26 didelių duomenų analizės metodų įžvalga: 1 dalis

„ Didieji duomenys “ – tai specializuotų metodų ir technologijų taikymas labai dideliems duomenų rinkiniams apdoroti. Šie duomenų rinkiniai dažnai yra tokie dideli ir sudėtingi, kad juos sunku apdoroti naudojant turimus duomenų bazių valdymo įrankius.

Radikalus informacinių technologijų augimas lėmė keletą papildomų sąlygų pramonėje. Vienas iš patvariausių ir, be abejo, labiausiai dabartinių rezultatų, yra didelių duomenų buvimas. Terminas „Didieji duomenys“ yra trumpa frazė, skirta apibūdinti didžiulius duomenų kiekius. Tokio didžiulio duomenų kiekio rezultatas yra duomenų analizė.

Duomenų analizė yra didelių duomenų struktūrizavimo procesas. Dideliuose duomenyse yra įvairių modelių ir koreliacijų, kurios leidžia duomenų analizei geriau apskaičiuoti duomenų apibūdinimą. Dėl to duomenų analizė yra viena iš svarbiausių informacinių technologijų dalių.

Taigi čia išvardinu 26 didelių duomenų analizės metodus. Šis sąrašas jokiu būdu nėra baigtinis.

1. A/B testavimas

A/B testavimas – tai vertinimo įrankis, skirtas nustatyti, kuri tinklalapio ar programos versija padeda organizacijai ar asmeniui veiksmingiau pasiekti verslo tikslą. Šis sprendimas priimamas lyginant, kuri kažko versija veikia geriau. A/B testavimas dažniausiai naudojamas kuriant žiniatinklius, siekiant užtikrinti, kad tinklalapio ar puslapio komponento pakeitimai būtų nulemti duomenų, o ne asmeninės nuomonės.

Jis taip pat vadinamas išsiliejusiu arba kibiro bandymu.

Taip pat žiūrėkite:  Didžiųjų duomenų pilkoji sritis – ką daryti ir ko negalima

1. Asociacijos taisyklių mokymasis

Metodų rinkinys, skirtas atrasti įdomius ryšius, ty „susiejimo taisykles“ tarp kintamųjų didelėse duomenų bazėse. Šiuos metodus sudaro įvairūs algoritmai galimoms taisyklėms generuoti ir išbandyti.

Viena iš taikomųjų programų yra rinkos krepšelio analizė, kurios metu mažmenininkas gali nustatyti, kurie produktai dažnai perkami kartu, ir panaudoti šią informaciją rinkodarai. (Dažniausiai minimas pavyzdys yra atradimas, kad daugelis prekybos centrų pirkėjų, perkančių nachos, perka ir alų.)

1. Klasifikavimo medžio analizė

Statistinė klasifikacija – tai kategorijų, kurioms priklauso naujas stebėjimas, nustatymo metodas. Tam reikalingas teisingai nustatytų stebėjimų, kitaip tariant, istorinių duomenų, mokymo rinkinys.

Statistinė klasifikacija naudojama:

• Automatiškai priskirkite dokumentus kategorijoms
• Suskirstykite organizmus į grupes
• Sukurkite studentų, kurie lanko internetinius kursus, profilius

1. Klasterio analizė

Statistinis objektų klasifikavimo metodas, suskaidantis įvairią grupę į mažesnes panašių objektų grupes, kurių panašumo charakteristikos iš anksto nežinomos. Klasterinės analizės pavyzdys yra vartotojų segmentavimas į panašias grupes tikslinei rinkodarai. Naudojamas duomenų gavybai.

1. Crowdsourcing

Taikant sutelktinį paslaugų teikimą, niuansas yra tai, kad užduotis arba darbas perduodamas iš išorės, bet ne paskirtam specialistui ar organizacijai, o plačiajai visuomenei atviro kvietimo forma. Crowdsourcing yra metodas, kurį galima panaudoti duomenims iš įvairių šaltinių, pvz., tekstinių pranešimų, socialinės žiniasklaidos naujinių, tinklaraščių ir kt., rinkti. Tai masinio bendradarbiavimo tipas ir žiniatinklio naudojimo pavyzdys.

1. Duomenų sintezė ir duomenų integravimas

Daugiapakopis procesas, susijęs su duomenų ir informacijos iš vieno ir kelių šaltinių susiejimu, koreliavimu, derinimu, siekiant išgrynintos pozicijos, nustatyti įverčius ir visapusiškai bei laiku įvertinti situacijas, grėsmes ir jų reikšmę.

