结构化内容与非结构化内容

罗尼009

分析这两个截然不同的渠道的在线言论可以揭示社交媒体关注者与在独立平台上留下反馈的产品用户的总体情绪。 蒙特卡罗模拟 作为定量模型和预测分析工具，蒙特卡罗模拟通常用于预测变量的潜在结果范围。 在这个模型下，分析师为相关变量分配一个随机选择的值，该值位于某些可能的结果范围内。然后，他们进行模拟以确定将自变量设置为该值时的结果。 分析师将一遍又一遍地重复模拟，每次都改变变量以获得不同的结果。一旦他们从可能的结果分布中插入所有潜在值，他们就会编译结果并得出结论。

蒙特卡罗模拟的一个简单示例涉及计算掷掷一对标准骰子时出现结果的概率。由于您知道有 种可能的组合，因此您可以计算每对数字的概率。 运行模拟的次数越多，您的预测能力就越准确。因此，您应该模拟掷骰子数千次，以获得尽 斯洛文尼亚手机号码列表 可能最可靠的见解。 色散分析 离散度分析可应用于定性或定量数据。色散分析并不像此处列出的其他一些技术那么常见，但它在理解大型数据集方面仍然发挥着重要作用。该技术测量给定数据集的扩展或 伸展 ，这有助于分析师评估变异性。

通常，离散度分析会考虑两种类型的离散度。 首先，离散分析模型将表示数据点本身之间的变化。然后它将解释集合的极值和平均值之间的变化。如果差异显着，则离散度较高。 离散度通常用于评估风险。例如，如果风险投资公司正在进行尽职调查并希望评估特定投资的风险，则可能会使用离散分析。 在这种情况下，分析师可能会关注投资随时间的回报率或损失率。如果上个月投资回报率为 ，上个月亏损为 ，则离散度相对较低。 人工神经网络分析 由于其复杂性和多功能性，人工神经网络分析可应用于定性或定量数据。