Ein Einblick in 26 Big-Data-Analysetechniken: Teil 2

Bis jetzt habe ich Sie in meinen Blogs über Big Data mit verschiedenen Aspekten von Big Data vertraut gemacht, von Was es eigentlich bedeutet bis hin zu Fakten und Verboten. Im vorherigen Blog haben wir einige Big Data Analytics-Techniken gesehen. Die Liste in diesem Blog weiterführen.

1. Mustererkennung

Mustererkennung ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten konzentriert, obwohl es in einigen Fällen fast gleichbedeutend mit maschinellem Lernen ist. Mustererkennungssysteme werden in vielen Fällen aus gekennzeichneten „Trainings“-Daten trainiert (überwachtes Lernen), aber wenn keine gekennzeichneten Daten verfügbar sind, können andere Algorithmen verwendet werden, um zuvor unbekannte Muster zu entdecken (unüberwachtes Lernen).

1. Prädiktive Modellierung

Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von Techniken, die zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen und aktuellen Daten vorhersagen. In der Praxis kann Predictive Analytics auf fast alle Disziplinen angewendet werden – von der Vorhersage des Ausfalls von Triebwerken anhand des Datenstroms von mehreren Tausend Sensoren bis hin zur Vorhersage der nächsten Schritte von Kunden basierend auf dem, was sie kaufen, wann sie kaufen und sogar was sagen sie in den sozialen Medien. Predictive Analytics-Techniken basieren hauptsächlich auf statistischen Methoden.

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1. Regressionsanalyse

Dies ist eine Technik, die die Verwendung unabhängiger Variablen und deren Auswirkungen auf abhängige Variablen berücksichtigt. Dies kann eine sehr nützliche Technik sein, um Social-Media-Analysen wie die Wahrscheinlichkeit, Liebe über eine Internetplattform zu finden, zu bestimmen.

1. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse hilft Forschern, die Gefühle von Sprechern oder Autoren in Bezug auf ein Thema zu bestimmen. Die Stimmungsanalyse wird verwendet, um zu helfen:

• Verbessern Sie den Service in einer Hotelkette, indem Sie Gästekommentare analysieren.
• Passen Sie Anreize und Dienstleistungen an, um den Kundenwünschen gerecht zu werden.
• Bestimmen Sie, was Verbraucher wirklich denken, basierend auf Meinungen aus den sozialen Medien.

1. Signalverarbeitung

Signalverarbeitung ist eine grundlegende Technologie, die die grundlegende Theorie, Anwendungen, Algorithmen und Implementierungen der Verarbeitung oder Übertragung von Informationen umfasst, die in vielen verschiedenen physikalischen, symbolischen oder abstrakten Formaten enthalten sind, die allgemein als Signale bezeichnet werden . Es verwendet mathematische, statistische, computergestützte, heuristische und linguistische Darstellungen, Formalismen und Techniken für Darstellung, Modellierung, Analyse, Synthese, Entdeckung, Wiederherstellung, Erfassung, Erfassung, Extraktion, Lernen, Sicherheit oder Forensik. Beispielanwendungen umfassen die Modellierung für die Zeitreihenanalyse oder die Implementierung einer Datenfusion, um einen genaueren Messwert zu bestimmen, indem Daten aus einem Satz weniger präziser Datenquellen kombiniert werden (dh das Signal aus dem Rauschen extrahiert wird).

1. Räumliche Analyse

Die räumliche Analyse ist der Prozess, mit dem wir Rohdaten in nützliche Informationen umwandeln. Es ist der Prozess der Untersuchung der Positionen, Attribute und Beziehungen von Features in Geodaten durch Overlay und andere analytische Techniken, um eine Frage zu beantworten oder nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Die räumliche Analyse extrahiert oder erstellt neue Informationen aus räumlichen Daten.

1. Statistiken

In der Statistik ist die explorative Datenanalyse ein Ansatz zur Analyse von Datensätzen, um ihre Hauptmerkmale zusammenzufassen, oft mit visuellen Methoden. Ein statistisches Modell kann verwendet werden oder nicht, aber in erster Linie dient EDA dazu, zu sehen, was uns die Daten über die formale Modellierungs- oder Hypothesentestaufgabe hinaus sagen können. Statistische Techniken werden auch verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlern des Typs I („false positives“) und des Typs II („false negatives“) zu reduzieren. Ein Beispiel für eine Anwendung sind A/B-Tests, um festzustellen, welche Arten von Marketingmaterial den Umsatz am meisten steigern.

