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Análisis predictivo para la empresa moderna

by Nooruddin Abbas Ali

September 2024

Intermediate to advanced

360 pages

9h 40m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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¿A quién va dirigido este libro?Cómo está organizado este libroConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
La evolución de la analítica de datosDiferentes tipos de análisis de datosAnálisis descriptivoAnálisis de diagnósticoAnálisis PredictivoAnálisis prescriptivoAdquisición de conocimientos, aprendizaje automático y el papel del análisis predictivoHerramientas, marcos y plataformas en el mundo del análisis predictivoLenguas y BibliotecasServiciosConclusión
El paso de "producir datos" a "manejar datos"Retos en el uso del Análisis PredictivoPersonasDatosTecnologíaCasos de uso del análisis predictivo en la industria verticalFinanzasSanidadAutomóvilEntretenimientoConclusión
Estadística y Álgebra LinealRegresión¿Qué es el análisis de regresión?Técnicas de regresiónR-cuadrado y valor PSelección de un modelo de regresiónÁrboles de decisiónEntrenamiento de árboles de decisiónUso de Árboles de Decisión para Resolver Problemas de Regresión: Árboles de RegresiónAjuste de los árboles de decisiónOtros algoritmosBosques aleatoriosRedes neuronalesMáquinas de vectores soporteClasificador Bayes ingenuoOtros patrones de aprendizaje en el aprendizaje automáticoConclusión
Comprender los datosPreprocesamiento de datos e ingeniería de rasgosTratamiento de los datos que faltanCodificación de datos categóricosTransformación de datosGestión de valores atípicosTratamiento de datos desequilibradosCombinar datosSelección de característicasDividir datos preprocesadosComprender los prejuiciosEl proceso de análisis predictivoLa fase de datosLa Etapa ModeloLa etapa de servirOtros componentesSeleccionar el modelo adecuadoConclusión
Anaconda y Jupyter NotebooksNumPy en PythonIntroducción a NumPyGenerar matricesRebanado de matricesTransformación de matricesOtras operaciones de la matrizExplorar un ejemplo de negocio utilizando PandasPandas en PythonImportar y ver datosVisualiza los datosLimpieza y modificación de datosLectura de diferentes fuentes de datosFiltrado y agrupación de datosScikit-learnEntrenar y predecir con un modelo de regresión linealUtilizar un clasificador forestal aleatorioEntrenar un árbol de decisiónUn ejemplo de agrupación (aprendizaje no supervisado)Conclusión
Fundamentos de TensorFlowRegresión lineal con TensorFlowPreparación de datosCreación de modelos y formaciónPredicciones y evaluación del modeloRedes neuronales profundas en TensorFlowConclusión
Recomendaciones óptimas de precios de venta al público basadas en prediccionesUtilizar un modelo de regresión lineal simpleUtilizar un modelo de regresión polinómicaUtilización de la regresión multivarianteIntroducción a los sistemas de recomendaciónConstruir sistemas de recomendación utilizando scikit sorpresa en PythonClasificación del fraude con tarjetas de créditoAnálisis básico del fraude con tarjetas de crédito mediante redes neuronales artificialesAnálisis ponderado del fraude con tarjetas de crédito mediante redes neuronales artificialesAnálisis de Tarjetas de Crédito con Múltiples Capas Ocultas en la Red Neuronal ArtificialConclusión
Nube o no nubeExplorar AWS SageMakerRequisitos previosIngesta y exploración de datosTransformación de datosEntrenamiento del modelo y predicciónLimpiezaExplorando las previsiones de AmazonImportar datosEntrenar al predictorCrear una previsiónAnálisis Y si...LimpiezaConclusión
Algunos casos de uso másNavegación y gestión del tráficoCalificación crediticiaEl impacto social de las prediccionesConclusión

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Capítulo 5. Python y scikit-learn para el análisis predictivo

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Comenzamos nuestro viaje con una breve historia de la analítica de datos. Hablamos de la importancia del análisis predictivo en la empresa moderna, y cubrimos algunos casos de uso de la industria para apreciar las implicaciones de su aplicación en el mundo real. A continuación, hicimos una inmersión ligeramente profunda en las estadísticas y las matemáticas que hay detrás de los distintos algoritmos de análisis predictivo (si eres buceador, puedes pensar que se trata de una inmersión de 10 metros en lugar de una exploración de 100 metros de profundidad). Soy un gran defensor de las bases sólidas. Creo que una vez que dominas los cimientos, puedes aprender y comprender los detalles mucho más fácilmente, aunque puedan evolucionar con el tiempo. Ahora que ya tenemos establecida la base analítica, en este capítulo nos ensuciaremos las manos con algunas predicciones reales.

Anaconda y Jupyter Notebooks

Este es un capítulo práctico. Si eres un profesional o estudiante de la ciencia de datos, el contenido debería resultarte familiar. Sin embargo, incluso si eres nuevo en la ciencia de datos, el material y el código de ejemplo deberían ser lo suficientemente claros como para que los entiendas, siempre que tengas nociones básicas de programación informática.

Necesitaremos unos cuantos requisitos previos antes ...