Bevezetés az adatelemzési technikákba
A 21. században az adatelemzés az egyik leggyakrabban használt szó minden területen. Tehát ma lássuk, mit jelent mindenki az adatelemzéssel és az adatok elemzésének néhány fontos technikájával. Az adatelemzés az adatok megvizsgálásának, megtisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata, amelynek célja hasznos információk felfedezése, amelyek javíthatják a döntéshozatalt. 2019-ben a közgazdász azt mondta: „A világ legértékesebb eszköze már nem az olaj, hanem a DATA”. Az adatok elemzése szorosan kapcsolódik az adatok megjelenítéséhez. Az ipar által percenként előállított adatmennyiség alapján, és szükségleteikre alapozva számosféle módszer létezett. Nézzük meg, mi azok a következő szakaszban. Ebben a témában megismerjük az adatelemzési technikák típusait.
Az adatelemzési technikák fontos típusai
Az adatelemzési technikákat nagyjából két típusba sorolják
- Matematikai és statisztikai megközelítéseken alapuló módszerek
- Mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló módszerek
Matematikai és statisztikai megközelítések
1. Leíró elemzés: A leíró elemzés fontos első lépés a statisztikai elemzés elvégzéséhez. Ez egy elképzelést ad az adatok eloszlásáról, elősegíti a kiugró értékek felismerését és lehetővé teszi a változók közötti asszociációk azonosítását, előkészítve ezzel az adatokat a további statisztikai elemzések elvégzéséhez. Egy hatalmas adatkészlet leíró elemzését meg lehet könnyíteni két kategóriába sorolással: leíró elemzés az egyes változókra, és leíró elemzés a változók kombinációira.
2. Regressziós elemzés: A regresszióelemzés az egyik legfontosabb adatelemzési technika, amelyet jelenleg az iparban használnak. Ebben a fajta technikában láthatjuk a két vagy több érdeklődésre számot tartó változó közötti kapcsolatot, és a lényegében egyaránt tanulmányozzuk egy vagy több független változónak a függő változóra gyakorolt hatását. Annak megállapításához, van-e kapcsolat a változók között vagy sem, először ábrázolnunk kell az adatokat egy diagramra, és nyilvánvaló, hogy van-e kapcsolat. Például vegye figyelembe az alább ábrázolt grafikont, hogy érthető legyen.
Az adatbányászatban ezt a technikát használják egy változó értékeinek előrejelzésére az adott adatkészletben. Különböző típusú regressziós modellek vannak a használatban. Néhány ezek közül a lineáris regresszió, a logisztikus regresszió és a többes regresszió.
3. Diszperziós elemzés: A diszperzió az az eloszlás mértékének meghosszabbítása vagy megszorítása. A matematikai megközelítésben a szórást kétféle módon lehet meghatározni, alapvetően az értékek közötti különbség között, másodszor pedig az átlagos érték közötti különbség. Ha az érték és az átlag közötti különbség nagyon alacsony, akkor azt mondhatjuk, hogy ebben az esetben kevésbé diszpergálódik. És a szétszóródás néhány általános mércéje a szórás, a szórás és az interkvartilis tartomány.
4. Faktor-elemzés: A faktor-elemzés egyfajta adatelemzési technika, amely elősegíti a változókészlet mögöttes struktúrájának megtalálását. Segít a független változók megtalálásában az adatkészletben, amely leírja a kapcsolatok mintáit és modelljeit. Ez az első lépés a csoportosítás és az osztályozási eljárások felé. A faktorelemzés szintén kapcsolódik a főkomponens-elemzéshez (PCA), de mindkettő nem azonos, ezért a PCA-t hívhatjuk fel a feltáró faktoranalízis alapvető változataként.
5. Idősor: Az idősor-elemzés olyan adatelemzési technika, amely foglalkozik az idősor-adatokkal vagy a trend-elemzéssel. Most értjük meg, mi az idősor-adat? Az idősor adatai egy meghatározott időintervallum vagy időszak sorozatának adatai. Ha tudományosan látjuk, a legtöbb mérést idővel végrehajtják.
Gépi tanuláson és mesterséges intelligencián alapuló módszerek
1. Döntési fák: A döntési fa elemzése egy grafikus ábrázolás, hasonló a fához hasonló struktúrához, amelyben a döntéshozatal során felmerülő problémák folyamatábrának tekinthetők, mindegyik alternatív választ adva. A döntési fák felülről lefelé irányuló megközelítés típusúak, az első döntési csomópont tetején, az első döntési csomóponton adott válasz alapján ágakra osztják és addig folytatják, amíg a fa meg nem érkezik a végső döntés. Azokat az ágakat, amelyek már nem oszlanak el, leveleknek nevezzük.
2. Neurális hálózatok: A neurális hálózatok algoritmusok sorozatát képezik, amelyek célja az emberi agy utánozása. Más néven „Mesterséges idegsejtek hálózata” néven is ismert. A neurális hálózat alkalmazása az adatbányászatban nagyon széles. Magas elfogadási képességük van a zajos adatokra és nagy pontosságú eredményekre. A szükségesség alapján jelenleg sokféle ideghálózatot használnak, ezek közül néhány ismétlődő ideghálózatok és konvolúciós ideghálózatok. A konvolúciós ideghálózatokat elsősorban a képfeldolgozásban, a természetes nyelv feldolgozásában és az ajánló rendszerekben használják. A visszatérő ideghálózatokat főleg kézíráshoz és beszédfelismeréshez használják.
3. Evolúciós algoritmusok: Az evolúciós algoritmusok a rekombináció és a szelekció ihlette mechanizmusokat használják. Az ilyen típusú algoritmusok függetlenek a tartománytól és képesek nagy adatkészleteket felfedezni, mintákat és megoldásokat fedezve fel. Egyéb érzékelési technikákkal szemben érzékenyek a zajra.
4. Homályos logika: Ez a megközelítés a számítás során az „igazság fokán” alapul, nem pedig a közös „logikai logikán” (igazság / hamis vagy 0/1). Amint azt fentebb a döntési fák döntési csomópontjában megvitattuk, vagy igen, vagy nem választ adunk, mi van, ha olyan helyzet van, amikor nem tudjuk eldönteni, hogy abszolút igen vagy abszolút nem? Ezekben az esetekben a fuzzy logika fontos szerepet játszik. Ez egy változatos értékű logika, amelyben az igazság értéke lehet teljesen igaz és teljesen hamis, azaz bármilyen valós érték 0 és 1 között lehet. A fuzzy logika akkor alkalmazható, ha az értékekben jelentős mennyiségű zaj van.
Következtetés
Az a nehéz kérdés, amellyel minden vállalat vagy vállalkozás szembesül, milyen típusú elemzési technika a legmegfelelőbb számukra? Nem definiálhatunk egyetlen technikát sem a legjobbnak, hanem inkább azt, hogy megpróbálunk több technikát megnézni, hogy melyik illeszkedik a legjobban az adatkészletünkhöz, és használjuk. A fent említett technikák néhány fontos technika, amelyeket jelenleg az iparban használnak.
Ajánlott cikkek
Ez az útmutató az adatelemzési technikák típusaihoz. Itt bemutatjuk az iparágban jelenleg alkalmazott adatelemzési technikák típusait. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Adattudományi eszközök
- Adattudományi platform
- Adattudományi karrier
- Big Data Technologies
- Fürtözés a gépi tanulásban
- Fuzzy Logic System | Mikor kell használni, építészet
- Teljes útmutató a neurális hálózatok megvalósításához
- Mi az adatelemzés?
- Hozzon létre döntési fát az előnyökkel
- Útmutató az adatok elemzésének különféle típusaihoz