Μια εικόνα για 26 τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων: Μέρος 1

Το « Big Data » είναι η εφαρμογή εξειδικευμένων τεχνικών και τεχνολογιών για την επεξεργασία πολύ μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι συχνά τόσο μεγάλα και πολύπλοκα που καθίσταται δύσκολη η επεξεργασία με χρήση εργαλείων διαχείρισης βάσεων δεδομένων.

Η ριζική ανάπτυξη της Πληροφορικής έχει οδηγήσει σε πολλές συμπληρωματικές συνθήκες στον κλάδο. Ένα από τα πιο επίμονα και αναμφισβήτητα πιο παρόντα αποτελέσματα, είναι η παρουσία Big Data. Ο όρος Big Data είναι μια φράση που επινοήθηκε για να περιγράψει την παρουσία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. Το αποτέλεσμα της ύπαρξης τόσο τεράστιου όγκου δεδομένων είναι το Data Analytics.

Η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία δόμησης των μεγάλων δεδομένων. Στα Big Data, υπάρχουν διαφορετικά μοτίβα και συσχετίσεις που καθιστούν δυνατή την ανάλυση δεδομένων να κάνει καλύτερα υπολογισμένο χαρακτηρισμό των δεδομένων. Αυτό καθιστά την ανάλυση δεδομένων ένα από τα πιο σημαντικά μέρη της τεχνολογίας πληροφοριών.

Ως εκ τούτου, εδώ παραθέτω τις 26 τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων. Αυτή η λίστα δεν είναι καθόλου εξαντλητική.

1. Δοκιμή A/B

Το A/B Testing είναι ένα εργαλείο αξιολόγησης για τον προσδιορισμό της έκδοσης μιας ιστοσελίδας ή μιας εφαρμογής που βοηθά έναν οργανισμό ή άτομο να επιτύχει έναν επιχειρηματικό στόχο πιο αποτελεσματικά. Αυτή η απόφαση λαμβάνεται συγκρίνοντας ποια έκδοση κάτι αποδίδει καλύτερα. Η δοκιμή A/B χρησιμοποιείται συνήθως στην ανάπτυξη ιστού για να διασφαλιστεί ότι οι αλλαγές σε μια ιστοσελίδα ή στοιχείο σελίδας οφείλονται σε δεδομένα και όχι σε προσωπική γνώμη.

Ονομάζεται επίσης ως δοκιμή χυμένου ή κάδου δοκιμής.

Δείτε επίσης:  Η γκρίζα περιοχή των μεγάλων δεδομένων – Πρέπει και δεν πρέπει

1. Εκμάθηση Κανόνων Συνδέσμου

Ένα σύνολο τεχνικών για την ανακάλυψη ενδιαφέρουσες σχέσεις, π.χ. «κανόνες συσχέτισης», μεταξύ μεταβλητών σε μεγάλες βάσεις δεδομένων. Αυτές οι τεχνικές αποτελούνται από μια ποικιλία αλγορίθμων για τη δημιουργία και τη δοκιμή πιθανών κανόνων.

Μια εφαρμογή είναι η ανάλυση καλαθιού αγοράς, στην οποία ένας έμπορος λιανικής μπορεί να προσδιορίσει ποια προϊόντα αγοράζονται συχνά μαζί και να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για μάρκετινγκ. (Ένα παράδειγμα που αναφέρεται συνήθως είναι η ανακάλυψη ότι πολλοί αγοραστές σούπερ μάρκετ που αγοράζουν νάτσος αγοράζουν επίσης μπύρα.)

1. Ανάλυση δέντρων ταξινόμησης

Η Στατιστική Ταξινόμηση είναι μια μέθοδος αναγνώρισης κατηγοριών στις οποίες ανήκει μια νέα παρατήρηση. Απαιτεί ένα εκπαιδευτικό σύνολο από σωστά προσδιορισμένες παρατηρήσεις – ιστορικά δεδομένα με άλλα λόγια.

