Wprowadzenie do technik analizy danych
W XXI wieku analiza danych jest jednym z najczęściej używanych słów w każdej dziedzinie. Zobaczmy więc, co każdy rozumie przez analizę danych i niektóre ważne techniki analizy danych. Analiza danych to proces sprawdzania, czyszczenia, przekształcania i modelowania danych z zamiarem odkrywania przydatnych informacji, które mogą ułatwić podejmowanie decyzji. W 2019 r. Ekonomista powiedział: „Najcenniejszym zasobem świata nie jest już ropa, ale DANE”. Analiza danych jest ściśle związana z wizualizacją danych. W zależności od ilości danych generowanych przez branżę co minutę, a także w zależności od ich potrzeb, powstało wiele różnych technik. Zobaczmy, jakie są w następnej sekcji. W tym temacie poznamy typy technik analizy danych.
Ważne typy technik analizy danych
Techniki analizy danych są ogólnie podzielone na dwa typy
- Metody oparte na podejściach matematycznych i statystycznych
- Metody oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Podejścia matematyczne i statystyczne
1. Analiza opisowa: Analiza opisowa jest ważnym pierwszym krokiem do przeprowadzenia analizy statystycznej. Daje nam wyobrażenie o dystrybucji danych, pomaga wykrywać wartości odstające i pozwala nam identyfikować powiązania między zmiennymi, przygotowując w ten sposób dane do przeprowadzenia dalszej analizy statystycznej. Analizę opisową ogromnego zestawu danych można ułatwić, dzieląc go na dwie kategorie. Są to analizy opisowe dla każdej zmiennej i analiza opisowa dla kombinacji zmiennych.
2. Analiza regresji: Analiza regresji jest jedną z dominujących technik analizy danych, która jest obecnie stosowana w branży. W tego rodzaju technice widzimy związek między dwiema lub więcej zmiennymi będącymi przedmiotem zainteresowania, a ich rdzeniem jest badanie wszystkich jednej lub więcej zmiennych niezależnych na zmienną zależną. Aby zobaczyć, czy istnieje jakaś zależność między zmiennymi, czy nie, musimy najpierw wykreślić dane na wykresie i będzie oczywiste, czy istnieje jakaś relacja. Na przykład rozważ poniższy wykres, aby uzyskać wyraźne zrozumienie.
W eksploracji danych technika ta służy do przewidywania wartości zmiennej w tym konkretnym zbiorze danych. W użyciu są różne typy modeli regresji. Kilka z nich to regresja liniowa, regresja logistyczna i regresja wielokrotna.
3. Analiza dyspersji: Dyspersja to stopień, w jakim rozkład jest rozciągnięty lub ściśnięty. W podejściu matematycznym dyspersję można zdefiniować na dwa sposoby: zasadniczo różnicę wartości między sobą, a po drugie różnicę między wartością średnią. Jeśli różnica między wartością a średnią jest bardzo niska, możemy powiedzieć, że w tym przypadku dyspersja jest mniejsza. Niektóre z powszechnych miar dyspersji to wariancja, odchylenie standardowe i zakres międzykwartylowy.
4. Analiza czynnikowa: Analiza czynnikowa jest rodzajem techniki analizy danych, która pomaga znaleźć podstawową strukturę w zbiorze zmiennych. Pomaga w znalezieniu zmiennych niezależnych w zbiorze danych, które opisują wzorce i modele relacji. Jest to pierwszy krok w kierunku tworzenia klastrów i procedur klasyfikacji. Analiza czynnikowa jest również powiązana z analizą głównych składników (PCA), ale oba nie są identyczne, możemy nazwać PCA jako bardziej podstawową wersję eksploracyjnej analizy czynnikowej
5. Szeregi czasowe: Analiza szeregów czasowych to technika analizy danych, która zajmuje się szeregami czasowymi lub analizą trendów. Pozwól nam zrozumieć, co to są dane szeregów czasowych? Dane szeregów czasowych to dane z szeregu określonych przedziałów czasowych lub okresów. Jeśli widzimy naukowo, większość pomiarów jest wykonywana w czasie.
