大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模的意義

　　大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模是任何對使用數(shù)據(jù)進行預(yù)測或?qū)ψ兞恐g的關(guān)系進行推斷感興趣的人員的基礎(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)分析人員甚至業(yè)余愛好者也可以從線性建模的功能中受益匪淺。
 

　　R中的線性建模，這是大數(shù)據(jù)分析師中的新課程，它將從頭開始教你此技能。你準備好動手開始建模嗎?
 

　　我將在大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模的意義中學(xué)到什么?
 

　　R中的線性建模將教你如何通過使用模型進行預(yù)測和推理來從數(shù)據(jù)中獲取更多收益。同樣重要的是，它會教你如何在建立，評估以及在不同類型的模型之間進行選擇的經(jīng)驗時，如何評估這些預(yù)測和推論的準確性。
 

　　在整個過程中，你將使用我們的交互式瀏覽器內(nèi)編碼界面。這意味著你將動手實踐，并在學(xué)習(xí)它們時使用R代碼應(yīng)用這些概念。
 

　　你將通過學(xué)習(xí)構(gòu)建和選擇模型的基礎(chǔ)知識來開始大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模的意義，這不僅是線性建模方面的技能，而且是未來機器學(xué)習(xí)中所有技能的要求。我們將詳細介紹預(yù)測模型和可幫助你進行推斷以確定哪些變量影響你的結(jié)果的模型。
 

　　接下來，你將逐步完成在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(yù)測或推斷的更多信息。
 

　　建立初始模型后，你將深入研究如何進行擬合。在R中擬合模型很簡單，但是要更加了解輸出的含義。在大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模的意義中，你將學(xué)習(xí)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你的模型。你將學(xué)習(xí)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，你將開始使用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，你將負責(zé)將所有這些新知識整合到一個指導(dǎo)項目中，該任務(wù)將指導(dǎo)你分析真實的紐約房地產(chǎn)價格，以使用線性模型進行預(yù)測。
 

　　在課程結(jié)束時，你將對建模的基礎(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。你還將獲得課程結(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)來突出你在工作申請中的新技能。
 

　　為什么要學(xué)習(xí)線性建模?
 

　　線性建模是一種經(jīng)過實踐檢驗的預(yù)測和推理方法。如果你一直在R路徑上與我們的數(shù)據(jù)分析師合作，那么你已經(jīng)學(xué)會了分析數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)線性建?？梢允鼓愀M一步，從而可以對未來進行預(yù)測。
 

　　如果你的目標是從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作，那么了解線性建模將是課程的重要內(nèi)容。即使你打算將大部分時間花在使用更高級的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序上，你在大數(shù)據(jù)分析R語言線性建模的意義中學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識對于理解各種機器學(xué)習(xí)模型類型也至關(guān)重要。
 

　　但是，即使你根本不想擔任大數(shù)據(jù)分析師或全職使用數(shù)據(jù)，線性建模也是一項有用的技能，可讓你釋放數(shù)據(jù)的預(yù)測能力，同時甚至對于數(shù)據(jù)愛好者來說也相對容易。無論你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(xué)習(xí)線性建模都是實現(xiàn)該目標的絕佳方法，同時如果你感興趣的話，還可以為機器學(xué)習(xí)的未來研究奠定基礎(chǔ)。