Η στατιστική ταξινόμηση χρησιμοποιείται για:

• Αυτόματη αντιστοίχιση εγγράφων σε κατηγορίες
• Κατηγοριοποιήστε τους οργανισμούς σε ομάδες
• Αναπτύξτε προφίλ μαθητών που παρακολουθούν διαδικτυακά μαθήματα

1. Ανάλυση συστάδων

Μια στατιστική μέθοδος για την ταξινόμηση αντικειμένων που χωρίζει μια διαφορετική ομάδα σε μικρότερες ομάδες παρόμοιων αντικειμένων, των οποίων τα χαρακτηριστικά ομοιότητας δεν είναι γνωστά εκ των προτέρων. Ένα παράδειγμα ανάλυσης συμπλέγματος είναι η τμηματοποίηση των καταναλωτών σε όμοιες ομάδες για στοχευμένο μάρκετινγκ. Χρησιμοποιείται για εξόρυξη δεδομένων.

1. Crowdsourcing

Στο crowdsourcing, η απόχρωση είναι ότι μια εργασία ή μια εργασία ανατίθεται σε εξωτερικούς συνεργάτες αλλά όχι σε έναν καθορισμένο επαγγελματία ή οργανισμό αλλά στο ευρύ κοινό με τη μορφή μιας ανοιχτής πρόσκλησης. Το crowdsourcing είναι μια τεχνική που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη συλλογή δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως μηνύματα κειμένου, ενημερώσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης, ιστολόγια κ.λπ. Αυτός είναι ένας τύπος μαζικής συνεργασίας και μια περίπτωση χρήσης του Ιστού.

1. Συγχώνευση δεδομένων και ενοποίηση δεδομένων

Μια πολυεπίπεδη διαδικασία που ασχολείται με τη συσχέτιση, συσχέτιση, συνδυασμό δεδομένων και πληροφοριών από μεμονωμένες και πολλαπλές πηγές για την επίτευξη εκλεπτυσμένης θέσης, τον εντοπισμό εκτιμήσεων και τις πλήρεις και έγκαιρες αξιολογήσεις καταστάσεων, απειλών και τη σημασία τους.

Οι τεχνικές συγχώνευσης δεδομένων συνδυάζουν δεδομένα από πολλούς αισθητήρες και σχετικές πληροφορίες από σχετικές βάσεις δεδομένων για να επιτύχουν βελτιωμένη ακρίβεια και πιο συγκεκριμένα συμπεράσματα από αυτά που θα μπορούσαν να επιτευχθούν με τη χρήση ενός μόνο αισθητήρα.

Δείτε επίσης:  Οδηγός για αρχάριους για ανάλυση μεγάλων δεδομένων

1. Εξόρυξη δεδομένων

Η εξόρυξη δεδομένων είναι η ταξινόμηση μέσω δεδομένων για τον εντοπισμό προτύπων και τη δημιουργία σχέσεων. Η εξόρυξη δεδομένων αναφέρεται στις συλλογικές τεχνικές εξαγωγής δεδομένων που εκτελούνται σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Οι παράμετροι εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν συσχέτιση, ανάλυση ακολουθίας, ταξινόμηση, ομαδοποίηση και πρόβλεψη.

Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν εξόρυξη δεδομένων πελατών για τον προσδιορισμό τμημάτων που είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν σε μια προσφορά, εξόρυξη δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού για τον προσδιορισμό των χαρακτηριστικών των πιο επιτυχημένων εργαζομένων ή ανάλυση καλαθιού αγοράς για τη μοντελοποίηση της αγοραστικής συμπεριφοράς των πελατών.

1. Εκμάθηση συνόλου

Είναι μια τέχνη του συνδυασμού διαφορετικών συνόλων αλγορίθμων μάθησης μαζί για να αυτοσχεδιάσεις σχετικά με τη σταθερότητα και την προγνωστική ισχύ του μοντέλου. Αυτό είναι ένα είδος εποπτευόμενης μάθησης.

