Business Analytics

Karteikarten und Zusammenfassungen für Business Analytics an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Business Analytics an der TU München auf StudySmarter:

Classification

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Examples for cunting costs

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What are the steps from data to information?

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Clustering

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Numerical Prediction

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What is the main target of additive regression?

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What is the random effects assumption?

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For an algorithm to be useful in a wide range of real-world
applications it must:

• Basic algorithm needs to be extended to fulfill these requirements

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What is the fixed effect assumption?

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Association Rule Analysis

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What are the three main estimators in the fixed-effect Model?

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What is the fundamental problem of causal interference?

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Beispielhafte Karteikarten für Business Analytics an der TU München auf StudySmarter:

Business Analytics

Classification

• From data with known labels, create a classifier that determines which label to apply to a
new observation
• E.g. Identify new loan applicants as low, medium, or high risk based on existing applicant
behavior

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Examples for cunting costs
 Predicting when customers leave a company for competitors (churn prognosis)
Much more costly to lose a valuable customer Much less costly to act on a false customer  Loan decisions  Oil-slick detection  Fault diagnosis  Promotional mailing
Counting the Costs

Business Analytics

What are the steps from data to information?
  1. Data consolidation
  2. Selection and Processing
  3. Predictive Analytics
  4. Interpretation and Evaluation

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Clustering

• Identify “natural” groupings in data
• Unsupervised learning, no predefined groups
• E.g. Identify clusters of “similar” customers

Business Analytics

Numerical Prediction

• Given a collection of data with known numeric outputs, create a function that outputs a
predicted value from a new set of inputs
• E.g. given gestation time of an animal, predict its maximum life span

Business Analytics

What is the main target of additive regression?
Greedily minimizes squarred error of ensemble if base learner minimizes squared error

Business Analytics

What is the random effects assumption?

The random effects assumption (in a random effects model) is that the
individual specific effects are uncorrelated with the independent variables
(𝑐𝑜𝑣 𝜆𝑖, 𝑥𝑗𝑖𝑡 = 0, but 𝜆𝑖 might be correlated).

Business Analytics

For an algorithm to be useful in a wide range of real-world
applications it must:

• Basic algorithm needs to be extended to fulfill these requirements

– Permit numeric attributes
– Allow missing values
– Be robust in the presence of noise

• Basic algorithm needs to be extended to fulfill these requirements

Business Analytics

What is the fixed effect assumption?

The fixed effect assumption is that the individual specific effect is
correlated with the independent variables (𝑐𝑜𝑣 𝜆𝑖, 𝑥𝑗𝑖𝑡 ≠ 0).

Business Analytics

Association Rule Analysis

• Identify relationships in data from co-occuring terms or items
• E.g., analyze grocery store purchases to identify items most commonly purchased together

Business Analytics

What are the three main estimators in the fixed-effect Model?

1) First-differences (most elegant way)
2) Within

3) Between
4) Least squares dummy variable (disadvantage of keeping track of many dummy variables)

Business Analytics

What is the fundamental problem of causal interference?
Fundamental problem of causal inference: Cannot observe both 𝑌1𝑖 and 𝑌0𝑖. The best we can do is to find an approximation for the potential outcome. (see also Rubin’s causal model and recent work by Judea Pearl)

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