Въведение в техниките за анализ на данни
В 21- ви век анализът на данните е една от най-често използваните думи във всеки домейн. И така, днес нека да видим какво означава всеки под анализ на данни и някои важни техники в анализа на данните. Анализът на данни е процесът на инспекция, изчистване, трансформиране и моделиране на данни с намерение да се открие полезна информация, която може да направи вземането на решение по-добро. През 2019 г. икономистът каза: „Най-ценният актив в света вече не е петролът, а DATA“. Анализът на данните е тясно свързан с визуализацията на данните. Въз основа на количеството данни, което индустриите генерират всяка минута и въз основа на тяхната нужда съществуват различни техники, които са се появили. Нека видим какви са в следващия раздел. В тази тема ще научим за Видовете техники за анализ на данни.
Важни видове техники за анализ на данни
Техниките за анализ на данни са широко класифицирани в два вида
- Методи, базирани на математически и статистически подходи
- Методи, базирани на изкуствен интелект и машинно обучение
Математически и статистически подходи
1. Описателен анализ: Описателният анализ е важна първа стъпка за провеждане на статистически анализ. Той ни дава представа за разпределението на данните, помага да открием остатъците и ни дава възможност да идентифицираме асоциации между променливи, като по този начин подготвя данните за извършване на по-нататъшен статистически анализ. Описателният анализ на огромен набор от данни може да бъде улеснен чрез разбиването му на две категории, те са описателен анализ за всяка отделна променлива и описателен анализ за комбинации от променливи.
2. Регресионен анализ: Регресионният анализ е една от доминиращите техники за анализ на данни, която се използва в индустрията в момента. В този вид техника можем да видим връзката между две или повече интересуващи се променливи и в основата си всички те изучават влиянието на една или повече независими променливи върху зависимата променлива. За да видим дали има някаква връзка между променливите или не, първо трябва да начертаем данните на диаграма и ще стане ясно дали има някаква връзка. Например, помислете за графиката, представена по-долу, за да имате ясно разбиране.
При извличане на данни тази техника се използва за прогнозиране на стойностите на променлива в конкретния набор от данни. Има различни видове регресионни модели в употреба. Някои от тях са линейна регресия, логистична регресия и множествена регресия.
3. Дисперсен анализ: Дисперсията е степента, в която дадено разпределение се разтяга или притиска. При математическия подход дисперсията може да бъде дефинирана по два начина, по същество разликата в стойностите помежду си и второ разликата между средната стойност. Ако разликата между стойността и средната стойност е много малка, тогава можем да кажем, че дисперсията е по-малка в този случай. А някои от често срещаните мерки за дисперсия са дисперсия, стандартно отклонение и интерквартирен обхват.
4. Факторни анализи: Факторният анализ е вид техника за анализ на данни, която помага да се намери основната структура в набор от променливи. Той помага при намирането на независими променливи в набора от данни, който описва моделите и моделите на взаимоотношенията. Това е първата стъпка към процедурите за групиране и класифициране. Факторният анализ също е свързан с анализ на основния компонент (PCA), но и двете не са идентични, можем да наречем PCA като по-основната версия на проучвателния фактор анализ
5. Времеви серии: Анализът на времевите серии е техника за анализ на данни, която се занимава с данните от времевите серии или анализа на тенденциите. Сега, нека разберем какво са данни от времеви серии? Данните от времеви серии са данни в серия от определени интервали от време или периоди. Ако видим научно, повечето измервания се извършват във времето.
Методи, базирани на машинно обучение и изкуствен интелект
1. Дървета на решенията: Анализът на дърветата на решения е графично представяне, подобно на структура, подобна на дърво, в която проблемите при вземането на решения могат да се видят под формата на диаграма, всеки с клонове за алтернативни отговори. Дърветата на решенията са тип подход отдолу-надолу, като първият възел за решение в горната част, въз основа на отговора в първия възел на решение ще бъде разделен на клонове и ще продължи, докато дървото стигне до окончателно решение. Клоните, които вече не се разделят, са известни като листа.
2. Невронни мрежи: Невронните мрежи са набор от алгоритми, които са предназначени да имитират човешкия мозък. Известна е още като „Мрежа от изкуствени неврони“. Приложенията на невронната мрежа в извличането на данни са много широки. Те имат висока способност за приемане на шумни данни и резултати с висока точност. Въз основа на необходимостта се използват много видове невронни мрежи, малко от тях са повтарящи се невронни мрежи и конволюционни невронни мрежи. Конволюционните невронни мрежи се използват най-вече при обработката на изображения, обработката на естествен език и препоръчителните системи. Повтарящите се невронни мрежи се използват главно за почерк и разпознаване на реч.
3. Еволюционни алгоритми: Еволюционните алгоритми използват механизмите, вдъхновени от рекомбинация и селекция. Тези видове алгоритми са независими от домейна и имат възможност да изследват големи масиви от данни, да откриват модели и решения. Те са нечувствителни към шума в сравнение с други техники за данни.
4. Неясна логика: Това е подход при изчисляване, основаващ се на „степен на истина“, а не на общата „булева логика“ (истина / невярно или 0/1). Както беше обсъдено по-горе в дърветата на решенията при възел на решение, ние или имаме отговор да или не, какво ще стане, ако имаме ситуация, при която не можем да решим абсолютно да или абсолютно не? В тези случаи неясната логика играе важна роля. Това е многозначна логика, в която стойността на истината може да бъде между напълно вярна и напълно невярна, тоест може да приеме всяка реална стойност между 0 и 1. Размитата логика е приложима, когато има значително количество шум в стойностите.
заключение
Трудният въпрос, пред който са изправени всички предприятия или компании, е кой тип техника за анализ на данни е най-подходящата за тях? Ние не можем да определим нито една техника като най-добрата, а това, което можем да направим, е да опитаме множество техники и да видим коя най-добре пасва на нашия набор от данни и да я използваме. Посочените по-горе техники са някои от важните техники, които в момента се използват в индустрията.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Видовете техники за анализ на данни Тук обсъждаме Видовете техники за анализ на данни, които в момента се използват в индустрията. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -
- Инструменти за научни данни
- Платформа за научни данни
- Кариера на научните данни
- Технологии за големи данни
- Клъстеризиране в машинно обучение
- Размита логическа система | Кога да се използва, Архитектура
- Пълно ръководство за внедряване на невронни мрежи
- Какво е анализ на данни?
- Създайте дърво на решения с предимства
- Ръководство за различни видове анализ на данни