Business Analytics

Karteikarten und Zusammenfassungen für Business Analytics an der TU München

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Content-based filtering

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Advantage/ Disadvantage Ensemble

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Numerical Prediction

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Statistics

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Algorithm for Generating Item Sets

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Lasso vs. Ridge Regression

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

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Classification

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What are the steps from data to information?

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Association Rule Analysis

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Clustering

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

Business Analytics

Content-based filtering
Recommendations based on information on the content; uses machine learning algorithm to induce profile of users preferences from examples based on a featural description; recommend to users with unique taste/ new and unpopular items

Business Analytics

Advantage/ Disadvantage Ensemble
often improves predictive performance; usually produces output that is very hard to analyze, but: approaches that aim to produce a single comprehensible structure

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

Statistics
Descriptive statistics, Inferential statistics

Business Analytics

Algorithm for Generating Item Sets
1. Generating Item Sets
2. Generating Rules from Item Sets

Business Analytics

Lasso vs. Ridge Regression
Lasso produces simpler & more interpretable models that involved only a subset of predictors; qualitatively similar behavior to ridge regression -> larger lambda, variance decr., bias incr.; lasso can generate more accurate predictions; Cross-validation to determine which approach better on particular data set

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

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

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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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

Clustering

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

Business Analytics

Reasoning
good model is a simple model that achieves high accuracy on the given data

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