Уявлення про 26 методів аналізу великих даних: частина 1

« Великі дані » — це застосування спеціалізованих методів і технологій для обробки дуже великих наборів даних. Ці набори даних часто настільки великі та складні, що їх стає важко обробляти за допомогою підручних засобів керування базами даних.

Радикальне зростання інформаційних технологій призвело до кількох безкоштовних умов у галузі. Одним із найстійкіших і, можливо, найбільш актуальних результатів є наявність великих даних. Термін «Великі дані» — це крилата фраза, яка була придумана для опису наявності величезної кількості даних. Результатом такого величезного обсягу даних є аналіз даних.

Data Analytics – це процес структурування великих даних. У великих даних існують різні закономірності та кореляції, які дають змогу аналітиці даних краще розрахувати характеристики даних. Це робить аналітику даних однією з найважливіших частин інформаційних технологій.

Тому тут я перелічую 26 методів аналізу великих даних. Цей список аж ніяк не є вичерпним.

1. A/B тестування

A/B-тестування — це інструмент оцінки для визначення того, яка версія веб-сторінки чи програми допомагає організації чи окремій особі ефективніше досягати бізнес-цілі. Це рішення приймається шляхом порівняння, яка версія чогось працює краще. A/B-тестування зазвичай використовується у веб-розробці, щоб переконатися, що зміни веб-сторінки або компонента сторінки обумовлені даними, а не особистими думками.

Його також називають тестуванням на розливання або тестуванням ковша.

Дивіться також:  сіра зона великих даних – що можна і не можна робити

1. Навчання правил асоціації

Набір методів для виявлення цікавих зв'язків, тобто «правил асоціації», між змінними у великих базах даних. Ці методи складаються з різноманітних алгоритмів для створення та перевірки можливих правил.

Однією з програм є аналіз ринкового кошика, за допомогою якого роздрібний продавець може визначити, які продукти часто купують разом, і використовувати цю інформацію для маркетингу. (Поширеним прикладом є відкриття, що багато покупців у супермаркетах, які купують начос, також купують пиво.)

1. Аналіз дерева класифікації

Статистична класифікація – це метод визначення категорій, до яких належить нове спостереження. Для цього потрібен навчальний набір правильно визначених спостережень – іншими словами, історичних даних.

Статистична класифікація використовується для:

• Автоматично призначати документи за категоріями
• Розбити організми на групи
• Розробляйте профілі студентів, які проходять онлайн-курси

1. Кластерний аналіз

Статистичний метод для класифікації об'єктів, який розбиває різноманітну групу на менші групи подібних об'єктів, характеристики подібності яких невідомі заздалегідь. Прикладом кластерного аналізу є сегментування споживачів на самоподібні групи для цільового маркетингу. Використовується для аналізу даних.

1. Краудсорсинг

У краудсорсингу нюанс полягає в тому, що завдання або робота передається на аутсорсинг, але не призначеному професіоналу чи організації, а широкій громадськості у формі відкритого виклику. Краудсорсинг – це техніка, яку можна застосувати для збору даних з різних джерел, таких як текстові повідомлення, оновлення соціальних мереж, блоги тощо. Це тип масової співпраці та приклад використання Інтернету.

1. Злиття та інтеграція даних

Багаторівневий процес, що займається асоціацією, кореляцією, комбінацією даних та інформації з одного та кількох джерел для досягнення уточненої позиції, визначення оцінок та повної та своєчасної оцінки ситуацій, загроз та їх значущості.

Технології злиття даних поєднують дані з кількох датчиків і пов’язану інформацію з пов’язаних баз даних, щоб підвищити точність і більш конкретні висновки, ніж можна було б досягти при використанні одного датчика.

Дивіться також:  Посібник для початківців з аналізу великих даних

1. Видобуток даних

Інтелектуальний аналіз даних — це сортування даних для виявлення закономірностей і встановлення зв’язків. Інтелектуальний аналіз даних відноситься до методів колективного вилучення даних, які виконуються на великому обсязі даних. Параметри аналізу даних включають асоціацію, аналіз послідовності, класифікацію, кластеризацію та прогнозування.

Застосування включають аналіз даних клієнтів, щоб визначити сегменти, які найбільш імовірно реагують на пропозицію, аналіз людських ресурсів для визначення характеристик найбільш успішних співробітників або аналіз ринкового кошика для моделювання поведінки клієнтів при покупці.

1. Ансамблеве навчання

Це мистецтво поєднання різноманітних алгоритмів навчання разом для імпровізації щодо стабільності та передбачуваної сили моделі. Це різновид навчання з наглядом.

1. Генетичні алгоритми

Методи оптимізації, які використовують такі процеси, як генетична комбінація, мутація та природний відбір у дизайні, заснованому на концепціях природної еволюції. Генетичні алгоритми – це методи, які використовуються для визначення найбільш можливих переглядів відео, телешоу та інших видів медіа. Існує еволюційна закономірність, яку можна зробити за допомогою генетичних алгоритмів. Відео та медіааналітику можна виконувати за допомогою генетичних алгоритмів.

1. Машинне навчання

Машинне навчання — це ще один метод, який можна використовувати для категорій та визначення ймовірного результату певного набору даних. Машинне навчання визначає програмне забезпечення, яке може визначити можливі результати певного набору подій. Тому він використовується в прогнозній аналітиці. Прикладом прогнозної аналітики є ймовірність виграти судові справи або успіх певних виробництв.

1. Обробка природної мови

Набір методів із субспеціальності інформатики (у межах галузі, яка історично називається «штучний інтелект») та лінгвістики, яка використовує комп’ютерні алгоритми для аналізу людської (природної) мови. Багато технік НЛП є типами машинного навчання. Одним із застосувань НЛП є використання аналізу настроїв у соціальних мережах, щоб визначити, як потенційні клієнти реагують на кампанію брендингу.

1. Нейронні мережі

Нелінійні прогнозні моделі, які навчаються за допомогою навчання і за структурою нагадують біологічні нейронні мережі. Їх можна використовувати для розпізнавання образів та оптимізації. Деякі програми нейронної мережі передбачають навчання з наглядом, а інші – навчання без нагляду. Приклади додатків включають визначення цінних клієнтів, які ризикують залишити певну компанію, і виявлення шахрайських страхових відшкодувань.

Читайте також:  40 вражаючих фактів про великі дані

1. Оптимізація

Портфоліо числових методів, що використовуються для перепроектування складних систем і процесів для покращення їх продуктивності відповідно до одного або кількох об’єктивних показників (наприклад, вартість, швидкість або надійність). Приклади додатків включають покращення операційних процесів, таких як планування, маршрутизація та розташування поверхів, а також прийняття стратегічних рішень, таких як стратегія асортименту продукції, аналіз пов’язаних інвестицій та стратегія портфеля досліджень і розробок. Генетичні алгоритми є прикладом методики оптимізації.

У своєму наступному блозі я б описав решту 13 методів аналізу великих даних.

Читайте: Наступна частина огляду 26 методів аналізу великих даних