予測分析を入力するためにいくつかの本/記事/ガイドをお勧めしますか？

CS担当者/統計学の初心者/数学の初心者が予測分析に取り組むためにどのような学習資料を提案しますか？

予測分析と呼ぶ必要はありません:) 統計とデータマイニングという2つの名前がすでにあります。

初心者統計ブック：平易な英語の統計
高度統計ブック：多変量解析、ヘア
データマイニングブック：まだ素晴らしいものは見つかりませんでしたが、ウィッテンによるデータマイニングは大丈夫です。

すべての詳細に混乱しすぎないでください。一般に達成できることは非常に多くあります。

1. 実数を予測する（回帰）
2. 整数を予測する（分類）
3. モデリング（上記2つと同じですが、モデルは人間が理解できます）
4. 類似の観測をグループ化（クラスタリング）
5. 類似因子のグループ化（因子分析）
6. 単一の要素を説明する
7. 複数の要素間の関係（相関、関連など）を説明する
8. 標本に基づいて、母集団の値が別の値と異なるかどうかを判別します
9. 実験を設計してサンプルサイズを計算する

幸運を！

http://www.vaultanalytics.com/booksにアクセスします

彼らは、予測モデルとは何か、どのテスト/モデルをいつ使用するか、Excelでそれらを作成する方法についての本を書いています。仕事で毎日使っています。とても便利だと思います。

これを今読む： 予測分析：Microsoft Excel

コンラッド・カールバーグ

Queによって2012年7月2日公開。

• ISBN-10：0-7897-4941-6 ISBN-13：978-0-7897-4941-3

私はまだそれを読んでいませんが、これまでのところ、それは非統計の人のためのトピックへの良い紹介です。statの概念とExcelの機能の両方からかなり基本的に始まり、そこから構築されます。

統計の面では、移動平均を使用して時系列の信号/ノイズを決定するのに役立つ平滑化についてのかなり健全な議論に入ります。

Excelの前面では、上記のコンセプトを使用してモデルを構築する方法を説明し（典型的なExcelのトレンドラインをグラフ上で単純化するのではなく）、一部のExcelアドオン機能（ソルバーやデータ分析など）を使用します。

私はこのトピックについて本を書きました：

"Predictive Analytics：The Power to Predict Who Will、Buy、Lie、or Die"、by Eric Siegel、Ph.D. （ワイリー、2013年2月）

詳細：http : //www.thepredictionbook.com

フィスカルタイムズは記事として抜粋を実行しました：http : //www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

そして、上記の本のウェブサイトから入手可能な他の抜粋があります。

この本についてご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

周りにはかなりの本があります。上記はすべてかなり良いです。また、小売および金融サービスにおける予測分析に特化した本も執筆しています。

フィンレイ、スティーブン（2012）。信用評価、応答モデリング、保険評価。顧客の行動を予測するための実用的なガイド。ベージングストーク：Palgrave Macmillan。ISBN 0-230-34776-2。

それは確かに「ハードコア」数学の本ではありませんが、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどの主要な方法の基本的な紹介を提供します。特に、モデル開発プロセス全体に焦点を当てています。プロジェクトの計画から始まり、ライブ後のモデルの実装と監視に進みます。

私の以前のメモに加えて-私は、私の新しい本である予測分析、データマイニング、ビッグデータについて人々に知らせたいと思います。神話、誤解、および方法が廃止されました。アマゾンおよびすべての優れた書店で入手可能：

http://www.amazon.co.uk/s/ref=nb_sb_noss_1?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=predictive+analytics

エリック-あなたの本はお勧めです。