Uvod v tehnike analize podatkov
V 21. stoletju je analiza podatkov ena najpogosteje uporabljenih besed na vsaki domeni. Torej, danes poglejmo, kaj vsi pomenijo analiza podatkov in nekatere pomembne tehnike analize podatkov. Analiza podatkov je postopek pregledovanja, čiščenja, preoblikovanja in modeliranja podatkov z namenom odkrivanja koristnih informacij, ki lahko izboljšajo odločitev. Leta 2019 je ekonomist dejal: "Najdragocenejše bogastvo na svetu ni več nafta, temveč DATA". Analiza podatkov je tesno povezana z vizualizacijo podatkov. Glede na količino podatkov, ki jih industrije ustvarjajo vsako minuto, in na podlagi njihovih potreb obstajajo različne tehnike, ki so nastale. Poglejmo, kaj so v naslednjem razdelku. V tej temi bomo spoznali Vrste tehnik za analizo podatkov.
Pomembne vrste tehnik analize podatkov
Tehnike analize podatkov so na splošno razvrščene v dve vrsti
- Metode, ki temeljijo na matematičnih in statističnih pristopih
- Metode, ki temeljijo na umetni inteligenci in strojnem učenju
Matematični in statistični pristopi
1. Opisna analiza: Opisna analiza je pomemben prvi korak za izvajanje statistične analize. Ponuja nam predstavo o porazdelitvi podatkov, pomaga odkriti odbitke in nam omogoča prepoznavanje povezav med spremenljivkami, s čimer podatke pripravimo za nadaljnjo statistično analizo. Opisno analizo ogromnega niza podatkov je mogoče olajšati tako, da ga razdelimo na dve kategoriji, gre za opisno analizo vsake posamezne spremenljivke in opisno analizo kombinacij spremenljivk.
2. Regresijska analiza: Regresijska analiza je ena izmed najpomembnejših tehnik analize podatkov, ki se trenutno uporablja v industriji. V tovrstni tehniki lahko vidimo odnos med dvema ali več spremenljivkami, ki nas zanimajo, in v bistvu vsi proučujejo vpliv ene ali več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko. Da vidimo, ali obstaja kakšna povezava med spremenljivkami ali ne, moramo najprej narisati podatke na grafikonu in razvidno je, če obstaja kakšna povezava. Na primer, upoštevajte spodnji graf, da boste jasno razumeli.
Pri iskanju podatkov se ta tehnika uporablja za napovedovanje vrednosti spremenljivke v določenem naboru podatkov. V uporabi so različne vrste regresijskih modelov. Nekateri od njih so linearna regresija, logistična regresija in večkratna regresija.
3. Disperzijska analiza: Disperzija je stopnja raztezanja ali stiskanja distribucije. V matematičnem pristopu lahko disperzijo določimo na dva načina, v bistvu je razlika vrednosti med seboj in drugič razlika med povprečno vrednostjo. Če je razlika med vrednostjo in povprečjem zelo majhna, potem lahko rečemo, da je disperzija v tem primeru manjša. In nekateri izmed pogostih ukrepov razpršenosti so variance, standardni odklon in interkvartilni razpon.
4. Faktorska analiza: Faktorska analiza je neke vrste analiza podatkov, ki pomaga najti osnovno strukturo v naboru spremenljivk. Pomaga pri iskanju neodvisnih spremenljivk v naboru podatkov, ki opisujejo vzorce in modele odnosov. To je prvi korak k postopkom združevanja in razvrščanja. Faktorska analiza je povezana tudi z analizo glavnih komponent (PCA), vendar oba nista identična, PCA lahko imenujemo kot osnovna različica raziskovalne faktorske analize
5. Časovna serija: Analiza časovnih vrst je tehnika analize podatkov, ki se ukvarja s podatki časovnih vrst ali analizo trendov. Zdaj pa razumemo, kaj so podatki časovnih vrst? Podatki časovne vrste so podatki v vrsti določenih časovnih intervalov ali obdobij. Če vidimo znanstveno, se večina meritev izvede sčasoma.
