Clustering data (and machine learning) (3-3b)YouTube↗  IA↗(long shot)
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[Est] Si vous avez besoin pour rechercher des modèles dans vos données
[Si] Se stai cercando per trovare i modelli dei dati
qui peut ne pas être immédiatement évident lorsque vous simplement analysez à la recherche sur les graphiques normales,
Ciò potrebbe non essere chiaro quando si analizza solo la ricerca nei grafici normali,
le clustering est un algorithme très courant que personnes utiliseront pour essayer de l’appliquer certains apprentissage automatique
il clustering è un algoritmo molto comune che gli utenti utilizzeranno per tentare di applicare alcuni apprendimento
à leurs données et découvrir ces modèles.
ai propri dati e scoprire questi modelli.
Nous prenons en charge que BI de puissance ainsi.
Supportiamo che in Business Intelligence alimentazione anche.
Il existe deux méthodes que vous pouvez le faire.
Non c'è due modi che è possibile eseguire questa operazione.
Une est à l’aide d’un graphique en nuages de points où vous voyez deux variables différentes
Uno è utilizzare un grafico a dispersione in cui si cercano in due variabili diverse
et puis il vous suffit de trouver des clusters à l’aide de ces variables.
e quindi utilizzando tali variabili di individuare cluster.
Et l’autre utilise une table où vous placeriez potentiellement beaucoup, beaucoup, beaucoup de variables dans.
E l'altro utilizza una tabella dove inserire variabili potenzialmente molti, molti, molti in.
Et nous allons voir en fait par le biais de toutes ces variables différentes
E verrà esaminato in realtà attraverso tutte le diverse variabili
Pour comprendre les clusters peuvent être masquage dans vos données.
per tentare di comprendere i cluster che potrebbero nascondersi dei dati.
Par conséquent, examinons un comment cela fonctionne.
Così diamo un'occhiata a come funziona.
Donc je recherche ici à un graphique en nuages de points avec un point pour chacun de nos produits.
Così si esamineranno qui un grafico a dispersione con un punto per ciascuno dei nostri prodotti.
Et j’ai tracée sur l’axe y de la probabilité que ce client a dit
E ho tracciate sull'asse y la probabilità che il cliente ha detto
il seraient acheter ce produit à nouveau.
acquistano il prodotto nuovo.
Il s’agit d’un score moyen. Et puis une satisfaction moyenne score sur l’axe x.
Si tratta di un punteggio medio. E quindi sull'asse x un soddisfazione medio dei punteggi migliori.
Par conséquent, vous pouvez voir que la plupart de nos clients sont quelque part au milieu.
Per sapere che la maggior parte dei nostri clienti sono in un punto centrale.
Et il y a quelques solitaires à gauche et à droite ici.
E alcuni valori erratici verso sinistra e destra qui.
Maintenant, si vous souhaitez appliquer ce par le biais de notre machine algorithmes d’apprentissage
Ora, se si desidera applicare tramite il nostro computer gli algoritmi di apprendimento
et trouver certaines de ces clusters automatiquement,
e trovare alcuni di questi cluster automaticamente,
J’elle se trouve dans ce menu de point point point dans l’angle supérieur droit.
Potrà risultare nel menu punto punto punto nell'angolo in alto a destra.
Choisir ici, donnez un nom pour ces clusters.
Per scegliere in questo caso, assegnare un nome per questi cluster.
Et je peux choisir le nombre de clusters recherchez.
E posso scegliere il numero di cluster si desidera trovare.
Nous utilisons un algorithme des moyens k en coulisses ici,
Utilizziamo un algoritmo k-medie dietro le quinte
donc il se chargera en fait ce qui est le nombre optimal de clusters.
pertanto effettivamente scoprire qual è il numero ottimale di cluster.
Mais je peux également substituer ceci et Imaginons que je veuille un nombre spécifique si c’est une bonne valeur pour s’appliquent ici.
Ma è possibile anche eseguire l'override di questo e si immagini un numero specifico se c'è un valore adeguato da applicare qui.
Donc lorsque j’atteins oky, ce sera maintenant envoyer par le biais de cet algorithme
Pertanto quando preme il tasto oky, questo verrà ora inviarlo tramite tale algoritmo
et vous pouvez voir qu’il est identifié que Bonjour est un ensemble de points ici
ed è possibile visualizzare che viene identificata che diamine è un insieme di punti qui
qui ont reçu certaines valeurs. Il existe un ensemble vers le bas dans ce coin.
che hanno acquistato determinati valori. Non vi è un insieme verso il basso in questo angolo
de nouveau, qui correspond à ces valeurs aberrantes.
nuovamente una sorta di corrispondente a questi valori erratici.
Et puis cette masse du milieu, il sera vaguement diviser cette dans ces quatre domaines
E quindi tale massa al centro, esso verrà massima suddividere questo in queste quattro aree
basées sur les données sous-jacentes de tout cela.
basato sui dati sottostanti per tutto questo.
Et vous pouvez voir qu’il a créé, la nouvelle colonne
Ed è possibile visualizzare la nuova colonna che ha creato,
Cette colonne d’ID produit — plutôt les clusters de l’ID de produit.
Questa colonna ID prodotto, ID prodotto cluster piuttosto.
Il a été ajouté ici, donc je peux en fait juste utiliser ce
Che è stato aggiunto, quindi posso semplicemente utilizzare questo
n’importe où ailleurs dans mon rapport, et il sera ajouté à la légende du graphique en nuages de points.
qualsiasi altro report, e la aggiungerà alla legenda del grafico a dispersione.
