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逻辑回归帮助预测结果并做出更好的决策

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-02-14

CPDA数据分析师课程中将会解读什么是逻辑回归

这种类型的统计分析(也称为logit模型)通常用于预测分析和建模,并扩展到机器学习中的应用程序。在这种分析方法中,因变量是有限的或分类的:AB(二元回归)或一系列有限选项ABCD(多项式回归)。它在统计软件中用于通过使用对数回归方程估算概率来理解因变量和一个或多个自变量之间的关系。

 

这种类型的分析可以帮助您预测事件发生或做出选择的可能性。例如,您可能想知道访问者选择在您的网站上提供商品的可能性-或不(因变量)。您的分析可以查看访问者的已知特征,例如访问者来自的站点,重复访问您的站点,您在站点上的行为(独立变量)。逻辑回归模型可帮助您确定哪种类型的访客可能接受或不接受该提议的概率。结果,您可以就促销商品做出更好的决定,或者就商品本身做出决定。

 

机器学习和预测模型

机器学习使用统计概念来使机器(计算机)无需显式编程即可“学习”。当机器正在学习的任务基于两个值或二进制分类时,逻辑方法最适合。使用上面的示例,您的计算机可以使用这种类型的分析来确定有关促销产品的决定,并自行采取行动。而且,随着提供更多数据,它可以学习如何随着时间的推移更好地做到这一点。

 

使用逻辑分析的某些类型的预测模型:

广义线性模型

离散选择

多项式对数

混合登录

概率

多项式概率

订购logit

 

数据分析中为什么逻辑回归很重要

使用这种方法构建的预测模型可以对您的企业或组织产生积极的影响。因为这些模型可以帮助您了解关系并预测结果,所以您可以采取行动来改善决策。例如,制造商的分析团队可以使用逻辑回归分析作为统计软件包的一部分,以发现机器中的零件故障与这些零件存放在库存中的时间长度之间的概率。利用从分析中获得的信息,团队可以决定调整交付计划或安装时间,以消除将来的故障。

 

在医学上,这种分析方法可用于预测给定人群的疾病或疾病的可能性,这意味着可以实施预防保健。企业可以使用这种方法来发现可导致更高员工保留率的模式,或者通过分析买方行为来创造更多可获利的产品。在商业世界中,数据科学家应用了这种类型的分析,其目标很明确:分析和解释复杂的数字数据。


数据分析中什么是逻辑回归?

当然,多项式分析在检查一系列分类结果(ABCD)时会有所帮助。但是,更经常使用二元分析(是或否,存在或不存在)。尽管结果受到限制,但可能性不受限制。二进制逻辑回归可以用于检查从棒球统计到滑坡敏感性到笔迹分析的所有内容。

这种分析方法对于一系列统计概念和应用也非常有用:

 1、文字分析

2、卡方自动互动检测(CHAID

3、联合分析

4、自举统计

5、非线性回归

6、聚类统计和聚类分析软件

7、蒙特卡洛模拟

8、描述性统计

CPDA数据分析师对统计分析软件的使用为逻辑回归分析,多元分析,神经网络,决策树和线性回归等方法带来了巨大价值。但是请记住:如果需要在内部,云或混合云配置中容纳大型数据集,则还应考虑使用硬件和云计算解决方案。

CPDA学习中教你有效逻辑回归的关键假设,这种方法什么时候最有效或最无效?

虽然二进制Logistic回归更常用和讨论,但考虑每种类型何时最有效可能会有所帮助。

 

CPDA学员可以使用多项式根据变量的分类范围将受试者分类为组,以预测行为。例如,CPDA数据分析学员可以进行一项调查,要求参与者选择几种竞争产品中的一种作为他们的最爱。学员可以创建最有可能对您的产品感兴趣的人的资料,并相应地计划广告策略。

 

数据分析师要为具有两个结果的分类响应变量的事件概率建模时,二进制最有用。贷款员想知道下一个客户是否可能拖欠(或不拖欠)贷款。二进制分析可以帮助评估将信贷扩展到特定客户的风险。

 

CPDA数据分析课程中将教你怎样分析潜在危险

数据分析课程教你对了解一些情况下分析何时可能无效,以下是一些需要注意的危险:

1、自变量必须有效。错误或不完整的变量会降低模型的预测值。

2、避免持续的结果。温度,时间或任何不限成员名额的东西都会使模型不那么精确。

3、不要使用相互关联的数据。如果某些观察结果相互关联,则该模型将倾向于夸大其重要性。

4、提防过度拟合或夸大其词。这些统计分析模型是精确的,但准确性并非绝对可靠或无差异。

5、工具和比较

 

在进行数据分析时您可以在Excel中执行这种分析方法,但是对于几乎所有应用程序(包括条件逻辑回归,多元逻辑回归和多元逻辑回归),建议使用开源(逻辑回归R)或商业(逻辑回归SPSS)软件包来进行。        CPDA分析数据并更有效地应用技术。您可以在Excel中执行分析,也可以使用统计软件包(例如IBMSPSS®Statistics),大大简化了使用逻辑回归方程,逻辑回归模型和逻辑回归公式的过程。

 

数据分析课程中将演示与线性回归的比较

 CPDA数据分析师何时使用线性或逻辑分析是常见的查询。基本上,当因变量是开放式或连续式(例如天文距离或温度)时,线性回归分析会更有效地应用。当因变量限制为一个值范围或类别(AB ...ABCD)时,请使用逻辑方法。

 

数据分析师学习案例评估信用风险

二元逻辑回归可以帮助银行家评估信用风险。想象一下,您是一家银行的数据分析师,您想确定可能拖欠贷款的人的特征。然后,您想使用这些特征来确定良好和不良的信用风险。您有850个客户的数据。前700名是已经获得贷款的客户。了解如何使用这700个客户的随机样本来创建逻辑回归模型,并将剩余的150个客户分为好或坏风险,这时CPDA数据分析师培训的知识点就可以轻松的帮助你完成这一统计。

 

学习课程中将学到对描述包装商品的消费者分析

多项式分析对于那些希望了解包装商品消费者的人而言非常有价值。想象一下,您的消费品包装公司正在寻求改善早餐产品的营销。您对880人进行了民意测验,记录了他们的年龄,性别,婚姻状况以及他们是否过着积极的生活方式。然后,每个参与者品尝了三种早餐食品,并被询问他们最喜欢哪一种。了解多项式方法如何帮助确定每种早餐选择的营销概况。

 

CPDA数据分析增加银行业的利润

银行可以通过数据分析学习的知识来提高利润,并在交叉销售活动中实现了高达600%的增长。领导者希望通过合适的产品和服务来吸引合适的客户。数据短缺无济于事,但这是弥合从拥有数据到采取行动的鸿沟的挑战。在学习CPDA数据分析师课程中教会你分析解决方法使用预测分析和后勤分析技术来获得对其所有数据的更深入的了解。结果,改进了决策以优化客户交互。


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