Innsýn í 26 stóra gagnagreiningartækni: 1. hluti

„ Stór gögn “ er beiting sérhæfðrar tækni og tækni til að vinna úr mjög stórum gagnasöfnum. Þessi gagnasöfn eru oft svo stór og flókin að það verður erfitt að vinna úr þeim með gagnagrunnsstjórnunarverkfærum.

Róttækur vöxtur upplýsingatækni hefur leitt til nokkurra aukaaðstæðna í greininni. Ein viðvarandi og að öllum líkindum núverandi niðurstöður, er tilvist Big Data. Hugtakið Big Data er grípaorð sem var búið til til að lýsa tilvist gríðarlegt magn af gögnum. Afleiðingin af því að hafa svo mikið magn af gögnum er Gagnagreining.

Gagnagreining er ferlið við að skipuleggja Big Data. Innan Big Data eru mismunandi mynstur og fylgni sem gera gagnagreiningum kleift að gera betur reiknaða lýsingu á gögnunum. Þetta gerir gagnagreiningu að einum mikilvægasta hluta upplýsingatækni.

Þess vegna, hér er ég að skrá 26 stóra gagnagreiningaraðferðirnar. Þessi listi er alls ekki tæmandi.

1. A/B próf

A/B prófun er matstæki til að bera kennsl á hvaða útgáfa af vefsíðu eða appi hjálpar stofnun eða einstaklingi að ná viðskiptamarkmiðum á skilvirkari hátt. Þessi ákvörðun er tekin með því að bera saman hvaða útgáfa af einhverju skilar sér betur. A/B prófun er almennt notuð í vefþróun til að tryggja að breytingar á vefsíðu eða síðuhluta séu knúnar áfram af gögnum en ekki persónulegum skoðunum.

Það er einnig kallað niðurhellaprófun eða fötuprófun.

Sjá einnig:  Big Data gráa svæðið – gera og ekki

1. Félagsreglunám

Sett af aðferðum til að uppgötva áhugaverð tengsl, þ.e. „tengslareglur,“ meðal breyta í stórum gagnagrunnum. Þessar aðferðir samanstanda af ýmsum reikniritum til að búa til og prófa mögulegar reglur.

Ein umsókn er markaðskörfugreining, þar sem söluaðili getur ákvarðað hvaða vörur eru oft keyptar saman og notað þessar upplýsingar til markaðssetningar. (Almennt dæmi sem oft er nefnt er uppgötvunin að margir kaupendur stórmarkaða sem kaupa nachos kaupa líka bjór.)

1. Flokkunartrésgreining

Tölfræðileg flokkun er aðferð til að bera kennsl á flokka sem ný athugun tilheyrir. Það krefst þjálfunarsetts af rétt auðkenndum athugunum - söguleg gögn með öðrum orðum.

Tölfræðileg flokkun er notuð til að:

• Úthluta skjölum sjálfkrafa í flokka
• Flokkaðu lífverur í hópa
• Þróaðu prófíla nemenda sem taka námskeið á netinu

1. Klasagreining

Tölfræðileg aðferð til að flokka hluti sem skiptir fjölbreyttum hópi í smærri hópa af svipuðum hlutum, þar sem einkenni líkinda eru ekki þekkt fyrirfram. Dæmi um klasagreiningu er að skipta neytendum í sjálfslíka hópa fyrir markvissa markaðssetningu. Notað fyrir gagnavinnslu.

1. Crowdsourcing

Í fjöldaveitingu er liturinn sá að verkefni eða starf er útvistað en ekki til tilnefnds fagaðila eða stofnunar heldur til almennings í formi opins símtals. Crowdsourcing er tækni sem hægt er að beita til að safna gögnum frá ýmsum aðilum eins og textaskilaboðum, uppfærslum á samfélagsmiðlum, bloggum o.s.frv. Þetta er tegund af fjöldasamvinnu og dæmi um notkun á vefnum.

1. Gagnasamruni og gagnasamþætting

Fjölþrepa ferli sem fjallar um tengsl, fylgni, samsetningu gagna og upplýsinga frá einum og mörgum aðilum til að ná fágaðri stöðu, bera kennsl á mat og fullkomið og tímabært mat á aðstæðum, ógnum og mikilvægi þeirra.

