Ieskats 26 lielo datu analīzes paņēmienos: 2. daļa

Līdz šim savos emuāros par lielajiem datiem esmu jūs iepazīstinājis ar dažādiem lielo datu aspektiem, sākot ar to, ko tie patiesībā nozīmē, līdz faktiem, kā arī to, ko darīt un ko nedrīkst. Jo Iepriekšējā blogā mēs redzējām dažas Big Datu analīzes metodēm. Tālāk sniegts saraksts šajā emuārā.

1. Rakstu atpazīšana

Modeļu atpazīšana ir mašīnmācīšanās nozare, kas koncentrējas uz datu modeļu un likumsakarību atpazīšanu, lai gan dažos gadījumos to uzskata par gandrīz sinonīmu mašīnmācībai. Rakstu atpazīšanas sistēmas daudzos gadījumos tiek apmācītas no iezīmētiem “apmācības” datiem (uzraudzīta mācīšanās), bet, ja nav pieejami marķēti dati, var izmantot citus algoritmus, lai atklātu iepriekš nezināmus modeļus (neuzraudzīta mācīšanās).

1. Prognozējošā modelēšana

Prognozējošā analītika ietver dažādas metodes, kas prognozē nākotnes rezultātus, pamatojoties uz vēsturiskiem un pašreizējiem datiem. Praksē prognozējošo analīzi var izmantot gandrīz visās disciplīnās — no reaktīvo dzinēju atteices prognozēšanas, pamatojoties uz datu straumi no vairākiem tūkstošiem sensoru, līdz klientu nākamo darbību prognozēšanai, pamatojoties uz to, ko viņi pērk, kad viņi pērk un pat ko. viņi saka sociālajos medijos. Prognozējošās analīzes metodes galvenokārt balstās uz statistikas metodēm.

Skatiet arī:  Lielo datu analīzes rokasgrāmata iesācējiem

1. Regresijas analīze

Tas ir paņēmiens, kurā tiek izmantoti neatkarīgi mainīgie un kā tie ietekmē atkarīgos mainīgos. Tas var būt ļoti noderīgs paņēmiens, lai noteiktu sociālo mediju analīzi, piemēram, varbūtību atrast mīlestību, izmantojot interneta platformu.

1. Sentimenta analīze

Sentimenta analīze palīdz pētniekiem noteikt runātāju vai rakstnieku noskaņojumu attiecībā uz tēmu. Sentimenta analīze tiek izmantota, lai palīdzētu:

• Uzlabojiet pakalpojumus viesnīcu ķēdē, analizējot viesu komentārus.
• Pielāgojiet stimulus un pakalpojumus, lai apmierinātu to, ko klienti patiešām pieprasa.
• Nosakiet, ko patērētāji patiešām domā, pamatojoties uz sociālo mediju viedokļiem.

1. Signālu apstrāde

Signālu apstrāde ir veicinoša tehnoloģija, kas ietver pamatteoriju, lietojumprogrammas, algoritmus un tādas informācijas apstrādes vai pārsūtīšanas ieviešanu, kas ietverta daudzos dažādos fiziskos, simboliskos vai abstraktos formātos, ko plaši dēvē par signāliem . Tas izmanto matemātiskos, statistiskos, skaitļošanas, heiristiskos un lingvistiskos attēlojumus, formālismus un paņēmienus attēlošanai, modelēšanai, analīzei, sintēzei, atklāšanai, atkopšanai, noteikšanai, iegūšanai, ieguvei, mācīšanai, drošībai vai kriminālistikai. Lietojumprogrammu paraugi ietver modelēšanu laikrindu analīzei vai datu sapludināšanas ieviešanu, lai noteiktu precīzāku nolasījumu, apvienojot datus no mazāk precīzu datu avotu kopas (ti, iegūstot signālu no trokšņa).

1. Telpiskā analīze

Telpiskā analīze ir process, kurā neapstrādātus datus pārvēršam noderīgā informācijā. Tas ir telpisko datu pazīmju atrašanās vietu, atribūtu un attiecību izpētes process, izmantojot pārklājumu un citus analītiskos paņēmienus, lai risinātu jautājumu vai iegūtu noderīgas zināšanas. Telpiskā analīze iegūst vai izveido jaunu informāciju no telpiskajiem datiem.

1. Statistika

Statistikā izpētes datu analīze ir pieeja datu kopu analīzei, lai apkopotu to galvenās īpašības, bieži izmantojot vizuālas metodes. Statistisko modeli var izmantot vai ne, bet galvenokārt EDA ir paredzēts, lai redzētu, ko dati var mums pastāstīt ārpus formālās modelēšanas vai hipotēžu pārbaudes uzdevuma. Statistikas metodes tiek izmantotas arī, lai samazinātu I tipa kļūdu (“viltus pozitīvus”) un II tipa kļūdu (“viltus negatīvu”) iespējamību. Lietojumprogrammas piemērs ir A/B testēšana, lai noteiktu, kāda veida mārketinga materiāli visvairāk palielinās ieņēmumus.

