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开源正在向预测分析开放数据

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预测分析改进了交易决策

尽管有超过 200 万用户使用这种用于统计数据分析的开源语言,但您可能还没有听说过它……但是。您可能已经在去年的纽约时报上看到过此功能,并且您可能已经听说过 REvolution Computing 如何增强和支持 R用于商业用途。因为曾经 电话号码列表 是制药公司药物开发统计学家、华尔街宽客和全球博士级统计研究人员(更不用说 Google 和 Facebook 等 Web 2.0 公司的先驱)的秘密突然成为主流。原因?海量数据、开源技术和预测分析兴起的完美风暴。 预测分析——能够从大量数据中推断出有意义的关系和预测的过程——正在颠覆各个领域的行业。您可能已经亲眼目睹了预测分析的影响:您是否曾对亚马逊明显“读懂您的想法”的建议购买感到惊讶,或者对 LinkedIn 能够弄清楚您认识但尚未建立联系的人感到惊讶?这就是行动中的预测分析。

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通过将高级统计模型应

产品设计师、营销人员、销售组织——基本上,任何需要了解现在或预测未来的人——都能够以前所未有的方式从他们收集的数据中提取价值。 预测分析只有在数据的情况下才有可能——大量的数据。就在上周,《经济学人》发表了一份由九部分组成的关于数据泛滥的特别报告。雀巢和沃尔玛等公司正在收集有关个别产品和消费者的大量数据。鉴于雀巢(仅举一 在短信中 个例子)在 200 个国家/地区拥有超过 100,000 种产品,我们正在谈论正在收集的大量数据。 世界已经在很大程度上解决了如何收集和存储这些海量数据的问题——请参阅David McFarlane 的帖子,在这里对 FOSS 的影响进行了很好的回顾。但是,分析这些数据集的真正影响只是现在才经常感受到。这确实是一场革命:可以从这些数据中提取的信息正在撼动许多行业的核心。经济学人特别报道中的这句话总结得很好: “科学革命往往先于测量革命。

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