Wawasan tentang 26 Teknik Analisis Data Besar: Bagian 1

' Big Data ' adalah penerapan teknik dan teknologi khusus untuk memproses kumpulan data yang sangat besar. Kumpulan data ini seringkali sangat besar dan kompleks sehingga menjadi sulit untuk diproses menggunakan alat manajemen basis data yang ada.

Pertumbuhan radikal Teknologi Informasi telah menyebabkan beberapa kondisi pelengkap di industri. Salah satu hasil yang paling gigih dan bisa dibilang paling hadir, adalah kehadiran Big Data. Istilah Big Data adalah istilah yang diciptakan untuk menggambarkan keberadaan data dalam jumlah besar. Efek yang dihasilkan dari memiliki sejumlah besar Data adalah Analisis Data.

Data Analytics adalah proses penataan Big Data. Dalam Big Data, ada pola dan korelasi berbeda yang memungkinkan analitik data untuk membuat karakterisasi data yang dihitung dengan lebih baik. Hal ini membuat data analytics menjadi salah satu bagian terpenting dari teknologi informasi.

Oleh karena itu, di sini saya mencantumkan 26 teknik analitik data besar. Daftar ini tidak berarti lengkap.

1. Pengujian A/B

Pengujian A/B adalah alat penilaian untuk mengidentifikasi versi halaman web atau aplikasi mana yang membantu organisasi atau individu memenuhi tujuan bisnis secara lebih efektif. Keputusan ini diambil dengan membandingkan versi mana dari sesuatu yang berkinerja lebih baik. Pengujian A/B biasanya digunakan dalam pengembangan web untuk memastikan bahwa perubahan pada halaman web atau komponen halaman didorong oleh data dan bukan pendapat pribadi.

Ini juga disebut sebagai pengujian tumpah atau pengujian ember.

Lihat Juga:  Area Abu-abu Data Besar – Yang Harus dan Tidak Boleh Dilakukan

1. Pembelajaran Aturan Asosiasi

Satu set teknik untuk menemukan hubungan yang menarik, yaitu, "aturan asosiasi," di antara variabel dalam database besar. Teknik-teknik ini terdiri dari berbagai algoritma untuk menghasilkan dan menguji aturan yang mungkin.

Salah satu aplikasinya adalah analisis keranjang pasar, di mana pengecer dapat menentukan produk mana yang sering dibeli bersama dan menggunakan informasi ini untuk pemasaran. (Contoh yang sering dikutip adalah penemuan bahwa banyak pembeli supermarket yang membeli nacho juga membeli bir.)

1. Analisis Pohon Klasifikasi

Klasifikasi Statistik adalah metode untuk mengidentifikasi kategori yang termasuk dalam pengamatan baru. Ini membutuhkan satu set pelatihan pengamatan yang diidentifikasi dengan benar - data historis dengan kata lain.

Klasifikasi statistik digunakan untuk:

• Secara otomatis menetapkan dokumen ke kategori
• Mengkategorikan organisme ke dalam kelompok
• Kembangkan profil siswa yang mengambil kursus online

1. Analisis Cluster

Suatu metode statistik untuk mengklasifikasikan objek-objek yang membagi kelompok yang beragam menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dari objek-objek serupa, yang karakteristik kesamaannya tidak diketahui sebelumnya. Contoh analisis klaster adalah mengelompokkan konsumen ke dalam kelompok yang serupa untuk pemasaran yang ditargetkan. Digunakan untuk Penambangan Data.

1. Crowdsourcing

Dalam crowdsourcing, nuansanya adalah, tugas atau pekerjaan dialihdayakan tetapi tidak kepada profesional atau organisasi yang ditunjuk tetapi kepada masyarakat umum dalam bentuk panggilan terbuka. Crowdsourcing adalah teknik yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti pesan teks, pembaruan media sosial, blog, dll. Ini adalah jenis kolaborasi massal dan contoh penggunaan Web.

1. Fusi data dan integrasi data

Sebuah proses multi-level berurusan dengan asosiasi, korelasi, kombinasi data dan informasi dari sumber tunggal dan ganda untuk mencapai posisi yang disempurnakan, mengidentifikasi perkiraan dan penilaian situasi, ancaman dan signifikansi yang lengkap dan tepat waktu.