Duomenų suliejimo metodai sujungia duomenis iš kelių jutiklių ir susijusią informaciją iš susijusių duomenų bazių, kad būtų pasiektas geresnis tikslumas ir konkretesnės išvados, nei būtų galima pasiekti naudojant vieną jutiklį.

Taip pat žiūrėkite:  Didžiųjų duomenų analizės vadovas pradedantiesiems

1. Duomenų gavyba

Duomenų gavyba – tai duomenų rūšiavimas, siekiant nustatyti modelius ir užmegzti ryšius. Duomenų gavyba – tai kolektyviniai duomenų išgavimo būdai, kurie atliekami dideliam duomenų kiekiui. Duomenų gavybos parametrai apima asociaciją, sekos analizę, klasifikavimą, grupavimą ir prognozavimą.

Taikomos programos apima klientų duomenų rinkimą, siekiant nustatyti segmentus, kurie greičiausiai reaguos į pasiūlymą, žmogiškųjų išteklių duomenų rinkimą, siekiant nustatyti sėkmingiausių darbuotojų charakteristikas, arba rinkos krepšelio analizę, kad modeliuotų klientų pirkimo elgesį.

1. Ansamblio mokymasis

Tai menas sujungti įvairius mokymosi algoritmus, siekiant improvizuoti modelio stabilumą ir nuspėjamąją galią. Tai yra prižiūrimo mokymosi rūšis.

1. Genetiniai algoritmai

Optimizavimo metodai, naudojantys tokius procesus kaip genetinis derinys, mutacija ir natūrali atranka kuriant natūralios evoliucijos koncepcijas. Genetiniai algoritmai yra metodai, naudojami norint nustatyti dažniausiai žiūrimus vaizdo įrašus, TV laidas ir kitas žiniasklaidos formas. Yra evoliucinis modelis, kurį galima atlikti naudojant genetinius algoritmus. Vaizdo įrašų ir žiniasklaidos analizė gali būti atliekama naudojant genetinius algoritmus.

1. Mašininis mokymasis

Mašininis mokymasis yra dar viena technika, kurią galima naudoti kategorijoms ir galimiems konkretaus duomenų rinkinio rezultatams nustatyti. Mašininis mokymasis apibrėžia programinę įrangą, kuri gali nustatyti galimus tam tikro įvykių rinkinio rezultatus. Todėl jis naudojamas nuspėjamojoje analizėje. Nuspėjamosios analitikos pavyzdys yra tikimybė laimėti teisines bylas arba tam tikrų kūrinių sėkmė.

1. Natūralios kalbos apdorojimas

Metodų rinkinys iš informatikos poskyrio (srityje, istoriškai vadinamoje „dirbtiniu intelektu“) ir lingvistika, kuri naudoja kompiuterinius algoritmus žmogaus (natūraliai) kalbai analizuoti. Daugelis NLP metodų yra mašininio mokymosi tipai. Viena iš NLP programų yra nuotaikų analizė socialinėje žiniasklaidoje, siekiant nustatyti, kaip potencialūs klientai reaguoja į prekės ženklo kampaniją.

1. Neuroniniai tinklai

Netiesiniai nuspėjamieji modeliai, kurie mokosi treniruojantis ir savo struktūra primena biologinius neuroninius tinklus. Jie gali būti naudojami modelio atpažinimui ir optimizavimui. Kai kurios neuroninių tinklų programos apima prižiūrimą mokymąsi, o kitos – neprižiūrimą mokymąsi. Programų pavyzdžiai: didelės vertės klientų, kuriems gresia išeiti iš konkrečios įmonės, nustatymas ir apgaulingų draudimo išmokų nustatymas.

Taip pat skaitykite:  40 neįtikėtinų faktų apie didelius duomenis

1. Optimizavimas

Skaitmeninių metodų, naudojamų sudėtingų sistemų ir procesų perprojektavimui, siekiant pagerinti jų veikimą pagal vieną ar daugiau objektyvių priemonių (pvz., sąnaudų, greičio ar patikimumo) portfelis. Programų pavyzdžiai apima veiklos procesų, tokių kaip planavimas, maršruto parinkimas ir grindų išdėstymas, tobulinimą ir strateginių sprendimų, tokių kaip produktų asortimento strategija, susietų investicijų analizė ir MTEP portfelio strategija, priėmimą. Genetiniai algoritmai yra optimizavimo technikos pavyzdys.

Kitame savo tinklaraštyje aprašysiu likusias 13 didelių duomenų analizės metodų.

Skaitykite: Kita 26 didelių duomenų analizės metodų įžvalgos dalis