¿Recomienda algunos libros / artículos / guías para ingresar al análisis predictivo?

¿Qué material de aprendizaje sugeriría para una persona de CS / estadístico novato / matemático novato para entrar en análisis predictivo?

No hay necesidad de llamarlo Análisis predictivo :) Ya tiene dos nombres: estadísticas y minería de datos.

Libro de estadísticas para principiantes: Estadísticas en inglés simple
Libro de estadísticas avanzadas: Análisis multivariante, por Hair
Data Mining Book: Todavía no he encontrado uno excelente, pero Data Mining de Witten está bien.

No te confundas demasiado con todos los detalles. En general, hay muchas cosas que puedes lograr:

1. predecir un número real (regresión)
2. predecir un número entero (clasificación)
3. modelado (igual que los dos anteriores, pero el modelo es comprensible para los humanos)
4. agrupar observaciones similares (agrupamiento)
5. Agrupar factores similares (análisis factorial)
6. describir un solo factor
7. Describir la relación entre múltiples factores (correlación, asociación, etc.)
8. determinar si un valor de población es diferente de otro, en base a una muestra
9. diseñar experimentos y calcular el tamaño de la muestra

¡buena suerte!

Vaya a http://www.vaultanalytics.com/books

Han escrito un libro sobre qué son los modelos predictivos, cuándo usar qué pruebas / modelos y cómo crearlos en Excel. Lo estoy usando todos los días en mi trabajo. Creo que es extremadamente útil.

Leyendo este ahora: Análisis predictivo: Microsoft Excel

Por Conrad Carlberg

Publicado el 2 de julio de 2012 por Que.

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

Todavía no he terminado de leerlo, pero hasta ahora es una buena introducción al tema para una persona no estadística. Comienza bastante básico con los conceptos estadísticos y la funcionalidad de Excel y se está construyendo a partir de ahí.

En el frente de Estadísticas, está entrando en una discusión bastante saludable sobre el uso de promedios móviles y suavizado para ayudar a determinar la señal / ruido en series de tiempo.

En el frente de Excel, explica cómo construir modelos usando los conceptos anteriores (en lugar de simplemente insertar una línea de tendencia típica de Excel en un gráfico) y usar algunas de las funciones adicionales de Excels (por ejemplo, Solver y Análisis de datos).

Escribí un libro sobre este tema:

"Análisis predictivo: el poder de predecir quién hará clic, comprará, mentirá o morirá", por Eric Siegel, Ph.D. (Wiley, febrero de 2013)

Más información: http://www.thepredictionbook.com

El Fiscal Times publicó un extracto como artículo: http://www.thefiscaltimes.com/Articles/2013/01/21/The-Real-Story-Behind-Obamas-Election-Victory.aspx

Y hay otros extractos disponibles en el sitio web del libro anterior.

¡Hazme saber si tienes alguna pregunta sobre el libro!

Hay bastantes libros alrededor. Los anteriores son bastante buenos. También hice un libro centrado específicamente en el análisis predictivo en servicios minoristas y financieros.

Finlay, Steven (2012). Calificación crediticia, modelado de respuestas y calificación de seguros. Una guía práctica para pronosticar el comportamiento del cliente. Basingstoke: Palgrave Macmillan. ISBN 0-230-34776-2.

Ciertamente no es un libro de matemáticas "núcleo duro", pero ofrece una introducción básica a sus métodos clave, como la regresión logística, las redes neuronales, etc. En particular, se centra en todo el proceso de desarrollo del modelo. Comenzando con la planificación del proyecto y pasando a la implementación y monitoreo del modelo post live.

Además de mi nota anterior, me gustaría que la gente sepa que mi nuevo libro: Análisis predictivo, minería de datos y Big Data. Mitos, conceptos erróneos y métodos ahora está fuera. Disponible en Amazon y todas las buenas librerías:

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

Eric: se recomienda leer tu libro.