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1. Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist die Aufgabe des maschinellen Lernens, eine Funktion aus gekennzeichneten Trainingsdaten abzuleiten. Die Trainingsdaten bestehen aus einer Reihe von Trainingsbeispielen . Beim überwachten Lernen ist jedes Beispiel ein Paar, das aus einem Eingabeobjekt (typischerweise ein Vektor) und einem gewünschten Ausgabewert (auch als Überwachungssignal bezeichnet ) besteht. Ein überwachter Lernalgorithmus analysiert die Trainingsdaten und erzeugt eine abgeleitete Funktion, die zum Abbilden neuer Beispiele verwendet werden kann.

1. Analyse sozialer Netzwerke

Die Analyse sozialer Netzwerke ist eine Technik, die zuerst in der Telekommunikationsbranche verwendet und dann schnell von Soziologen übernommen wurde, um zwischenmenschliche Beziehungen zu untersuchen. Es wird jetzt angewendet, um die Beziehungen zwischen Menschen in vielen Bereichen und kommerziellen Aktivitäten zu analysieren. Knoten repräsentieren Individuen innerhalb eines Netzwerks, während Verbindungen die Beziehungen zwischen den Individuen repräsentieren.

1. Simulation

Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, häufig verwendet für Vorhersagen, Vorhersagen und Szenarioplanung. Monte-Carlo-Simulationen sind beispielsweise eine Klasse von Algorithmen, die auf wiederholten Zufallsstichproben beruhen, dh Tausende von Simulationen ausführen, die jeweils auf unterschiedlichen Annahmen basieren. Das Ergebnis ist ein Histogramm, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der Ergebnisse angibt. Eine Anwendung bewertet die Wahrscheinlichkeit, finanzielle Ziele angesichts der Unsicherheit über den Erfolg verschiedener Initiativen zu erreichen

1. Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse umfasst Verfahren zum Analysieren von Zeitreihendaten, um aussagekräftige Statistiken und andere Merkmale der Daten zu extrahieren. Zeitreihendaten entstehen häufig bei der Überwachung industrieller Prozesse oder der Verfolgung von Unternehmenskennzahlen. Die Zeitreihenanalyse trägt der Tatsache Rechnung, dass Datenpunkte, die im Laufe der Zeit aufgenommen wurden, eine interne Struktur (wie Autokorrelation, Trend oder saisonale Variation) haben können, die berücksichtigt werden sollte. Beispiele für Zeitreihenanalysen sind der Stundenwert eines Börsenindex oder die Anzahl der Patienten, bei denen täglich eine bestimmte Erkrankung diagnostiziert wird.

1. Unbeaufsichtigtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist die Aufgabe des maschinellen Lernens, aus unbeschrifteten Daten eine Funktion abzuleiten, um verborgene Strukturen zu beschreiben. Da die dem Lernenden gegebenen Beispiele nicht gekennzeichnet sind, gibt es kein Fehler- oder Belohnungssignal, um eine mögliche Lösung zu bewerten – dies unterscheidet unüberwachtes Lernen von überwachtem Lernen und verstärkendem Lernen.

Das unüberwachte Lernen umfasst jedoch auch viele andere Techniken, die versuchen, die wichtigsten Merkmale der Daten zusammenzufassen und zu erklären.

1. Visualisierung

Datenvisualisierung ist die Aufbereitung von Daten in einem bildlichen oder grafischen Format. Es ermöglicht Entscheidungsträgern, Analysen visuell dargestellt zu sehen, damit sie schwierige Konzepte erfassen oder neue Muster erkennen können. Mit der interaktiven Visualisierung können Sie das Konzept noch einen Schritt weiterführen, indem Sie mithilfe von Technologie detailliertere Diagramme und Grafiken anzeigen und interaktiv ändern, welche Daten Sie sehen und wie sie verarbeitet werden.

Abschluss

Big Data Analytics ist einer der wichtigsten Durchbrüche in der Informationstechnologiebranche. Tatsächlich hat Big Data seine Bedeutung und Notwendigkeit in fast allen Sektoren und in allen Abteilungen dieser Industrien gezeigt. Es gibt keinen einzigen Aspekt des Lebens, der nicht von Big Data betroffen ist, nicht einmal unser Privatleben. Daher brauchen wir Big Data Analytics, um diese riesigen Datenmengen effizient zu verwalten.

Wie bereits erwähnt, ist diese Liste nicht vollständig. Forscher experimentieren immer noch mit neuen Wegen zur Analyse dieser riesigen Datenmengen, die in einer Vielzahl von Formen vorliegen, deren Generierungsgeschwindigkeit mit der Zeit zunimmt, um Werte für unsere spezifischen Anwendungen abzuleiten.