Metody oparte na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
1. Drzewa decyzyjne: Analiza drzewa decyzyjnego jest graficzną reprezentacją podobną do struktury drzewiastej, w której problemy w podejmowaniu decyzji można zobaczyć w postaci schematu blokowego, z których każde zawiera gałęzie dla alternatywnych odpowiedzi. Drzewa decyzyjne są rodzajem podejścia odgórnego, z pierwszym węzłem decyzyjnym u góry, w oparciu o odpowiedź z pierwszego węzła decyzyjnego, zostanie on podzielony na gałęzie i będzie kontynuowany, aż drzewo dojdzie do ostatecznej decyzji. Gałęzie, które się już nie dzielą, nazywane są liśćmi.
2. Sieci neuronowe: sieci neuronowe to zestaw algorytmów, które zostały zaprojektowane tak, by naśladować ludzki mózg. Jest również znany jako „sieć sztucznych neuronów”. Zastosowania sieci neuronowej w eksploracji danych są bardzo szerokie. Mają wysoką zdolność akceptacji hałaśliwych danych i wysoką dokładność wyników. Z uwagi na konieczność wykorzystywania jest obecnie wiele rodzajów sieci neuronowych, kilka z nich to sieci neuronowe rekurencyjne i sieci neuronowe splotowe. Konwolucyjne sieci neuronowe są najczęściej używane w przetwarzaniu obrazu, przetwarzaniu języka naturalnego i systemach rekomendujących. Nawracające sieci neuronowe są używane głównie do pisma ręcznego i rozpoznawania mowy.
3. Algorytmy ewolucyjne: Algorytmy ewolucyjne wykorzystują mechanizmy inspirowane rekombinacją i selekcją. Tego rodzaju algorytmy są niezależne od domeny i mają zdolność eksploracji dużych zbiorów danych, odkrywania wzorców i rozwiązań. Są niewrażliwe na zakłócenia w porównaniu z innymi technikami danych.
4. Logika rozmyta: jest to podejście obliczeniowe oparte na „stopniu prawdy”, a nie na wspólnej „logice logicznej” (prawda / fałsz lub 0/1). Jak omówiono powyżej w drzewach decyzyjnych w węźle decyzyjnym, albo mamy odpowiedź tak lub nie, a co, jeśli mamy sytuację, w której nie możemy zdecydować absolutnie tak lub absolutnie nie? W takich przypadkach logika rozmyta odgrywa ważną rolę. Jest to logika o różnej wartości, w której wartość prawdy może być pomiędzy całkowicie prawdziwą a całkowicie fałszywą, tzn. Może przyjąć dowolną rzeczywistą wartość od 0 do 1. Logika rozmyta ma zastosowanie, gdy w wartościach występuje znaczny szum.
Wniosek
Trudne pytanie, przed którym stoją wszystkie korporacje lub firmy, to jaki rodzaj techniki analizy danych jest dla nich najlepszy? Nie możemy zdefiniować żadnej techniki jako najlepszej. Zamiast tego możemy wypróbować wiele technik i zobaczyć, która z nich najlepiej pasuje do naszego zestawu danych i z niego skorzystać. Wyżej wymienione techniki są jednymi z ważnych technik, które są obecnie stosowane w branży.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po typach technik analizy danych Omawiamy typy technik analizy danych, które są obecnie stosowane w branży. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Narzędzia do nauki danych
- Platforma nauki danych
- Kariera w dziedzinie nauki danych
- Technologie Big Data
- Grupowanie w uczenie maszynowe
- System logiki rozmytej | Kiedy używać, architektura
- Kompletny przewodnik po implementacji sieci neuronowych
- Co to jest analiza danych?
- Utwórz drzewo decyzyjne z zaletami
- Przewodnik po różnych typach analizy danych