Introducere în tehnicile de analiză a datelor
Analiza datelor secolului 21 este unul dintre cuvintele cele mai des utilizate în fiecare domeniu. Deci, astăzi să vedem ce înseamnă toată lumea prin analiza datelor și câteva tehnici importante în analiza datelor. Analiza datelor este procesul de inspecție, curățare, transformare și modelare a datelor, cu intenția de a descoperi informații utile care pot îmbunătăți luarea deciziilor. În 2019, economistul a declarat: „Cel mai valoros activ din lume nu mai este petrolul, ci DATA”. Analiza datelor este strâns legată de vizualizarea datelor. Pe baza cantității de date pe care industriile le generează în fiecare minut și, în funcție de nevoia lor, există o varietate de tehnici care au apărut. Să vedem ce sunt în secțiunea următoare. În acest subiect, vom învăța despre Tipuri de tehnici de analiză a datelor.
Tipuri importante de tehnici de analiză a datelor
Tehnicile de analiză a datelor sunt clasificate în general în două tipuri
- Metode bazate pe abordări matematice și statistice
- Metode bazate pe inteligență artificială și învățare automată
Abordări matematice și statistice
1. Analiza descriptivă: Analiza descriptivă este un prim pas important pentru realizarea analizei statistice. Ne oferă o idee a distribuției de date, ne ajută la detectarea valorilor externe și ne permite să identificăm asocierile între variabile, pregătind astfel datele pentru efectuarea unei analize statistice suplimentare. Analiza descriptivă a unui set de date uriaș poate fi simplificată prin descompunerea ei în două categorii, acestea sunt analize descriptive pentru fiecare variabilă individuală și analize descriptive pentru combinații de variabile.
2. Analiza regresiei: Analiza regresiei este una dintre tehnicile de analiză a datelor dominante care sunt utilizate în acest moment în industrie. În acest tip de tehnică, putem vedea relația dintre două sau mai multe variabile de interes, iar la baza lor, toate studiază influența uneia sau mai multor variabile independente asupra variabilei dependente. Pentru a vedea dacă există vreo relație între variabile sau nu, trebuie mai întâi să graficăm datele pe un grafic și va fi evident dacă există vreo relație. De exemplu, considerăm graficul prezentat mai jos pentru a înțelege clar.
În minerirea datelor, această tehnică este utilizată pentru a prezice valorile unei variabile, în acel set de date particular. Există diferite tipuri de modele de regresie în utilizare. Câteva dintre ele sunt regresia liniară, regresia logistică și regresia multiplă.
3. Analiza dispersiei: Dispersia este măsura în care o distribuție este întinsă sau stoarsă. În abordarea matematică, dispersia poate fi definită în două moduri, fundamental diferența de valori între ele și, în al doilea rând, diferența dintre valoarea medie. Dacă diferența dintre valoare și medie este foarte mică, atunci putem spune că dispersia este mai mică în acest caz. Iar unele dintre măsurile comune de dispersie sunt variația, abaterea standard și intervalul interquartil.
4. Analiza factorilor: Analiza factorilor este un fel de tehnică de analiză a datelor, care ajută la găsirea structurii de bază într-un set de variabile. Ajută la găsirea de variabile independente în setul de date care descrie tiparele și modelele relațiilor. Este primul pas către procedurile de clasificare și clasificare. Analiza factorilor este, de asemenea, legată de Analiza componentelor principale (PCA), dar ambele nu sunt identice, putem numi PCA ca versiunea mai de bază a analizei factorilor de explorare.
5. Seria de timp: Analiza seriilor de timp este o tehnică de analiză a datelor, care se ocupă cu datele seriilor de timp sau cu analiza tendințelor. Acum, să înțelegem care sunt datele din seria timpului? Datele din seria timpului sunt date dintr-o serie de intervale sau perioade de timp specifice. Dacă vedem științific, majoritatea măsurătorilor sunt executate în timp.
Metode bazate pe învățarea mașinilor și inteligența artificială
1. Arbori de decizie: Analiza arborelui decizional este o reprezentare grafică, similară cu o structură asemănătoare arborelui, în care problemele în luarea deciziilor pot fi văzute sub forma unui grafic, fiecare cu ramuri pentru răspunsuri alternative. Arborele de decizie este un tip de abordare de sus în jos, cu primul nod de decizie în partea de sus, pe baza răspunsului la primul nod de decizie, acesta va fi împărțit în ramuri și va continua până când arborele ajunge la o decizie finală. Ramurile care nu se mai despart sunt cunoscute sub numele de frunze.
2. Rețele neuronale: rețelele neuronale sunt un set de algoritmi, care sunt concepute pentru a imita creierul uman. Este cunoscută și sub denumirea de „Rețea de neuroni artificiali”. Aplicațiile rețelei neuronale în extragerea datelor sunt foarte largi. Au o capacitate ridicată de acceptare pentru date zgomotoase și rezultate de precizie ridicate. Pe baza necesității sunt utilizate în prezent multe tipuri de rețele neuronale, puține dintre ele sunt rețele neuronale recurente și rețele neuronale convoluționale. Rețelele neuronale convoluționale sunt utilizate mai ales în procesarea imaginilor, procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare. Rețelele neuronale recurente sunt utilizate în principal pentru scrierea de mână și recunoașterea vorbirii.
3. Algoritmi evolutivi: Algoritmii evolutivi folosesc mecanismele inspirate de recombinare și selecție. Aceste tipuri de algoritmi sunt independenți de domeniu și au capacitatea de a explora seturi mari de date, descoperind tipare și soluții. Sunt insensibili la zgomot în comparație cu alte tehnici de date.
4. Logica fuzzy: este o abordare în calcul bazată pe „Gradul de adevăr”, mai degrabă decât pe „logica booleană” comună (adevăr / fals sau 0/1). Așa cum s-a discutat mai sus în arborele de decizie la nodul decizional, noi avem da sau nu ca răspuns, ce se întâmplă dacă avem o situație în care nu putem decide da sau absolut nu? În aceste cazuri, logica fuzzy joacă un rol important. Este o logică evaluată diversă, în care valoarea adevărului poate fi între complet adevărat și complet fals, adică poate lua orice valoare reală între 0 și 1. Logica fuzzy este aplicabilă atunci când există o cantitate semnificativă de zgomot în valori.
Concluzie
Întrebarea grea cu care se confruntă toate corporațiile sau companiile este care tip de tehnică de analiză a datelor este cea mai bună pentru ele? Nu putem defini nicio tehnică drept cea mai bună în schimb ceea ce putem face este să încercăm mai multe tehnici și să vedem care dintre ele se potrivește cel mai bine setului de date și să le folosească. Tehnicile menționate mai sus sunt unele dintre tehnicile importante care sunt utilizate în prezent în industrie.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru tipurile de tehnici de analiză a datelor Aici vom discuta despre tipurile de tehnici de analiză a datelor care sunt utilizate în prezent în industrie. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Instrumente pentru știința datelor
- Platforma de știință a datelor
- Cariera de știință a datelor
- Tehnologii de date mari
- Gruparea în învățarea mașinilor
- Sistem Logic Fuzzy | Când să folosiți, Arhitectură
- Ghid complet de implementare a rețelelor neuronale
- Ce este analiza datelor?
- Creați arborele de decizie cu avantaje
- Ghid pentru diferite tipuri de analiză a datelor