数据科学A-Z:真实生活中的数据科学

成功执行复杂数据科学项目中的所有步骤
创建基本的Tableau Visualization
在Tableau中执行数据挖掘
了解如何应用卡方统计测试
应用普通最小二乘法来创建线性回归
评估所有类型模型的R-Squared
评估所有类型模型的调整R平方
创建一个简单的线性回归(SLR)
创建一个多重线性回归(MLR)
创建虚拟变量
解释MLR的系数
阅读创建模型的统计软件输出
使用反向消除,正向选择和双向消除方法来创建统计模型
创建一个Logistic回归
直观地理解Logistic回归
使用假阳性和假阴性操作并了解其差异
阅读混淆矩阵
创建一个稳健的地理人口统计学分割模型
为建模目的转换独立变量
为建模目的导出新的独立变量
使用VIF和相关矩阵检查多重共线性
理解多重共线性的直觉
应用累积精度概况(CAP)来评估模型
在Excel中构建CAP曲线
使用培训和测试数据来构建健壮的模型
从CAP曲线中获取见解
了解赔率
从逻辑回归的系数中推导业务洞察力
了解模型恶化的实际情况
应用三个级别的模型维护以防止模型恶化
安装并导航SQL Server
安装并导航Microsoft Visual Studio Shell
清理数据并查找异常情况
使用SQL Server集成服务(SSIS)将数据上传到数据库
在SSIS中创建条件拆分
处理RAW数据中的文本限定符错误
在SQL中创建脚本
将SQL应用于数据科学项目
在SQL中创建存储过程
向利益相关方介绍数据科学项目

Last updated on 2018年8月5日 上午1:48

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