Metode, ki temeljijo na strojnem učenju in umetni inteligenci
1. Drevesa odločitve: Analiza dreves odločitev je grafični prikaz, podoben drevesni strukturi, v kateri se težave pri odločanju vidijo v diagramu poteka, vsaka z vejami za alternativne odgovore. Odločitvena drevesa so vrsta pristopa od zgoraj navzdol, pri čemer bo prvo odločilno vozlišče na vrhu, na podlagi odgovora na prvi odločitveni vozliški razdeljeno na veje in bo nadaljevalo, dokler drevo ne bo dokončno odločeno. Veje, ki se ne delijo več, so znane kot listi.
2. Nevronske mreže: Nevronske mreže so niz algoritmov, ki so zasnovani tako, da posnemajo človeške možgane. Znano je tudi kot "mreža umetnih nevronov". Uporaba nevronske mreže pri pridobivanju podatkov je zelo široka. Imajo visoko sposobnost sprejemanja hrupnih podatkov in visoke natančnosti. Glede na to, da se trenutno uporablja veliko vrst nevronskih mrež, le redke so ponavljajoče se nevronske mreže in konvolucijske nevronske mreže. Konvolucionarne nevronske mreže se večinoma uporabljajo pri obdelavi slik, obdelavi naravnega jezika in sistemih priporočil. Ponavljajoče se nevronske mreže uporabljajo predvsem za rokopis in prepoznavanje govora.
3. Evolucijski algoritmi: Evolucijski algoritmi uporabljajo mehanizme, ki jih inspirirajo rekombinacija in selekcija. Te vrste algoritmov niso odvisne od domene in imajo možnost raziskovanja velikih zbirk podatkov, odkrivanje vzorcev in rešitev. V primerjavi z drugimi tehnikami podatkov niso občutljivi na hrup.
4. Nejasna logika: Gre za pristop pri računanju, ki temelji na "stopnji resnice", ne pa na običajni "logični logiki" (resnica / napaka ali 0/1). Kot je razloženo zgoraj v drevesih odločitev na odločitvenem vozlišču, imamo odgovor ali ne ali kaj, če imamo situacijo, ko se ne moremo odločiti za absolutno da ali absolutno ne? V teh primerih igra nejasna logika pomembno vlogo. Gre za raznoliko ovrednoteno logiko, v kateri je lahko vrednost resnice med popolnoma resnično in popolnoma napačno, to pomeni, da lahko sprejme katero koli resnično vrednost med 0 in 1. Mehka logika je uporabna, kadar je v vrednostih hrup velik.
Zaključek
Težko vprašanje, s katerim se soočajo vse družbe ali podjetja, je, katera vrsta tehnike analize podatkov je zanje najboljša? Ne moremo definirati nobene tehnike kot najboljše, namesto tega, kar lahko naredimo, je poskusiti več tehnik in videti, katera najbolj ustreza našemu naboru podatkov in jo uporabljati. Zgoraj omenjene tehnike so nekatere izmed pomembnih tehnik, ki se trenutno uporabljajo v industriji.
Priporočeni članki
To je vodnik za Vrste tehnik za analizo podatkov Tu smo razpravljali o vrstah tehnik za analizo podatkov, ki se trenutno uporabljajo v industriji. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -
- Orodja za podatkovno znanost
- Podatkovna platforma za znanost
- Podatkovna kariera
- Tehnologije velikih podatkov
- Grozd v strojnem učenju
- Mehanski logični sistem | Kdaj uporabljati, arhitektura
- Celoten vodnik za izvajanje nevronskih omrežij
- Kaj je analiza podatkov?
- Ustvarite drevo odločitev s prednostmi
- Vodnik po različnih vrstah analize podatkov