I fondamenti di Functional Data Analysis Analisi dei dati

Functional Data Analysis L'analisi dei dati

Introduzione - Analisi dei dati funzionali

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La rivoluzione digitale e responsabile del miglioramento dell'apprendimento automatico e dell'analisi dei dati funzionali. In un'economia globale e frenetica, le imprese devono sfruttare tutti gli strumenti di analisi disponibili per rimanere competitive. Le organizzazioni che investono nell'analisi dei dati funzionali e in altre tecniche possono imparare dai propri errori, ottimizzare la risoluzione dei problemi, correggere le inefficienze e aumentare i profitti.

L' analisi dei dati funzionali e una tecnica importante utilizzata da molte aziende moderne nell'era digitale. La FDA identifichera modelli nei dati che altrimenti sarebbero impercettibili, consentendo agli imprenditori di prendere decisioni basate su statistiche piuttosto che su congetture. Leggi avanti per una panoramica dei modelli lineari funzionali, del loro funzionamento e dei loro vantaggi.

Il What, Where e Why of Functional Data Analysis (

Functional Data Analysis) l'analisi dei dati funzionali (FDA) e un ramo di analisi statistica. Si riferisce a superfici, curve o altri modelli che operano su uno spettro. Aziende, ricercatori e analisti stanno raccogliendo questo tipo di informazioni per estrarre informazioni dettagliate e prevedere le tendenze future, raggiungere nuovi mercati e prendere decisioni migliori.

In FDA, ogni campione di dati e considerato una funzione. Lo spettro su cui ogni funzione opera e indicato come tempo o probabilita. Le aziende utilizzano diversi esempi di dati per comprendere e prevedere i dati delle serie temporali o i dati raccolti in momenti diversi. I dati delle serie temporali vengono raccolti per sviluppare informazioni sulle relazioni causa-effetto e sull'impatto dei dati storici sui risultati futuri.

Questo aiuta nello sviluppo di strategie di business che aumentano l'efficacia operativa.
Visualizzare il funzionamento dell'analisi dei dati funzionali attraverso esempi specifici puo aiutare a comprenderne i vantaggi. Ecco come l'utilizzo dell'analisi funzionale aiuta un'organizzazione a raggiungere l'efficacia operativa -

1. Functional Data Analysis Crea strategie migliori

1 functional data analysis creates better strategies 1614019212 4598

FDA aiuta a comprendere le relazioni causali tra due variabili o set di dati. Identificando una variabile che si traduce in un buon risultato, le aziende sapranno di fare scelte simili in futuro.

Per illustrare, un rivenditore potrebbe voler studiare il rapporto tra la vendita del cappotto e il mese per individuare i mesi di vendita piu alti. Mesi (valori temporali) si troverebbero nella parte inferiore del grafico e le vendite di cappotto (valore) sarebbero sul lato sinistro del grafico.

Le vendite sono lente nei mesi estivi per poi aumentare gradualmente nel resto dell'anno, con un picco a dicembre e una lenta diminuzione di ritorno al baseline. Una forma curva descrive questa relazione causale serie temporale.

Il rivenditore determina che le vendite sono piu elevate da novembre-febbraio. Il negozio utilizza questi risultati per generare nuove strategie di business che aumentano i profitti e diminuiscono gli sprechi. Le potenziali soluzioni includono l'aumento della pubblicita del cappotto durante i mesi piu impegnativi, l'aggiunta di nuove promozioni a novembre o l'ulteriore diminuzione della produzione di cappotti in mesi piu lenti per risparmiare denaro.

2. Functional Data Analysis migliora la

2 functional data analysis improves forecasting 1614019212 7402

previsione delle previsioni e uno strumento di modellazione essenziale per le organizzazioni orientate alla crescita che desiderano ottimizzare il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. I dirigenti possono utilizzare le informazioni cronologiche per identificare i modelli e prevedere i risultati futuri. Cio consente alle aziende di prendere decisioni basate su fatti e prove piuttosto che congetture, il che ottimizza la risoluzione dei problemi e consente di risparmiare denaro.

Per illustrare, una nuova startup vuole vedere se hanno ricevuto un ritorno sull'investimento per i 5 anni precedenti. Generano un grafico etichettato Ritorno sulle risorse, con Anni in basso e Denaro Speso posizionato sul lato sinistro del grafico.

Dopo aver tracciato i loro dati storici, un analista scopre che l'avvio non ha ricevuto un ritorno sull'investimento fino a dopo il 4 anno di operazioni. Scoprono inoltre che durante i primi 4 anni hanno perso molto piu denaro di quanto avrebbero dovuto, il che ha diminuito il piccolo ritorno sull'investimento che hanno ricevuto nel 4 e quinto anno. Se le strategie di business non cambiano, l'analista prevede che l'avvio continuera a perdere denaro l'anno successivo.

Anche se e tipico per una startup perdere denaro nei suoi primi due anni di attivita, questa startup non vuole sprecare piu soldi del necessario. Dopo il drilling down nei dati di spesa per trovare eventuali aree di rifiuti, l'analista scopre che ci sono troppi soldi spesi per i costi del lavoro.

Dopo aver generato una nuova strategia per ridurre i costi di manodopera e migliorare il processo di onboarding, l'azienda riceve un ritorno sull'investimento molto maggiore l'anno successivo. Utilizzando un'analisi discriminante per ottenere informazioni sui modelli storici e prevedere modelli futuri, ogni azienda puo prendere decisioni migliori in futuro.

Analisi dei dati funzionali - Key Takeaways

In conclusione, ecco cosa sapere sull'analisi dei dati

  • funzionali L'analisi dei dati funzionali e una branca di statistiche che utilizza i dati per studiare curve, modelli e tendenze. L'utilizzo di questo campo di analisi per estrarre informazioni dettagliate sulle informazioni storiche puo contribuire a prendere decisioni aziendali migliori in futuro.
  • Modelli lineari funzionali aiutano a interpretare i modelli nei set di dati e trovare le relazioni tra le variabili. Se un'organizzazione vuole trovare la relazione tra vendita cappotto e mese, puo utilizzare l'analisi multivariata che mostra una curva per farlo.
  • Una volta raccolte le interpretazioni in un'analisi di regressione funzionale, l'azienda puo generare nuove strategie per ottimizzare le vendite future di cappotti e ridurre gli sprechi.
  • Un' analisi funzionale dei componenti principali ottimizza anche la previsione individuando i modelli nelle informazioni storiche. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per ridurre la spesa, aumentare le vendite e ottimizzare i flussi di lavoro in futuro.