Bayesianische Datenanalyse in Python

Jetzt schauen wir unter die Haube der bayesianischen Methode. Du lernst, wie du den Satz von Bayes auf Daten zur Medikamentenwirksamkeit anwendest, um mit der Gitter-Approximation die Parameter von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu schätzen und diese Schätzungen zu aktualisieren, sobald neue Daten vorliegen. Als Nächstes erfährst du, wie du Vorwissen in das Modell einbeziehst, und übst schließlich die wichtige Fähigkeit, Ergebnisse einem nicht-technischen Publikum zu vermitteln.

Setze deine neu erworbenen Fähigkeiten in bayesianischer Datenanalyse ein, um reale geschäftliche Herausforderungen zu lösen. Du arbeitest mit Online-Marketingdaten aus dem Vertrieb, um A/B-Tests, Entscheidungsanalysen und Prognosen mit linearen Regressionsmodellen durchzuführen.

In diesem letzten Kapitel nutzt du das leistungsstarke Paket PyMC3, um bayesianische Regressionsmodelle einfach anzupassen, Plausibilitätsprüfungen für die Konvergenz eines Modells durchzuführen, zwischen konkurrierenden Modellen zu wählen und Vorhersagen für neue Daten zu generieren. Zum Abschluss setzt du das Gelernte ein, um in einer Fallstudie zur bayesianischen Datenanalyse den optimalen Preis für Avocados zu finden. Viel Erfolg!