Skatiet arī:  40 prātam neaptverami fakti par lielajiem datiem

1. Uzraudzīta mācīšanās

Uzraudzītā mācīšanās ir mašīnmācīšanās uzdevums, lai no iezīmētiem apmācības datiem secinātu funkciju. Apmācības dati sastāv no apmācības piemēru kopas . Uzraudzītās mācībās katrs piemērs ir pāris, kas sastāv no ievades objekta (parasti vektora) un vēlamās izvades vērtības (ko sauc arī par uzraudzības signālu ). Uzraudzīts mācību algoritms analizē apmācības datus un rada izsecinātu funkciju, ko var izmantot jaunu piemēru kartēšanai.

1. Sociālo tīklu analīze

Sociālo tīklu analīze ir metode, kas vispirms tika izmantota telekomunikāciju nozarē, un pēc tam sociologi ātri to pieņēma, lai pētītu starppersonu attiecības. Tagad to izmanto, lai analizētu attiecības starp cilvēkiem daudzās jomās un komercdarbībā. Mezgli attēlo indivīdus tīklā, savukārt saites atspoguļo attiecības starp indivīdiem.

1. Simulācija

Sarežģītu sistēmu uzvedības modelēšana, ko bieži izmanto prognozēšanai, prognozēšanai un scenāriju plānošanai. Montekarlo simulācijas, piemēram, ir algoritmu klase, kas balstās uz atkārtotu nejaušu izlasi, ti, veic tūkstošiem simulāciju, katra balstās uz dažādiem pieņēmumiem. Rezultāts ir histogramma, kas sniedz rezultātu varbūtības sadalījumu. Viens pieteikums ir novērtēta iespējamība sasniegt finanšu mērķus, ņemot vērā neskaidrības par dažādu iniciatīvu panākumiem

1. Laika rindu analīze

Laikrindu analīze ietver metodes laikrindu datu analīzei, lai iegūtu nozīmīgu statistiku un citus datu raksturlielumus. Laika rindu dati bieži rodas, pārraugot rūpnieciskos procesus vai izsekojot korporatīvās biznesa rādītājus. Laikrindu analīze ņem vērā faktu, ka laika gaitā ņemtajiem datu punktiem var būt iekšēja struktūra (piemēram, autokorelācija, tendence vai sezonālās izmaiņas), kas būtu jāņem vērā. Laika rindu analīzes piemēri ietver akciju tirgus indeksa stundas vērtību vai pacientu skaitu, kuriem katru dienu diagnosticēts konkrēts stāvoklis.

1. Mācības bez uzraudzības

Nepārraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās uzdevums, lai no nemarķētiem datiem izsecinātu funkciju, lai aprakstītu slēpto struktūru. Tā kā apmācāmajam sniegtie piemēri ir bez marķējuma, nav kļūdas vai atlīdzības signāla, lai novērtētu iespējamo risinājumu – tas atšķir nekontrolētu mācīšanos no uzraudzītas mācīšanās un pastiprināšanas.

Tomēr nekontrolēta mācīšanās ietver arī daudzas citas metodes, kuru mērķis ir apkopot un izskaidrot datu galvenās iezīmes.

1. Vizualizācija

Datu vizualizācija ir datu sagatavošana attēla vai grafiskā formātā. Tas ļauj lēmumu pieņēmējiem redzēt vizuāli parādītu analīzi, lai viņi varētu aptvert sarežģītus jēdzienus vai identificēt jaunus modeļus. Izmantojot interaktīvo vizualizāciju, varat spert šo koncepciju vēl vienu soli tālāk, izmantojot tehnoloģiju, lai iedziļinātos diagrammās un diagrammās, lai iegūtu sīkāku informāciju, interaktīvi mainot to, kādus datus redzat un kā tie tiek apstrādāti.

Secinājums

Lielo datu analītika ir bijusi viens no svarīgākajiem sasniegumiem informācijas tehnoloģiju nozarē. Faktiski lielie dati ir parādījuši savu nozīmi un nepieciešamību gandrīz visās nozarēs un visās šo nozaru nodaļās. Nav neviena dzīves aspekta, ko nebūtu ietekmējuši lielie dati, pat ne mūsu personīgā dzīve. Tāpēc mums ir nepieciešama Big Data Analytics, lai efektīvi pārvaldītu šo milzīgo datu apjomu.

Kā minēts iepriekš, šis saraksts nav pilnīgs. Pētnieki joprojām eksperimentē ar jauniem veidiem, kā analizēt šo milzīgo datu apjomu, kas ir dažādās formās un kuru ģenerēšanas ātrums ar laiku palielinās, lai iegūtu vērtības mūsu īpašajiem lietojumiem.