Par exemple, je peux créer un petit diagramme à barres affichant me
Ad esempio, potrei creare un grafico a barre con me
bien, pour l’ensemble de ces clusters, quel est le total des ventes remplies ?
dunque, per tutti questi cluster qual è stato raggiunto il totale delle vendite?
Nous avons vendu de cluster trois.
Abbiamo venduti meglio tre cluster.
Et à nouveau tous le même type de mise en valeur croisée et de filtrage peuvent s’appliquer
E nuovamente tutte lo stesso tipo di evidenziazione incrociata e il filtro si applicano
que vous obtenez à partir de n’importe quel autres graphiques ici.
che si ottiene da eventuali altri grafici qui.
Qui est à l’aide d’un graphique en nuages de points, mais je peux également le faire sur une table.
In modo che utilizza un grafico a dispersione, ma è anche possibile utilizzare il su una tabella.
Supposons qu’un Assurez-vous un peu plus petit.
Ora assicurarsi che uno un po' più piccolo.
Un graphique en nuages de points nous limiterait à simplement à l’aide de ces deux variables sur mon X et mon axe des ordonnées.
Un grafico a dispersione ci limiterebbe al solo utilizzando queste due variabili sul mio X e la y.
Mais si je voulais examiner nos produits,
Ma se si desidera esaminare i nostri prodotti,
et comparons quelques attributs différents.
e confrontare quindi qui alcuni attributi diversi.
Nous pouvons donc prendre notre satisfaction à nouveau et nous allons prendre le risque
Allora passiamo la probabilità e richiedere nuovamente la nostra soddisfazione
Si elles étaient adressées à l’achat de ce produit à nouveau.
Se si prevede di acquistare il prodotto nuovo.
Mais nous allons également examiner notre total des ventes et le nombre d’unités qui ont été vendus.
Ma anche esaminiamo l'importo totale delle vendite e il numero di unità vendute.
Nous avons donc plusieurs variables accédant dans cette ici.
Abbiamo così più variabili inserite in questa qui.
Nouveau nous allons essayer et rechercher des différents clusters dans ce.
Nuovo si esegue la ricerca di alcuni cluster diversi all'interno di questa.
Par conséquent, le menu dans le même emplacement, mais cette fois, nous utilisons
In modo che il menu nella stessa posizione, ma questa volta utilizziamo
quatre de ces variables différentes pour essayer de trouver des clusters.
tutti e quattro di tali variabili diverse per tentare di individuare cluster.
Je vais laisser celui-ci sur automatique.
Lascio presente su automatico.
Et ici maintenant je peux voir j’ai cette nouvelle colonne créée ici
E qui ora è possibile vedere che ho questa nuova colonna creata qui
appelée produits de clusters de nom.
detto prodotto cluster nome.
Afin que ce que j’ai sur nom du produit.
Per questo ho fatto sul nome del prodotto.
Et une nouvelle fois puis-je modifier ici. Par conséquent, je peux choisir modifier ce cluster
E nuovamente apportare modifiche qui. Così posso scegliere di modificare questo cluster
et j’ai maintenant ici sont les trois clusters qui ont été créés.
e posso vedere ora sono i tre cluster che sono stati creati.
Le premier d'entre eux a environ 900 éléments qu’il contient, 1500 et 27 en dernier.
Il primo ha circa 900 elementi in essa contenuti, 1500 e 27 in quello precedente.
Et encore une fois, que je puisse donner ce nouveau nom
E ancora una volta, che posso dare questo, un nuovo nome
Ainsi, les clusters sur plusieurs variables.
In questo caso cluster su più variabili.
Et je peux choisir à nouveau le nombre de clusters trouvées,
E scegliere nuovamente il numero di cluster che è stato trovato,
et je peux le configurer pour spécifier automatiquement un élément ainsi si souhaité.
e posso impostare per specificare automaticamente un elemento anche se si desidera.
Et à nouveau je peux utiliser ce exactement de la même manière que toute autre variable faire.
E nuovamente è possibile utilizzare questo esattamente come farebbe qualsiasi altra variabile.
Voyons donc celui-ci en fonction de ces variables de plus.
Consideriamo questo uno in base a tali variabili più.
Nous allons faire un petit graphique à barres et observez le montant vente ici.
Ora verificare che un piccolo grafico a barre e visualizzare qui importo vendite.
Nous pouvons voir la plupart de nos ventes pour celui-ci provenance le premier cluster.
È possibile osservare la maggior parte delle nostre vendite in questo caso proviene il primo cluster.
Et encore une fois, je peux consacrer à ces ceux et dire
E nuovamente, è possibile concentrarsi su questi quelli e pronunciare
OK, bien la plupart de ces ont été haute satisfaction.
Okay, e la maggior parte delle persone erano di alto livello di soddisfazione.
Mais qu’en est-il un large éventail de certitudes seulement trois ?
Ma per quanto riguarda un'ampia gamma di likelihoods solo cluster tre?
Il a inclus la plupart des données aberrantes que nous avons vu sur le côté gauche de cette échelle de satisfaction.
Esso ha incluso la maggior parte dei valori erratici che abbiamo visto sul lato sinistro della scala di soddisfazione.
Il y a quelques issus d’autres zones, ainsi.
Non c'è da altri settori, nonché alcune.
Pour la mise en cluster vous permet de choisir toute une série de variables
In modo che il servizio cluster consente di scegliere un'ampia gamma di variabili
Examinez les modèles cachés que les données qui peuvent ne pas être immédiatement évidente
ed esaminare i criteri del nascosti che potrebbero non essere immediatamente ovvio che i dati
Si vous venez le visualiser vous-même.
Se solo visualizzazione manualmente.
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