Тематические исследования регрессии в области науки о данных

Регрессия - это метод машинного обучения, используемый в финансах, инвестициях и других связанных областях для определения взаимосвязи между зависимой переменной и серией независимых переменных. Проще говоря, когда мы хотим предсказать будущие значения переменной, анализируя независимые переменные, от которых зависит наша целевая переменная, это не более чем задача регрессионного анализа. Если вы ищете тематические исследования регрессии в области науки о данных, эта статья для вас. В этой статье я собираюсь познакомить вас с некоторыми из лучших тематических исследований регрессии в области науки о данных.

Тематические исследования регрессии в области науки о данных

Прогнозирование цен на жилье - один из самых популярных вариантов использования регрессии в сообществе специалистов по анализу данных. Допустим вы должны спрогнозировать будущие цены на дома в Калифорнии на основе расположения домов, количества комнат, количества спален, дохода людей и многих других факторов, которые влияют на цены на недвижимость.

Прогнозирование значения цен на жилье основано на проблеме регрессии, потому что здесь мы хотим предсказать значение цен на жилье (которое является зависимой переменной) путем анализа ряда независимых переменных, от которых зависит значение цен на жилье.

Прогноз прибыли:

Компания всегда должна ставить цель, которая должна быть достижимой, в противном случае сотрудники не смогут работать с максимальной отдачей, если обнаружат, что цель, поставленная компанией, недостижима. Задача прогнозирования прибыли на конкретный период аналогична постановке целей. Если вы знаете, какую прибыль вы можете получить с объемом проводимых исследований и разработок и маркетинга, то бизнес может получить больше, чем прогнозировалось, при условии, что прогнозируемое значение достижимо.

Задача прогнозирования прибыли - важная задача для каждого бизнеса по постановке достижимой цели. Например, если бизнес тратит 500 долларов на маркетинг, он не может рассчитывать на прибыль в 20 000 долларов. Точно так же есть много других факторов, от которых зависит прибыль бизнеса. Поэтому компания должна поставить цель, которая может быть достигнута. Итак, здесь вам нужно проанализировать факторы, влияющие на прибыльность компании, чтобы вы могли предсказать будущую прибыль компании.  

Анализ охвата Instagram:

Прогнозирование охвата публикации в социальных сетях - одна из самых важных задач для любого бизнеса, который в значительной степени полагается на социальные сети в своих услугах. Таким образом, этим компаниям необходимо прогнозировать охват своих постов в социальных сетях на основе написанного ими заголовка, описания, которое они используют, или тегов, которые они используют.

Таким образом, анализ охвата поста в Instagram может помочь бизнесу предсказать, сколько людей он сможет охватить с помощью своего поста и сколько продуктов он сможет продать.

Резюме

Итак, это были одни из лучших тематических исследований в области науки о данных, основанные на регрессионном анализе. Когда мы хотим предсказать будущие значения переменной, анализируя независимые переменные, от которых зависит наша целевая переменная, это не более чем задача регрессионного анализа. Надеюсь, вам понравилась эта статья о тематических исследованиях в области науки о данных, основанных на решении и объяснении регрессии с использованием Python.