İstatistiksel Modelleme

Veriden karar üretmenin yolu, değişkenler arasındaki ilişkiyi varsayımları açık bir modelle tanımlamaktan geçer. Makine öğrenmesi yöntemleri tahmin gücü sunarken, istatistiksel modeller etkinin yönünü ve büyüklüğünü yorumlanabilir biçimde ortaya koyar; bu nedenle fiyat esnekliği, müşteri kaybı, tedavi etkisi veya arıza süresi gibi soruların yanıtı hâlâ regresyon ailesinden gelir. Modelin değeri katsayısında değil, varsayımlarının sınandığı ve sınırlarının bilindiği bir kurgu içinde raporlanmasındadır. Program altı modülde modelleme sürecini kurar. Girişin ardından basit ve çoklu regresyon modülü katsayı yorumu, çoklu bağlantı ve artık analizini çalışır. Lojistik regresyon modülü ikili sonuç modellemesini ve sınıflandırma performans ölçütlerini; varyans analizi ve deneysel tasarım modülü grup karşılaştırmaları ile deney kurgusunu ele alır. Hayatta kalma analizi ve sayım modelleri modülü süre ve olay sayısı verilerini kapsar. Model seçimi, doğrulama ve raporlama modülünde bilgi ölçütleri, çapraz doğrulama ve bulguların yazımı çalışılır; katılımcılar gerçek veriyle bir modelleme raporu üretir.