使用我們的交互式，瀏覽器內(nèi)編碼界面。這意味著您將動手實踐，并在學習它們時使用R代碼應用這些概念。
 

　　簡而言之，AAAA教育平臺。
 

　　您將通過學習構(gòu)建和選擇模型的基礎(chǔ)知識來開始本課程，這不僅是線性建模方面的技能，而且是未來機器學習中所有技能的要求。我們將詳細介紹預測模型和可幫助您進行推斷以確定哪些變量影響結(jié)果的模型。
 

　　接下來，您將逐步完成在R中實際構(gòu)建線性模型的逐步過程，并了解有關(guān)如何選擇輸入變量以進行準確的預測或推斷的更多信息。
 

　　建立初始模型后，您將深入研究如何進行擬合。在R中擬合模型很簡單，但要更加了解輸出的含義。在本課程中，您將學習有效地解釋結(jié)果，以便得出有益的結(jié)論。
 

　　然后，我們將更深入地評估您的模型。您將學習計算殘差標準誤差和R平方，如何可視化殘差，以及如何使用這些方法更好地了解模型的優(yōu)缺點。
 

　　從頭到尾構(gòu)建了一個模型之后，您將開始使用Broom軟件包快速，高效地擬合，分析和可視化多個線性模型，從而創(chuàng)建多個模型。
 

　　最后，您將負責將所有這些新知識整合到一個指導項目中，該任務將指導您分析真實的紐約房地產(chǎn)價格，以使用線性模型進行預測。
 

　　在課程結(jié)束時，您將對建模的基礎(chǔ)有深入的了解，并且將有信心在R中建立，擬合和評估線性模型。您還將獲得課程結(jié)業(yè)證書和完善的產(chǎn)品組合該項目使用真實的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)來突出您在工作申請中的新技能。
 

　　為什么要學習大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模?
 

　　線性建模是一種經(jīng)過實踐檢驗的預測和推理方法。如果您一直在R路徑上與我們的數(shù)據(jù)分析師合作，那么您已經(jīng)學會了分析數(shù)據(jù)。學習線性建模可以使您更進一步，從而可以對未來進行預測。
 

　　如果您的目標是從事數(shù)據(jù)科學工作，那么了解線性建模將是課程的重要內(nèi)容。即使您打算將大部分時間花在使用更高級的機器學習應用程序上，您在本課程中學習的基礎(chǔ)知識對于理解各種機器學習模型類型也至關(guān)重要。
 

　　但是，即使您根本不想擔任數(shù)據(jù)科學家或全職使用數(shù)據(jù)，線性建模也是一項有用的技能，可讓您釋放數(shù)據(jù)的預測能力，同時甚至對于數(shù)據(jù)愛好者來說也相對容易使用。無論您是分析師還是只是想從他們的數(shù)據(jù)中獲得更多收益的人，學習線性建模都是實現(xiàn)該目標的好方法，同時如果您感興趣的話，還可以為機器學習的未來研究奠定基礎(chǔ)。