Gagnasamrunatækni sameinar gögn frá mörgum skynjurum og tengdum upplýsingum úr tengdum gagnagrunnum til að ná fram bættri nákvæmni og nákvæmari ályktunum en hægt væri að ná með því að nota einn skynjara einn.

Sjá einnig:  Byrjendaleiðbeiningar um Big Data Analytics

1. Gagnanám

Gagnanám er að flokka gögn til að bera kennsl á mynstur og koma á tengslum. Gagnanám er vísað til sameiginlegrar gagnaútdráttartækni sem er framkvæmd á miklu magni gagna. Gagnanámsbreytur innihalda tengsl, raðgreining, flokkun, þyrping og spá.

Forrit fela í sér námuvinnslu viðskiptavinagagna til að ákvarða hluta sem líklegastir eru til að bregðast við tilboði, námuvinnslu mannauðsgagna til að bera kennsl á einkenni farsælustu starfsmanna eða markaðskörfugreining til að móta kauphegðun viðskiptavina.

1. Ensemble nám

Það er list að sameina fjölbreytt safn af námsreikniritum saman til að spinna á stöðugleika og forspárgildi líkansins. Þetta er eins konar nám undir eftirliti.

1. Erfðafræðileg reiknirit

Hagræðingartækni sem notar ferli eins og erfðafræðilega samsetningu, stökkbreytingu og náttúruval í hönnun sem byggir á hugmyndum um náttúrulega þróun. Erfðafræðileg reiknirit eru tækni sem er notuð til að bera kennsl á þau myndbönd, sjónvarpsþætti og annars konar miðla sem mest er skoðuð. Það er þróunarmynstur sem hægt er að gera með því að nota erfðafræðilega reiknirit. Hægt er að gera myndbands- og fjölmiðlagreiningar með því að nota erfðafræðilega reiknirit.

1. Machine Learning

Machine Learning er önnur tækni sem hægt er að nota til að flokka og ákvarða líklega útkomu ákveðins gagnasetts. Machine Learning skilgreinir hugbúnað sem getur verið fær um að ákvarða mögulegar niðurstöður ákveðinna atburða. Það er því notað í forspárgreiningum. Dæmi um forspárgreiningar eru líkur á að vinna lögfræðileg mál eða velgengni ákveðinna framleiðslu.

1. Náttúruleg málvinnsla

Sett af aðferðum úr undirsérgrein tölvunarfræði (innan sviðs sem sögulega er kallað „gervigreind“) og málvísindum sem notar tölvualgrím til að greina (náttúrulegt) tungumál manna. Margar NLP aðferðir eru tegundir vélanáms. Ein notkun NLP er að nota tilfinningagreiningu á samfélagsmiðlum til að ákvarða hvernig væntanlegir viðskiptavinir bregðast við vörumerkjaherferð.

1. Taugakerfi

Ólínuleg forspárlíkön sem læra með þjálfun og líkjast líffræðilegum tauganetum í uppbyggingu. Þeir geta verið notaðir til að þekkja mynstur og hagræðingu. Sum tauganetforrit fela í sér nám undir eftirliti og önnur fela í sér nám án eftirlits. Dæmi um forrit eru meðal annars að bera kennsl á verðmæta viðskiptavini sem eiga á hættu að yfirgefa tiltekið fyrirtæki og bera kennsl á sviksamlegar tryggingarkröfur.

Lestu líka:  40 furðulegar staðreyndir um stór gögn

1. Hagræðing

Safn af tölulegum aðferðum sem notuð eru til að endurhanna flókin kerfi og ferla til að bæta frammistöðu þeirra samkvæmt einni eða fleiri hlutlægum mælikvarða (td kostnaði, hraða eða áreiðanleika). Dæmi um forrit eru að bæta rekstrarferla eins og tímasetningu, leið og gólfskipulag, og taka stefnumótandi ákvarðanir eins og vöruúrvalsstefnu, tengda fjárfestingargreiningu og R&D eignasafnsstefnu. Erfðafræðileg reiknirit eru dæmi um hagræðingartækni.

Í næsta bloggi mínu myndi ég lýsa þeim 13 Big Data Analytics tækni sem eftir eru.

Lestu: Næsti hluti af innsýn í 26 greiningartækni fyrir stór gögn