Teknik fusi data menggabungkan data dari beberapa sensor dan informasi terkait dari database terkait untuk mencapai akurasi yang lebih baik dan kesimpulan yang lebih spesifik daripada yang dapat dicapai dengan menggunakan satu sensor saja.

Lihat Juga:  Panduan Pemula untuk Big Data Analytics

1. Penambangan Data

Data mining memilah-milah data untuk mengidentifikasi pola dan membangun hubungan. Data mining mengacu pada teknik ekstraksi data kolektif yang dilakukan pada volume data yang besar. Parameter data mining meliputi Asosiasi, Analisis Sequence, Klasifikasi, Clustering dan Forecasting.

Aplikasi termasuk menambang data pelanggan untuk menentukan segmen yang paling mungkin merespons suatu penawaran, menambang data sumber daya manusia untuk mengidentifikasi karakteristik karyawan yang paling sukses, atau analisis keranjang pasar untuk memodelkan perilaku pembelian pelanggan.

1. Belajar ansambel

Ini adalah seni menggabungkan beragam algoritma pembelajaran bersama untuk berimprovisasi pada stabilitas dan kekuatan prediksi model. Ini adalah jenis pembelajaran yang diawasi.

1. Algoritma Genetika

Teknik optimasi yang menggunakan proses seperti kombinasi genetik, mutasi, dan seleksi alam dalam desain berdasarkan konsep evolusi alam. Algoritme genetika adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi video, acara TV, dan bentuk media lainnya yang paling mungkin dilihat. Ada pola evolusi yang dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma genetika. Analisis video dan media dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma genetika.

1. Pembelajaran mesin

Machine Learning adalah teknik lain yang dapat digunakan untuk mengkategorikan dan menentukan kemungkinan hasil dari kumpulan data tertentu. Machine Learning mendefinisikan perangkat lunak yang dapat menentukan hasil yang mungkin dari serangkaian peristiwa tertentu. Oleh karena itu digunakan dalam analisis prediktif. Contoh analitik prediktif adalah kemungkinan memenangkan kasus hukum atau keberhasilan produksi tertentu.

1. Pemrosesan Bahasa Alami

Seperangkat teknik dari subspesialisasi ilmu komputer (dalam bidang yang secara historis disebut "kecerdasan buatan") dan linguistik yang menggunakan algoritme komputer untuk menganalisis bahasa manusia (alami). Banyak teknik NLP adalah jenis pembelajaran mesin. Salah satu penerapan NLP adalah menggunakan analisis sentimen di media sosial untuk menentukan bagaimana calon pelanggan bereaksi terhadap kampanye branding.

1. Jaringan Saraf

Model prediksi non-linear yang belajar melalui pelatihan dan menyerupai jaringan saraf biologis dalam struktur. Mereka dapat digunakan untuk pengenalan dan pengoptimalan pola. Beberapa aplikasi jaringan saraf melibatkan pembelajaran yang diawasi dan yang lainnya melibatkan pembelajaran tanpa pengawasan. Contoh aplikasi termasuk mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi yang berisiko meninggalkan perusahaan tertentu dan mengidentifikasi klaim asuransi palsu.

Baca Juga:  40 Fakta Mengejutkan tentang Big Data

1. Optimasi

Portofolio teknik numerik yang digunakan untuk mendesain ulang sistem dan proses yang kompleks untuk meningkatkan kinerjanya menurut satu atau lebih ukuran objektif (misalnya, biaya, kecepatan, atau keandalan). Contoh aplikasi termasuk meningkatkan proses operasional seperti penjadwalan, perutean, dan tata letak lantai, dan membuat keputusan strategis seperti strategi jangkauan produk, analisis investasi terkait, dan strategi portofolio R&D. Algoritma genetika adalah contoh dari teknik optimasi.

Di blog saya berikutnya, saya akan menjelaskan 13 Teknik Analisis Data Besar yang tersisa.

Baca: Bagian Selanjutnya dari Wawasan 26 Teknik Analisis Data Besar