Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Inside the Data: What Shapes Startup Deal Sizes in Africa

6:20
 
Поширити
 

Manage episode 518006293 series 3474385
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/inside-the-data-what-shapes-startup-deal-sizes-in-africa.
Data-driven study uses machine learning to reveal the key factors influencing African startup deal amounts and investment outcomes.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #african-startups, #startup-funding-africa, #venture-capital-africa, #african-entrepreneurship, #startup-investment-data, #startup-policy-africa, #african-startup-ecosystem, #venture-capital-research, and more.
This story was written by: @exitstrategy. Learn more about this writer by checking @exitstrategy's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study analyzes over 2,500 publicly disclosed African startup deals to uncover what drives investment sizes. By cleaning, merging, and engineering data from africathebigdeal.com, features were grouped into founding-team, company, and investment categories. Exploratory Data Analysis and four machine learning models — Linear Regression, SVR, Random Forest, and Gradient Boosting — were used to predict deal amounts. The best-performing model, validated via cross-validation, forms the basis for data-backed insights and policy recommendations aimed at strengthening Africa’s startup funding ecosystem.

  continue reading

361 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 518006293 series 3474385
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/inside-the-data-what-shapes-startup-deal-sizes-in-africa.
Data-driven study uses machine learning to reveal the key factors influencing African startup deal amounts and investment outcomes.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #african-startups, #startup-funding-africa, #venture-capital-africa, #african-entrepreneurship, #startup-investment-data, #startup-policy-africa, #african-startup-ecosystem, #venture-capital-research, and more.
This story was written by: @exitstrategy. Learn more about this writer by checking @exitstrategy's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study analyzes over 2,500 publicly disclosed African startup deals to uncover what drives investment sizes. By cleaning, merging, and engineering data from africathebigdeal.com, features were grouped into founding-team, company, and investment categories. Exploratory Data Analysis and four machine learning models — Linear Regression, SVR, Random Forest, and Gradient Boosting — were used to predict deal amounts. The best-performing model, validated via cross-validation, forms the basis for data-backed insights and policy recommendations aimed at strengthening Africa’s startup funding ecosystem.

  continue reading

361 епізодів

All episodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити