Уявлення про 26 методів аналізу великих даних: частина 2

До цих пір у своїх блогах про великі дані я знайомив вас з різними аспектами великих даних, від того, що це насправді означає, до фактів, а також щодо того, що робити і чого не можна робити. У попередньому блозі ми бачили деякі методи аналізу великих даних. Розширюємо список у цьому блозі.

1. Розпізнавання образів

Розпізнавання шаблонів — це галузь машинного навчання, яка зосереджена на розпізнаванні закономірностей і закономірностей у даних, хоча в деяких випадках вважається майже синонімом машинного навчання. Системи розпізнавання шаблонів у багатьох випадках навчаються на основі позначених «навчальних» даних (навчання з наглядом), але коли мічені дані недоступні, можна використовувати інші алгоритми для виявлення раніше невідомих закономірностей (неконтрольоване навчання).

1. Прогнозне моделювання

Прогнозна аналітика включає різноманітні методики, які передбачають майбутні результати на основі історичних та поточних даних. На практиці прогнозну аналітику можна застосувати майже до всіх дисциплін – від прогнозування відмови реактивних двигунів на основі потоку даних від кількох тисяч датчиків до прогнозування наступних кроків клієнтів на основі того, що вони купують, коли купують і навіть що кажуть у соцмережах. Методи прогнозної аналітики в основному засновані на статистичних методах.

Дивіться також:  Посібник для початківців з аналізу великих даних

1. Регресійний аналіз

Це техніка, яка використовує незалежні змінні та те, як вони впливають на залежні змінні. Це може бути дуже корисним методом для визначення аналітики соціальних мереж, як-от ймовірність знайти кохання через інтернет-платформу.

1. Аналіз настроїв

Аналіз настроїв допомагає дослідникам визначити настрої ораторів або письменників щодо певної теми. Аналіз настроїв використовується, щоб допомогти:

• Покращуйте обслуговування в мережі готелів, аналізуючи коментарі гостей.
• Налаштуйте стимули та послуги, щоб задовольнити те, про що дійсно запитують клієнти.
• Визначте, що насправді думають споживачі на основі думок із соціальних мереж.

1. Обробка сигналу

Обробка сигналів – це технологія, яка охоплює фундаментальну теорію, застосування, алгоритми та реалізації обробки або передачі інформації, що міститься в багатьох різних фізичних, символічних або абстрактних форматах, які широко називаються сигналами . Він використовує математичні, статистичні, обчислювальні, евристичні та лінгвістичні уявлення, формалізми та методи представлення, моделювання, аналізу, синтезу, виявлення, відновлення, виявлення, отримання, вилучення, навчання, безпеки чи криміналістичної експертизи. Приклади додатків включають моделювання для аналізу часових рядів або реалізацію об’єднання даних для визначення більш точного зчитування шляхом об’єднання даних із набору менш точних джерел даних (тобто виділення сигналу із шуму).

1. Просторовий аналіз

Просторовий аналіз – це процес, за допомогою якого ми перетворюємо необроблені дані в корисну інформацію. Це процес дослідження розташування, атрибутів і взаємозв’язків між об’єктами в просторових даних за допомогою накладання та інших аналітичних прийомів, щоб відповісти на питання або отримати корисні знання. Просторовий аналіз витягує або створює нову інформацію з просторових даних.

1. Статистика

У статистиці дослідницький аналіз даних — це підхід до аналізу наборів даних для узагальнення їх основних характеристик, часто за допомогою візуальних методів. Статистична модель може використовуватися чи ні, але в першу чергу EDA призначена для того, щоб побачити, що дані можуть розповісти нам за межами формального моделювання чи завдання перевірки гіпотези. Статистичні методи також використовуються для зниження ймовірності помилок типу I («помилкові позитивні результати») і помилок типу II («помилкові негативи»). Прикладом програми є A/B-тестування, щоб визначити, які типи маркетингових матеріалів найбільше підвищать дохід.

Дивіться також:  40 вражаючих фактів про великі дані

1. Навчання під наглядом

Контрольоване навчання — це завдання машинного навчання, що передбачає визначення функції з позначених навчальних даних. Навчальні дані складаються з набору навчальних прикладів . У навчанні з наглядом кожен приклад є парою, що складається з вхідного об’єкта (зазвичай вектора) і бажаного вихідного значення (також званого контрольним сигналом ). Алгоритм навчання під наглядом аналізує навчальні дані та створює виведену функцію, яку можна використовувати для відображення нових прикладів.

1. Аналіз соціальних мереж

Аналіз соціальних мереж – це техніка, яка спочатку була використана в телекомунікаційній індустрії, а потім швидко прийнята соціологами для вивчення міжособистісних стосунків. Зараз його застосовують для аналізу відносин між людьми в багатьох сферах та комерційній діяльності. Вузли представляють індивідів у мережі, а зв’язки представляють відносини між людьми.

1. Моделювання

Моделювання поведінки складних систем, часто використовується для прогнозування, прогнозування та сценарного планування. Моделювання Монте-Карло, наприклад, є класом алгоритмів, які покладаються на повторну випадкову вибірку, тобто проводять тисячі моделювання, кожне з яких базується на різних припущеннях. Результатом є гістограма, яка дає розподіл ймовірностей результатів. Одна з програм оцінює ймовірність досягнення фінансових цілей з огляду на невизначеність щодо успіху різних ініціатив

1. Аналіз часових рядів

Аналіз часових рядів включає методи аналізу даних часових рядів з метою отримання значущих статистичних даних та інших характеристик даних. Дані часових рядів часто виникають під час моніторингу промислових процесів або відстеження корпоративних бізнес-метрик. Аналіз часових рядів враховує той факт, що точки даних, отримані з часом, можуть мати внутрішню структуру (наприклад, автокореляцію, тенденцію або сезонні зміни), яку слід враховувати. Приклади аналізу часових рядів включають погодинну вартість індексу фондового ринку або кількість пацієнтів із діагностованим захворюванням щодня.

1. Навчання без нагляду

Неконтрольоване навчання — це завдання машинного навчання, яке полягає в отриманні функції для опису прихованої структури з нерозмічених даних. Оскільки приклади, надані учню, не позначені, немає жодного сигналу про помилку чи винагороду для оцінки потенційного рішення – це відрізняє навчання без нагляду від навчання під керівництвом та навчання з підкріпленням.

Однак навчання без нагляду також охоплює багато інших методів, які прагнуть узагальнити та пояснити ключові характеристики даних.

1. Візуалізація

Візуалізація даних – це підготовка даних у графічному або графічному форматі. Це дає змогу особам, які приймають рішення, бачити аналітику, представлену наочно, щоб вони могли зрозуміти складні концепції або визначити нові закономірності. Завдяки інтерактивній візуалізації ви можете зробити концепцію ще далі, використовуючи технологію для деталізації діаграм і графіків, інтерактивно змінюючи дані, які ви бачите та як вони обробляються.

Висновок

Аналітика великих даних стала одним із найважливіших проривів в індустрії інформаційних технологій. Фактично, великі дані показали свою важливість і потребу майже в усіх секторах і в усіх підрозділах цих галузей. Немає жодного аспекту життя, на який би не вплинули великі дані, навіть на наше особисте життя. Тому нам потрібна аналітика великих даних, щоб ефективно керувати цими величезними обсягами даних.

Як було сказано вище, цей список не є вичерпним. Дослідники все ще експериментують над новими способами аналізу цієї величезної кількості даних, яка представлена ​​в різних формах, швидкість генерації яких з часом зростає, щоб отримати значення для наших конкретних цілей.