Alterna · 50 · Анализ данных: прогноз, классификация и кластеризация

01

Не путай методы

Прогноз оценивает будущее значение, классификация выбирает заранее известную категорию, кластеризация ищет похожие группы. Все три метода начинаются с качественных данных и проверяемой цели.

11 классФОП · базовый уровеньМост к программному анализу

02

Маршрут

50.1

Цикл анализа

Вопрос, данные, очистка, модель, вывод.

50.2

Прогноз

Ряд, тренд, горизонт и неопределённость.

50.3

Классификация и кластеры

Признаки, группы и проверка интерпретации.

50.4

Практикум

Решения на языке данных.

50.5

Итог

Мини-исследование и маршрут в Python.

03

Границы методов

Прогноз

Оценивает будущее числовое значение по прошлым наблюдениям. Нужен временной порядок и проверка на отложенном периоде.

Классификация

Выбирает известный класс по размеченным примерам. Ошибка разметки обучает модель неправильному правилу.

Кластеризация

Ищет группы без заранее заданных меток. Результат зависит от признаков, масштаба и выбранной меры расстояния.