Slide trước Slide tiếp
  • Nội dung học
  • Trợ giúp
    Bạn có thắc mắc khi đang học?
    Hướng dẫn cách học Những câu hỏi thường gặp Email cho giáo vụ
    • Đăng nhập
    • Đăng ký
  • Đăng xuất
  • Business Analytics - Module 3: Ứng dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh

  • 1. Overview
    • 1.1   Overview
    • 1.2   Handout
  • 2. Descriptive Analytics
    • 2.1   Case study - Fashion Store
    • 2.2   Exploratory Data Analysis. Let's See What We Have Here!
    • 2.3   Exploratory Data Analysis - Example
  • 3. Diagnostics Analytics
    • 3.1   Hypothesis Testing Techniques
    • 3.2   Hypothesis Testing In Action
  • 4. Correlation
    • 4.1   Correlation (P1)
    • 4.2   Correlation (P2)
    • 4.3   Correlation Tells Stories, Not The Whole Picture
  • 5. Regression
    • 5.1   Calculating Linear Regression (P1)
    • 5.2   Calculating Linear Regression (P2)
    • 5.3   Yes Please! More Regression
    • 5.4   When To Use: Correlation Vs. Regression
  • 6. Forecast
    • 6.1   Forecasting - How To See The Future
    • 6.2   Forecasting Technique
  • 7. Classification
    • 7.1   Classification - Grouping Items With Known Criteria
  • 8. Clustering
    • 8.1   Clustering - Grouping Items With Unknown Criteria
    • 8.2   Clustering Technique
  • 9. Association
    • 9.1   Association - Amazon: "You Might Like These Items"
    • 9.2   Association Application
    • 9.3   Insights Are Pointless Without Any Actions
  • 10. Prescriptive Analytics
    • 10.1   Optimization: Finding The Best Solution Out Of Many Options
    • 10.2   Simulation: How To Mind Read Your Opponent In A Chess Game
    • 10.3   "Hey Siri. How Smart Are You?"
    • 10.4   Machine Learning Vs. AI
    • 10.5   Giới thiệu nội dung bộ khoá học Business Analytics


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...

Kết thúc   Buổi 4 - Correlation

Correlation Tells Stories, Not The Whole Picture


Bạn vui lòng đăng ký mua để có thể xem nội dung hoàn chỉnh.

Thảo luận
Sang Bùi 07/05/2023

Theo nội dung lời giảng của thầy Thiện, phân tích tương quan trong case này chỉ cho thấy mối quan hệ giữa hai yếu tố là độ tuổi và giỏ hàng của khách hàng, chứ không phải mối quan hệ nhân - quả. Ngoài ra, sau khi mình đã đặt ra những giả thuyết khác nhằm giải thích cho mối quan hệ này, với 3 yếu tố tác động gồm: Tuổi tác, Thu nhập và Gía cả sản phẩm. Vậy mình có cần phải tiếp tục tiến hành kiểm chứng 3 giả thuyết này không (nếu bộ data mình có các trường dữ liệu về tuổi và thu nhập chẳng hạn) hay chỉ dừng lại ở giả định thôi ạ? Em cảm ơn.


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...


Loading...