1. Γενετικοί Αλγόριθμοι

Τεχνικές βελτιστοποίησης που χρησιμοποιούν διαδικασίες όπως γενετικός συνδυασμός, μετάλλαξη και φυσική επιλογή σε ένα σχέδιο που βασίζεται στις έννοιες της φυσικής εξέλιξης. Οι γενετικοί αλγόριθμοι είναι τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό των βίντεο, τηλεοπτικών εκπομπών και άλλων μορφών πολυμέσων με τη μεγαλύτερη πιθανή προβολή. Υπάρχει ένα εξελικτικό μοτίβο που μπορεί να γίνει με τη χρήση γενετικών αλγορίθμων. Η ανάλυση βίντεο και πολυμέσων μπορεί να γίνει με τη χρήση γενετικών αλγορίθμων.

1. Μηχανική Μάθηση

Η μηχανική μάθηση είναι μια άλλη τεχνική που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για κατηγορίες και προσδιορισμό του πιθανού αποτελέσματος ενός συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων. Η Μηχανική Εκμάθηση ορίζει ένα λογισμικό που μπορεί να προσδιορίσει τα πιθανά αποτελέσματα ενός συγκεκριμένου συνόλου συμβάντων. Ως εκ τούτου, χρησιμοποιείται στην προγνωστική ανάλυση. Ένα παράδειγμα προγνωστικής ανάλυσης είναι η πιθανότητα να κερδίσετε νομικές υποθέσεις ή η επιτυχία ορισμένων παραγωγών.

1. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας

Ένα σύνολο τεχνικών από μια υποειδικότητα της επιστήμης των υπολογιστών (σε ένα πεδίο που ιστορικά ονομάζεται «τεχνητή νοημοσύνη») και της γλωσσολογίας που χρησιμοποιεί αλγόριθμους υπολογιστών για την ανάλυση της ανθρώπινης (φυσικής) γλώσσας. Πολλές τεχνικές NLP είναι τύποι μηχανικής μάθησης. Μια εφαρμογή του NLP χρησιμοποιεί ανάλυση συναισθήματος στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να προσδιορίσει πώς αντιδρούν οι υποψήφιοι πελάτες σε μια καμπάνια επωνυμίας.

1. Νευρωνικά δίκτυα

Μη γραμμικά μοντέλα πρόβλεψης που μαθαίνουν μέσω της εκπαίδευσης και μοιάζουν με βιολογικά νευρωνικά δίκτυα στη δομή. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για αναγνώριση προτύπων και βελτιστοποίηση. Ορισμένες εφαρμογές νευρωνικών δικτύων περιλαμβάνουν εποπτευόμενη μάθηση και άλλες περιλαμβάνουν μάθηση χωρίς επίβλεψη. Παραδείγματα εφαρμογών περιλαμβάνουν τον εντοπισμό πελατών υψηλής αξίας που κινδυνεύουν να εγκαταλείψουν μια συγκεκριμένη εταιρεία και τον εντοπισμό δόλιων ασφαλιστικών αξιώσεων.

Διαβάστε επίσης:  40 συγκλονιστικά γεγονότα για τα μεγάλα δεδομένα

1. Βελτιστοποίηση

Ένα χαρτοφυλάκιο αριθμητικών τεχνικών που χρησιμοποιούνται για τον επανασχεδιασμό πολύπλοκων συστημάτων και διαδικασιών για τη βελτίωση της απόδοσής τους σύμφωνα με ένα ή περισσότερα αντικειμενικά μέτρα (π.χ. κόστος, ταχύτητα ή αξιοπιστία). Παραδείγματα εφαρμογών περιλαμβάνουν τη βελτίωση των λειτουργικών διαδικασιών όπως ο προγραμματισμός, η δρομολόγηση και η διάταξη ορόφων και η λήψη στρατηγικών αποφάσεων όπως η στρατηγική εμβέλειας προϊόντων, η συνδεδεμένη ανάλυση επενδύσεων και η στρατηγική ��αρτοφυλακίου Ε&Α. Οι γενετικοί αλγόριθμοι είναι ένα παράδειγμα τεχνικής βελτιστοποίησης.

Στο επόμενο ιστολόγιό μου, θα περιέγραφα τις υπόλοιπες 13 τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων.

Διαβάστε: Επόμενο μέρος μιας εικόνας για τις 26 τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων